01Core pain point and demand
GitHub 公共事件流中约 64% 的推送是机器人农场产生的垃圾数据，严重污染了基于 GitHub 事件的数据分析、趋势排名和模型训练，导致统计结果失真，影响决策和产品质量。
02Product solution
开发一个 AI 驱动的 GitHub 事件流清洗与过滤 API，利用机器学习模型识别并剔除机器人农场产生的垃圾推送，提供实时或批量的干净数据流，支持自定义过滤规则，并可输出清洗后的结构化数据供下游分析使用。
03Monetization and business model
采用订阅制 API 服务，按调用量或数据量分级收费；提供免费试用额度吸引用户，高级功能（如实时流、自定义规则）付费解锁；同时可提供企业级定制清洗方案和咨询服务。
04Action steps
- 1收集并标注 GitHub 事件流中的垃圾数据样本，构建训练数据集。
- 2训练机器学习模型，识别机器人农场特征（如推送频率、仓库模式、账号行为等）。
- 3开发 API 服务，提供实时过滤和批量清洗接口。
- 4搭建演示页面，展示清洗前后数据对比效果。
- 5在开发者社区（如 Reddit、Hacker News）发布产品介绍，获取早期用户反馈。
- 6根据反馈迭代模型和功能，推出付费订阅计划。
- 7与数据分析工具或平台合作，集成清洗服务。
05Risk notice
机器人模式可能不断演变，模型需要持续更新；GitHub 政策变化可能影响数据获取；市场竞争激烈，需差异化定位；用户对数据清洗效果要求高，需保证准确率。