遍地AI Agent项目,如何通过GitHub判断Dev是否靠谱?
导致这一情况发生的原因是 SKYAI 的开发者 Bob(@futuristfrog) 1 月 5 日称自己的实验失败了,「Bad news. I have failed」。随之 SKYAI 瀑布式砸穿,让许多此前十分看好这个项目的投资人直言要找靠谱项目方,称创始人对一个项目起着决定性作用。
Bob 曾被扒出 2022 年还是高中生身份,SKYAI 上线之初也被冠以天才 Dev 的实用性代币。Bob 最后的发言中,他写道「到目前为止,我只做出了非常狭窄、过度拟合的电脑应用 AI 代理,而且就算这样,这些代理也几乎没什么成效。」因此他决定在新一代大模型发布之前不会对 SkyAI 做任何更新。
这一行为会被认为是一个负责任的 Dev 行为吗?从投资者的收益角度来看,显然不能称其为一个好 Dev。
同样是在 1 月 5 日,一款参加了 Solana AI 黑客松的 DeFi AI Agent The Hive 的原生代币 BUZZ 市值在两日内最高突破 8000 万美元,之所以如此 FOMO 是因为社区扒出其 Dev Jason Hedman 的战绩是几乎参与的每一个项目都能拿到第一名,已经是 9 届黑客马拉松获胜者,其 Github 上的贡献度也很密集,有完整的履历介绍和过往清晰的开发记录。
相关阅读:《BUZZ 市值速通 40 M,「DeFi Agent」打响第一枪?》
除了 Trending 页面外,还可以通过 GitHub 的高级搜索功能,结合 Star 数量、编程语言、更新时间等进行筛选。比如在搜索栏中输入 stars:>100 language:Python topic:AI 便能找到 Star 大于 100、使用 Python 且与「AI」相关的话题项目,为后续精确锁定合适的 Dev 打下基础。
除了在 GitHub 查看 AI Dev 的贡献度,也可以访问其个人主页,看看他们参与过哪些项目、是否在知名 AI 框架上提交过优质代码。同时可以在其个人主页「Pinned Repositories」处了解他们真正拿得出手的核心项目。
查看 README、代码与提交记录
一个项目的 README 文件通常包含了项目的目标、功能概述、使用方法以及依赖的库,一个详尽且逻辑清晰的 README 不仅能帮助你快速上手项目,也能体现开发者的专业程度与对社区用户的友好度。若 README 含有架构图、性能对比测试、相关论文链接等,则是项目专业度的加分项。
认真阅读项目的代码结构、模块划分与命名规范,能初步判断开发者在软件工程上的成熟度。若频繁看到他们通过拖拽文件(Add files via upload)上传这类非 Git 常规提交,极有可能意味着该项目并不具备持续开发管理能力,也缺乏真实技术支撑。相反,若提交信息(commit message)精炼、功能划分清晰,说明开发流程更具专业化和可追溯性。
如果项目的 Contributors 数量较多且分布均衡,说明这个项目拥有较为广泛的社区支持和持续的开发动力,如果仅有一两个人在频繁提交代码,那就需要深入了解他们的背景和项目的可扩展性。
一些高质量项目可能会在 README 或者 Issues 区链接外部的论坛、Slack、Discord 频道等,用以讨论项目的功能演进、BUG 修复等,如果论坛里用户交流十分活跃,那说明项目有一定的社区基本面,也是考验团队的标准之一。
最后想说的是,尽管开发者技术靠谱很重要,但其实情商也是一个项目能走得够远的必要因素。在这轮 AI Crypto 酝酿的泡沫之中,如果无法把握手中的标的因 Dev 的离谱操作而一夜归零的话,或许我们也可以换一种思路,通过对靠谱 Dev 的项目进行中长期跟踪,伴随代币波段上涨获利也是较为稳健的操作方式之一。
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