logo
  • 環境
  • 企業方案
  • 價格方案
DeveloperJul 25, 2025

GitHub Stargazers 資料擷取

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

將你的 GitHub Stars 轉換成聯絡人清單

每一個 GitHub star 都是一個訊號。有人認為你的儲存庫值得收藏,才會加上星號;而且在多數情況下,他們也會在自己的 GitHub 頁面上直接連結 LinkedIn 或 Twitter/X 個人檔案。Eigent 可以逐一查看每位 stargazer 的個人資料,並將這些資料擷取到結構化表格中,為你產出一份可直接使用的潛在使用者、貢獻者或開發信對象名單。

1辨識儲存庫

先告訴 Eigent 要從哪個 GitHub 儲存庫抓取 stargazers。對這個工作流程來說,目標是 Eigent 開源儲存庫:

取得 https://github.com/eigent-ai/eigent 的所有 stargazers 資訊。將其儲存成包含他們的 LinkedIn 和 X 連結的表格,這些連結通常會出現在他們的 GitHub 個人資料中。

你可以替換成任何公開的 GitHub 儲存庫網址。這個工作流程可擴展到擁有數千顆星的儲存庫。

2Eigent 擷取 stargazer 清單

Eigent 會前往儲存庫的 stargazers 頁面並收集每個使用者名稱。根據總數,它可能會分頁瀏覽多個結果頁面。瀏覽器代理會自動處理這些流程——你不需要擔心分頁限制或速率限制。

3個人資料補強

對每位 stargazer,Eigent 會造訪其 GitHub 個人資料頁面以收集:

  • 使用者名稱 與 顯示名稱(如果有設定)
  • GitHub 個人資料網址
  • LinkedIn 網址(如果列在個人資料中)
  • X(Twitter)網址(如果列在個人資料中)
  • 簡介 或 所在地(可選,依需求)

這個補強步驟會在多個個人資料之間平行執行,即使是大型儲存庫,也能讓總耗時保持可控。

4表格輸出

最終輸出是一個結構化資料表——可儲存為 CSV 或直接內嵌顯示——每位 stargazer 各占一列,並為每個資料點提供欄位。這個表格可直接匯入 CRM、匯出到 Google Sheets,或作為開發信活動的基礎資料。

5篩選與分群

在初步擷取之後,你可以請 Eigent 篩選或分群這些資料:

只篩選出有列出 LinkedIn 個人資料的 stargazers。

只顯示 GitHub 粉絲數超過 100 的 stargazers。

依最近加星排序。

6這件事為什麼重要

對開源專案來說,你的 stargazer 清單是最有價值、卻也最常被忽略的資產之一。這些人已經明確表達了對你正在打造的產品有興趣。Eigent 能把被動的虛榮指標轉化為可行動的聯絡人資料庫——不需要手動點開每個個人資料或複製貼上。

7下一步可以嘗試什麼

對三個競品儲存庫做同樣的擷取,並合併結果。

找出我們的 stargazers 中,哪些也是相似開源專案的貢獻者。

將這份清單與我們現有的使用者資料庫交叉比對,找出尚未註冊的人。

對前 50 位有 LinkedIn 個人資料的 stargazers 發送個人化開發信。

8提升結果的技巧

  • 先從較小的儲存庫開始執行。 對於擁有 10,000 顆以上星號的儲存庫,補強步驟會花更久。先在較小的儲存庫上測試你的提示,再進行大規模執行。

  • 要求特定欄位。 如果你只需要 LinkedIn 連結而不需要 X/Twitter,直接說明即可——Eigent 會略過額外的個人資料解析,執行速度更快。

  • 也要求摘要。 加上「也告訴我個人資料中最常見的雇主網域與所在地」這類要求,可以在原始清單之外立即獲得受眾洞察。

Other use cases

收據與發票的自動化 VAT 申報

收據與發票的自動化 VAT 申報

請處理 "VAT" 資料夾中的所有收據與發票,包括照片、掃描 PDF 與數位發票。最終輸出應只包含兩個檔案:(1) vat_return.xlsx — 這個 Excel 檔應每筆收據或發票占一列,列出所有擷取的欄位,顯示每筆項目是否符合 VAT 退稅資格,顯示每筆符合資格項目的可回收 VAT 金額,包含不可回收項目的排除原因,清楚標示需要人工審核的項目,並包含一個顯示可回收 VAT 總額的摘要工作表。(2) vat_return.html — 建立一個可直接開啟並分享給會計團隊的獨立 HTML 檔。HTML 檔應顯示所有 VAT 回收項目、每筆項目的可回收 VAT 金額、被排除的項目及其排除原因、需要人工審核的項目,以及可回收 VAT 總額。不要猜測任何不確定的資訊。

長時程任務:在 Eigent 單代理架構中比較 GLM-5.1 與 GLM-5.2

長時程任務:在 Eigent 單代理架構中比較 GLM-5.1 與 GLM-5.2

對 AI 基礎設施生態系中的 26 家公司進行深度研究——這是整個 AI 價值鏈中最確定的主線。涵蓋以下 6 個子領域(各自選出具代表性的公司,從大型領導者到較小玩家皆納入):AI 資料中心(運算基礎設施/建置);GPU/AI 晶片(訓練與推論矽晶片、ASIC、IP);伺服器、網路與光模組(交換器、NIC、光互連);電力、液冷與儲能(電源供應、散熱、能源管理);AI 雲端/算力平台(超大型雲端業者、GPU 雲、算力租賃平台);支援生態系(HBM/先進封裝、晶圓代工、連接器與其他關鍵零組件)。針對每家公司,研究:公司名稱、子領域、總部/國家;核心產品及其在 AI 供應鏈中的具體角色;上市或未上市(若上市,提供代號+交易所;若未上市,註明最新估值/融資輪次);市值或估值規模(用於排序);在生態系中的定位與護城河(1–2 句);主要客戶/競爭對手。排序方式:在每個子領域內,依規模由大到小排名(依市值/估值)。整體結構採由上而下:從完整硬體生態系全景一路展開到每一家公司的細節。輸出要求:首先產生結構化資料檔 ai_infra_data.json——包含全部 26 家公司與上述欄位、6 個子領域分類、上市/未上市旗標,以及跨公司比較矩陣(子領域 × 關鍵維度)。接著根據該 JSON 產生一份精緻的 HTML 報告:包含生態系全景/分層圖、產業區塊、公司卡片、清楚的上市/未上市視覺標示(標籤或色彩編碼)、市值排名圖表,以及可排序/可篩選的比較表。設計要專業、資訊密集且具互動性。先驗證研究資料的準確性(上市狀態、代號、估值——使用最新數據並引用來源),再產生報告。以單代理模式執行此任務。

使用 Eigent 同時打造 10 款中國新年 HTML5 遊戲

使用 Eigent 同時打造 10 款中國新年 HTML5 遊戲

使用 HTML、CSS 和 JS(不使用任何函式庫)打造 10 款獨立且完整的遊戲,主題圍繞 2026 年中國新年(馬年)。遊戲必須有趣、原創、精緻、適合行動裝置。請包含計分、難度遞增、重新開始按鈕與流暢視覺效果。涵蓋:街機、益智、無盡跑酷、反應、策略、記憶、2 人本機、放置、復古像素,以及 1 款實驗性遊戲。

Automate everything with AI workforce on desktop
Download Eigent

立即體驗 Eigent

下載開源桌面應用,在本地以 AI 工作團隊開始自動化。

下載 Eigent
Eigent

掌握 AI 工作團隊自動化的最新更新與教學內容。

產品Eigent環境價格方案企業方案
探索解決方案使用情境技能插件部落格
開發者文件GitHubCAMEL-AI開源基金合作夥伴
下載開源版
公司關於我們品牌招募使用條款隱私權政策安全與信任Cookie 政策退款與試用政策

版權所有 © 2026 EIGENT UK LTD

Eigent 1.0 全新版本發佈!download