logo
  • Environnements
  • Entreprise
  • Tarifs
DeveloperJul 25, 2025

Extraction des données des stargazers GitHub

Wendong FanWendong Fan
GitHub Stargazers Data Extraction
Automate Everything with
AI Workforce on Desktop
Download Eigent

Transformez vos étoiles GitHub en liste de contacts

Chaque étoile GitHub est un signal. Quelqu’un a trouvé votre dépôt suffisamment intéressant pour le mettre en favoris — et, dans la plupart des cas, a aussi ajouté son profil LinkedIn ou Twitter/X directement sur sa page GitHub. Eigent peut parcourir le profil de chaque stargazer et extraire ces données dans un tableau structuré, vous fournissant une liste prête à l’emploi de clients potentiels, de contributeurs ou de contacts à prospecter.

1Identifier le dépôt

Commencez par indiquer à Eigent de quel dépôt GitHub extraire les stargazers. Pour ce workflow, la cible est le dépôt open source d’Eigent :

Obtenez toutes les informations des stargazers de https://github.com/eigent-ai/eigent. Enregistrez-les dans un tableau incluant leurs liens LinkedIn et X, qui sont généralement présents sur leurs profils GitHub.

Vous pouvez remplacer cette URL par celle de n’importe quel dépôt GitHub public. Le workflow s’adapte aux dépôts comptant des milliers d’étoiles.

2Eigent récupère la liste des stargazers

Eigent accède à la page des stargazers du dépôt et collecte chaque nom d’utilisateur. Selon le nombre total, il peut parcourir plusieurs pages de résultats. L’agent navigateur gère cela automatiquement — inutile de vous soucier des limites de pagination ou du rate limiting.

3Enrichissement des profils

Pour chaque stargazer, Eigent visite sa page de profil GitHub afin de collecter :

  • Nom d’utilisateur et nom affiché (si renseigné)
  • URL du profil GitHub
  • URL LinkedIn (si présente dans le profil)
  • URL X (Twitter) (si présente dans le profil)
  • Bio ou localisation (facultatif, sur demande)

Cette étape d’enrichissement s’exécute en parallèle sur plusieurs profils afin de maintenir un temps total raisonnable, même pour les grands dépôts.

4Sortie sous forme de tableau

Le résultat final est un tableau de données structuré — enregistré en CSV ou affiché directement — avec une ligne par stargazer et des colonnes pour chaque donnée. Le tableau est prêt à être importé dans un CRM, exporté vers Google Sheets ou utilisé comme base pour une campagne de prospection.

5Filtrer et segmenter

Après l’extraction initiale, vous pouvez demander à Eigent de filtrer ou segmenter les données :

Filtrez cette liste pour ne garder que les stargazers ayant un profil LinkedIn indiqué.

Montrez-moi uniquement les stargazers qui ont plus de 100 abonnés sur GitHub.

Triez par étoile la plus récente.

6Pourquoi c’est important

Pour les projets open source, votre liste de stargazers est l’un des actifs les plus précieux et les plus sous-exploités dont vous disposez. Ce sont des personnes qui ont déjà manifesté un intérêt pour ce que vous construisez. Eigent transforme une métrique de prestige passive en base de contacts exploitable — sans clics manuels sur les profils ni copier-coller.

7Ce qu’il faut essayer ensuite

Faites la même extraction pour trois dépôts concurrents et fusionnez les résultats.

Identifiez lesquels de nos stargazers contribuent aussi à des projets open source similaires.

Croisez cette liste avec notre base d’utilisateurs existante pour identifier ceux qui ne se sont pas encore inscrits.

Envoyez un message de prospection personnalisé aux 50 meilleurs stargazers ayant un profil LinkedIn.

8Conseils pour de meilleurs résultats

  • Commencez par des dépôts plus petits. Pour les dépôts comptant plus de 10 000 étoiles, l’étape d’enrichissement prend plus de temps. Testez votre prompt sur un dépôt plus petit avant de le lancer à grande échelle.

  • Demandez des champs précis. Si vous n’avez besoin que des liens LinkedIn et pas de X/Twitter, précisez-le — Eigent ignorera l’analyse supplémentaire du profil et ira plus vite.

  • Demandez aussi un résumé. Ajouter « indiquez-moi aussi les domaines d’employeur et les localisations les plus fréquents listés dans les profils » vous donne instantanément des insights sur l’audience en plus de la liste brute.

Other use cases

Déclaration de TVA automatisée à partir de reçus et de factures

Déclaration de TVA automatisée à partir de reçus et de factures

Veuillez traiter tous les reçus et factures du dossier "VAT", y compris les photos, les PDF scannés et les factures numériques. Le résultat final doit inclure uniquement deux fichiers : (1) vat_return.xlsx — le fichier Excel doit contenir une ligne par reçu ou facture, lister tous les champs extraits, indiquer si chaque élément est éligible à la récupération de TVA, afficher le montant de TVA récupérable pour chaque élément éligible, inclure la raison d’exclusion pour les éléments non récupérables, signaler clairement les éléments nécessitant une vérification manuelle, et inclure une feuille récapitulative affichant le montant total de TVA récupérable. (2) vat_return.html — créer un fichier HTML autonome qui peut être ouvert directement et partagé avec l’équipe comptable. Le fichier HTML doit afficher tous les éléments de récupération de TVA, le montant de TVA récupérable pour chaque élément, les éléments exclus et les raisons de l’exclusion, les éléments nécessitant une vérification manuelle, ainsi que le montant total de TVA récupérable. Ne devinez aucune information incertaine.

Tâche à long horizon : GLM-5.1 vs GLM-5.2 sur Eigent

Tâche à long horizon : GLM-5.1 vs GLM-5.2 sur Eigent

Menez une recherche approfondie sur 26 entreprises de l'écosystème d'infrastructure IA — le fil conducteur principal le plus certain de toute la chaîne de valeur de l'IA. Couvrez ces 6 sous-secteurs (choisissez des entreprises représentatives dans chacun, des leaders à grande capitalisation jusqu'aux acteurs plus petits) : centre de données IA (infrastructure de calcul / déploiement) ; GPU / puces IA (silicium d'entraînement et d'inférence, ASIC, IP) ; serveurs, réseau et modules optiques (switches, NIC, interconnexions optiques) ; alimentation, refroidissement liquide et stockage d'énergie (alimentation électrique, thermique, gestion de l'énergie) ; cloud IA / plateforme de calcul (hyperscalers, clouds GPU, plateformes de location de calcul) ; écosystème de soutien (HBM / packaging avancé, fonderie, connecteurs et autres composants critiques). Pour chaque entreprise, recherchez : nom de l'entreprise, sous-secteur, siège / pays ; produits principaux et rôle spécifique dans la chaîne IA ; public ou privé (ticker + bourse si coté ; si privé, indiquer la dernière valorisation / levée de fonds) ; capitalisation boursière ou taille de la valorisation (utilisée pour le classement) ; positionnement et avantage concurrentiel dans l'écosystème (1 à 2 phrases) ; principaux clients / concurrents. Ordre : au sein de chaque sous-secteur, classez du plus grand au plus petit (par capitalisation boursière / valorisation). Structurez l'ensemble de manière descendante : de l'ensemble du paysage de l'écosystème matériel jusqu'à chaque entreprise individuelle. Exigences de sortie : générez d'abord un fichier de données structuré ai_infra_data.json — contenant les 26 entreprises avec les champs ci-dessus, les 6 classifications de sous-secteurs, un indicateur public/privé et une matrice de comparaison croisée entre entreprises (sous-secteur × dimensions clés). Générez ensuite un rapport HTML soigné à partir de ce JSON : incluez un paysage de l'écosystème / diagramme en couches, des sections par secteur, des cartes d'entreprises, un indicateur visuel clair pour public vs privé (étiquettes ou code couleur), un graphique de classement par capitalisation boursière et un tableau de comparaison triable/filtrable. Rendez le design professionnel, dense en informations et interactif. Vérifiez d'abord l'exactitude des données de recherche (statut de cotation, tickers, valorisations — utilisez les chiffres les plus récents et citez les sources), puis générez le rapport. Envoyez la tâche en mode single-agent.

Créer 10 jeux HTML5 du Nouvel An chinois avec Eigent

Créer 10 jeux HTML5 du Nouvel An chinois avec Eigent

Créez 10 jeux distincts et COMPLETS sur des thèmes liés au Nouvel An chinois 2026 (Cheval) en HTML, CSS et JS (sans bibliothèques). Les jeux doivent être amusants, originaux, soignés et adaptés aux mobiles. Incluez un système de score, une difficulté progressive, des boutons de redémarrage et des visuels fluides. Couvrez : arcade, puzzle, endless runner, réaction, stratégie, mémoire, 2 joueurs en local, idle, pixel art rétro et 1 jeu expérimental.

Automate everything with AI workforce on desktop
Download Eigent

Essayez Eigent dès aujourd’hui

Téléchargez l’application de bureau open source. Votre workforce IA, exécutée sur votre machine.

Télécharger Eigent
Eigent

Recevez les dernières mises à jour, tutoriels et versions sur l’automatisation de la workforce IA.

ProduitEigentEnvironnementsTarifsEntreprise
ExplorerSolutionsCas d’usageCompétencesPluginsBlogs
DéveloppeursDocumentationGitHubCAMEL-AIOpen Source FundPartenaire
TéléchargementPour open source
EntrepriseÀ propos de nousMarqueCarrièresConditions d’utilisationPolitique de confidentialitéSécurité et confiancePolitique relative aux cookiesPolitique de remboursement et d’essai

Tous droits réservés © 2026 EIGENT UK LTD

Nouvelle version d’Eigent 1.0 publiée !download