遍地AI Agent项目，如何通过GitHub判断Dev是否靠谱？

一个靠谱 Dev 有多重要？

一觉醒来，SKYAI 持有者傻眼了，本来是前途一片光明的 AI Alpha，但是顷刻之间市值暴跌 99% ，并且再无回暖可能。

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。

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Jsaon GitHub 主页

并且 Jason 拥有 BUZZ 5% 的代币供应量，但为了增强项目的透明度和市场信任，他决定将这部分代币锁仓一年，也称为 BUZZ 上涨势能的一部分。

从 SKYAI 的失败到 BUZZ 的爆发，不难看出一个靠谱 Dev 对于项目的重要性——技术实力、责任心、开发者个人声誉，往往与项目未来的增值空间紧密挂钩。

如何在 Github 上找到好 AI Dev 或项目？

当我们认清了开发者对项目的重要性，接下来的问题便是在众多 AI+Crypto 项目中，如何高效地甄别潜在的「Bob」和「Jason」，找到真正值得跟踪与投资的技术团队？

GitHub 无疑是最好的「中转站」，作为全球最大的开源代码协作与版本管理平台，这里不仅展现了开发者的技术水准与持续产出能力，也提供了社区互动、版本迭代等宝贵数。BlockBeats 梳理了几个 GitHub「寻宝」的关键技巧，帮助大家更好地把控项目质量和 Dev 水平。

巧用搜索与 Trending 页面

GitHub 的 Trending 页面集中展示了近期热门项目，通常按照语言、时间跨度及 Star 增量进行排序。选择 AI 及其相关语言（如 Python、C++、Go 等）即可快速发现哪些项目具备较高人气与较广泛的应用场景。那些 Star 数较多、Fork 数和 Watch 数也较高的项目，往往意味着社区对其认可度高，也有更充足的资源与讨论。

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。

ai16z 创始人 Shaw 的 GitHub 主页

此外，CodersRank、Sourcegraph 等第三方服务会基于开发者的公开代码进行打分或技能图谱分析，如果想要更全面地了解开发者的编程习惯和技术栈，也可以关注这些工具所提供的数据。

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。

图源：@onlyzhynx

在 AI 项目中，有没有设置单元测试、持续集成（Travis CI、GitHub Actions 等）也是开发者是否注重质量的关键指标。一个高水平 AI Dev 通常会结合自动化测试手段，保证项目功能的正确性与稳定性。

Issues、Pull Requests 与 Contributors 界面

在项目的 Issues（问题追踪）和 Pull Requests（合并请求）中，我们能够直观了解开发者的工作方式和社区的互动水准。例如 Issue 是否被及时回复，PR 的审核流程是否严谨，代码合并时是否有足够的 Review 与测试。优秀的 AI Dev 通常会通过 Code Review 的方式指导新贡献者，或在 PR 描述里提供更多技术背景、实现逻辑，从而帮助项目社区快速理解并验证新的特性。

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。