国庆期间我对 AI 资源库 的多项优化，包括资源规模突破、过滤与展示体验提升，以及全新引入的项目健康评分系统，旨在帮助读者更高效地筛选和判断优质 AI 项目。
AI 资源库地址： https://jimmysong.io/ai/
概览与资源分布
AI 资源页经过多轮整理，目前已收录超过 500 条资源，其中开源项目（含 GitHub 仓库）超过 400 个。资源类型涵盖教程、工具、论文实现、模型仓库等，支持中英文双语索引（/zh/ 与 /en/），方便不同语言用户检索。
随着资源数量的增长，目录内容愈发全面，但也带来了“信息过载、难以抉择”的新挑战。为此，后续的优化工作主要聚焦于提升筛选效率和信息可读性。
交互与显示体验优化
为解决“资源太多不好选”的问题，本次更新重点优化了前端交互与展示方式：
- 优化分类：资源分类体系已对齐最新 AI 行业主流分法，涵盖“智能体与编排”“模型与基础”“训练与微调”“推理与服务”“数据与检索”“开发工具与 SDK”“评估与监控”“应用与产品”“界面与集成”“学习资源”等 10+ 维度。
- 过滤器增强：改进了列表页的过滤器逻辑，支持按类别、标签、是否开源（GitHub）、语言等多维度组合筛选，有效减少无关结果。
- 卡片与样式调整：优化项目卡片布局，突出标题、简要描述和主要标签。卡片底部新增状态徽章与评分占位，提升辨识度。
这些优化让用户可以更快定位到感兴趣的项目，同时一目了然地了解项目的基本状态。
引入评分系统：综合评判项目健康度
随着资源数量激增，仅靠标签已难以直观判断项目优劣。因此，资源列表页新增了「综合评分」字段，帮助读者快速评估项目的活跃度与健康状况。
评分系统的核心理念在于：高 Star 并不等于高活跃度，真正值得关注的是持续维护、社区参与度高的项目。综合评分将“人气 / 活跃度 / 社区参与”三项信息合成为 0-100 的分值，便于横向比较。
评分系统设计与实现
为确保评分系统的科学性与可扩展性，相关设计与实现细节已在文档中详细说明。以下为简要摘要，详细内容可参考文末文献链接。
- 数据来源：主要采集 GitHub 仓库数据，包括 Star、Fork、open issues、最后提交时间（pushed_at）、贡献者数、release 时间等。
- 指标拆分与权重：健康度分为“人气（Popularity）”“活跃度（Activity）”“社区参与（Community）”三项，综合分示例权重为 0.4×人气 + 0.4×活跃度 + 0.2×社区。
- 计算策略：Star 数采用对数/分段映射平衡极值，活跃度以最近提交时间和近期提交次数为主，社区参与以贡献者数量和 Issue 活动衡量。
- 后端实现：利用 Cloudflare Workers（或 Pages Functions）定时抓取 GitHub 指标并写入 Cloudflare D1，前端通过 HTMLRewriter 在静态页面渲染时注入评分与标签，无需额外客户端请求，保证加载速度。
UI 变化与展示示例
本次更新带来了以下界面变化：
- 列表页：每个项目卡片右上角或底部新增分数字徽章（如 86 / 100），标签区显示“新 / 热 / 不活跃 / 已归档”等状态徽章。不活跃或已归档项目的缩略图自动灰度处理，便于区分。
- 详情页：侧边栏新增“项目健康评分”区域，展示人气、活跃度、社区参与三项子得分及综合得分，并配有进度条直观反映分值高低。
这些变化让用户在浏览和筛选时能更快做出判断，提升整体体验。
反馈与参与方式
为了持续完善资源库，欢迎大家积极反馈和贡献：
- 如发现资源 GitHub 链接错误、Star/状态显示异常，或有新项目推荐，欢迎通过 Issue 提交。
- 对评分权重或阈值有建议，也可在 Issue 讨论，常见建议将考虑做成可配置项并写入实现文档。
提交入口： AI 资源反馈与推荐
后续计划与展望
后续将持续优化资源页，主要方向包括：
- 增加历史快照保存，绘制评分趋势图（周线/月线），帮助读者了解项目热度演化。
- 引入更多外部指标（如 OpenSSF Scorecard、依赖情况）丰富评分维度。
- 进一步优化过滤器，增加“仅显示高分项目”等快捷筛选功能。
这些计划将进一步提升资源库的专业性和实用性，欢迎持续关注与建议。
总结
本次国庆期间的资源页更新，重点在于提升浏览、筛选与判断优质项目的效率。评分系统并非权威排名，而是为读者提供决策参考。感谢大家一直以来的支持，欢迎通过 GitHub 反馈问题或推荐新项目，让 AI 资源库持续成长。