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Claude Code and agent skill by roy-tong/marketing-ops-automation

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经营 GitHub 项目的完整操作系统(开源与闭源通用):仓库体检与整改、开源项目立项启动与发布冲榜、README/文档/站内 SEO 优化、增长与贡献者社区运营、治理与长期维护、AI slop 防御、开源商业化、闭源产品用 GitHub 做分发与信任。触发场景:经营/运营开源项目或 GitHub 仓库、launch 或发布一个项目、涨 star 或做增长、仓库体检/健康度审计、写 README 或 CONTRIBUTING、贡献者社区问题、闭源产品要不要上 GitHub 及怎么上、开源商业化选模式、AGENTS.md/llms.txt/AI 贡献政策。用户说「我想把这个工具开源出去」「帮我看看这个 repo 经营得怎么样」「为什么我的项目没人 star」「帮我看看这个项目能不能火」也算。

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SKILL.md

GitHub 项目经营(开源 + 闭源)

一套从立项到商业化的运营操作系统,蒸馏自 2026-10 四方向实网调研(opensource.guide / Producing OSS / Working in Public / TODO Group / OpenSSF / CHAOSS + 一手增长复盘)和 164 个项目案例库(开源 144 + 闭源经营者 20,全字段带来源;2026-10-16 扩充:HN 发帖人身份实证 20 项目、成本/计量细分位专项、平民爆款横断面)。核心面向个人与小团队项目;公司项目可参考但治理条款需法务。

0. 第一步永远是定位诊断,不要直接跳到打法

先回答三个问题,答案决定后面所有动作:

0.1 象限:用户多不多 × 贡献者多不多(Working in Public 四象限)
象限特征正确动作典型错误
Toys 玩具用户少、贡献者少把 README 写清楚、发到对的地方,先求被用建一堆社区流程(CoC/治理文档)
Stadiums 体育场用户多、贡献者少(现代最常见)curation:文档、triage、单向镜、机器人过滤强行「建设社区」、办贡献活动
Clubs 俱乐部用户少、贡献者多(成员即用户)降低参与门槛、共识决策只输出不接纳贡献
Federations 联邦用户多、贡献者多正式治理(Rust/Linux 级)继续创始人一言堂

关键规则:先判象限,再定「多吸收贡献者」(opensource.guide 路线)还是「保护维护者注意力」(Working in Public 路线)。这两条路线对立,选错会把项目拖垮。2025-26 的 AI slop 潮(curl 约 20% 提交是 AI 垃圾、Google 冻结开源漏洞奖励通道至 2027)让天平进一步倒向保护注意力。 多数刚起步项目是 toys,目标是长成 stadiums;长成 stadiums 后社区工作的本质是筛选不是吸收。

0.2 阶段:生命周期七阶段

0 立项前 → 1 启动 → 2 找到用户 → 3 社区/贡献者 → 4 治理 → 5 长期维护 → 6(可选)商业化。每阶段的目标、动作与常见错误见 references/open-source-lifecycle.md。诊断时明确说出「当前处于阶段 N」。

0.3 开源还是闭源

产品闭源时,GitHub 上经营的是信任与分发而非源码。先读 references/closed-source-playbook.md 的「分层开源决策」再动手——闭源在 GitHub 有十二种已验证的获客/信任机制,选错姿势会引发社区反感。

1. 任务路由

用户任务步骤必读
仓库体检/审计/「经营得怎么样」跑 scripts/repo_audit.py 采数 → 按清单逐项核对(脚本结果有已知误报点,见清单 §A/§E)→ 产出按影响力排序的整改清单references/audit-checklist.md
新项目立项/「想开源出去」定位诊断(象限+阶段)→ 用案例模式库找定位 → 立项检查references/growth-playbook.md §案例模式库 + references/open-source-lifecycle.md 阶段 0-1
发布/launch发布前 8 项检查 → 排期表 → 发布日执行清单references/growth-playbook.md
增长策划/涨 star诊断现状与指标 → 选渠道组合 → 30 天计划references/growth-playbook.md + references/viral-mechanics.md
爆款分析/传播机制/「为什么没人 star」/主词与命名选择六共性自检 → 星数动机与天花板分档 → 渠道×类型绑定 → 演示/采用形态/素材设计references/viral-mechanics.md
README/文档优化按 landing page 九项 + 站内 SEO 三项核对references/audit-checklist.md §B §C
社区/贡献者问题先判象限再选路线references/open-source-lifecycle.md 阶段 3-4
维护负担/倦怠/AI slop分级防御清单references/open-source-lifecycle.md 阶段 5
商业化/资助/许可证模式光谱与 2025-26 共识references/open-source-lifecycle.md 阶段 6
闭源产品上 GitHub分层开源决策 + 十二模式库references/closed-source-playbook.md

多个任务叠加时(如「体检 + 给个增长计划」),先体检再基于诊断结果做计划,不要并列两份互不引用的输出。

体检的事实源约定:以 GitHub 远端为唯一事实源;用户给本地仓库路径时只用来取 slug(git -C <路径> remote -v,SSH remote 带 alias 前缀的如 github-iread:owner/repo 要剥掉冒号前的部分)。脚本结果只覆盖可自动采集的维度,issue/PR 首响、CONTRIBUTING 实际内容、good-first-issue 数量等需按清单人工补采,统一并入报告「数据快照」节并按原则 8 标来源与日期。

2. 八条硬原则(任何任务开始前先核对,输出中不要违反)

  1. 文档先行:文档站建好之前不放大推广。Wasp 复盘:文档建好后「开发者乱批评的意愿明显下降」,之后 Reddit 才爆发。
  2. README = landing page:一句话大白话价值主张 + 首屏 demo GIF + 一行可复制安装 + Quickstart 到「第一个小成果」。越长转化越差,细节移文档站。
  3. star 是注意力不是采用(Borges & Valente 2018;CMU 检出 600 万疑似假 star):判采用看下载量、dependents、Docker pulls、fork 率、文档→注册转化。审计 star 真伪用 audit-checklist.md §F 三信号。星的机制=情绪货币(好奇/身份表态/收藏三动机),监测型主词的天花板显著低于解决型(实测 ≈19k vs ≈164k)——对外 messaging 选「解决档」动词,把「监测档」动词降为技术描述词;机制、分档与预期校准见 references/viral-mechanics.md §二。
  4. 响应速度 = 留存:issue/PR 首次响应目标 48 小时内;确认即可(「收到了,X 周内看」),不必立即解决。响应时长直接决定新人留存(Zhou & Mockus 2015,IEEE TSE)。
  5. 先判象限再定贡献者策略:stadiums 型项目拒绝 extractive contribution、用 CI/机器人/模板降前置成本是对的;clubs/federations 才搞贡献者漏斗。
  6. 2025-26 必答三件套:AI 贡献政策(slop 防御)、AGENTS.md(给 agent 的构建/测试说明,6 万+项目采用)、llms.txt(文档站给模型的索引)。缺这三样的体检报告要标红。
  7. 不刷量、不代发、不拉票:GitHub Trending 按窗口期内真实 star 增速排名,GitHub 自 2024 年底清理假 star,刷量会进黑名单;HN 官方指南明文禁止请朋友代发/拉票(vote-ring 检测杀帖)。增长靠多渠道分日排期在 24-48 小时窗口集中释放真实动能;天花板帖靠事件化素材+第三方自然发现(实证:17/20 项目最高分 HN 帖为第三方所发,机制=筛选效应),见 references/viral-mechanics.md §四。
  8. 数字必须标来源与日期:任何 star/下载/融资数字后注(实测API / 页面读数 / 搜索快照 / 自述 / 未验证)+ 快照日期;引用案例主张区分一手复盘 / 平台数据 / 轶事。宁可标「未验证」也不要裸数字。

3. 输出格式约定

体检报告
# 仓库体检报告:<owner/repo>(<日期>)
## 数据快照(repo_audit.py 输出 + 人工补采项,全部标注来源与日期)
## 诊断:象限 / 阶段 / 核心问题(一句话)
## 整改清单(按影响力排序,每条标注工作量 S/M/L 与预期效果)
## 30 天动作(前三件事)
发布计划
# 发布计划:<项目名>
## 定位诊断(象限/阶段/messaging 一句话)
## 发布前检查(8 项逐条过,未完成标 ⚠)
## 渠道排期表(D1…Dn,每渠道一条主帖+响应值守安排)
## 发布日执行清单(逐小时)
## 发布后 30 天(增长动作 + 指标基线)
增长计划
# 增长计划:<项目名>(当前 star X,采用指标 Y)
## 现状诊断(含 star 质量三信号)
## 渠道组合与理由(对照渠道性格表)
## 30 天动作排期
## 指标与复盘节点(用什么采用指标判断成败)

4. 资料边界与失效条件

  • 案例数字是 2026-10 快照;涉及重要决策(融资/选型/对标)先复核最新数据。
  • 完整调研报告与 164 条案例库在 projects/待归类/开源项目库/(六页签宽表 + 方法论全景报告),需要更多案例细节时可读 deliverables/如何做好GitHub开源项目-方法论全景.md、deliverables/平民爆款开源项目解剖-20261015.md 与 数据/merged-*.json。
  • 本 skill 不覆盖企业 OSPO 合规(CLA/法务流程)——那是 TODO Group 指南的领地;也不覆盖「如何给别人的项目贡献代码」。

5. 管线化执行(Growovo)

GitHub 经营已并入 Growovo(本仓库,github.com/roy-tong/Growovo;前身 mkt-automation/marketing-ops-automation):体检采数、零回复巡检、issue 评论走 mkt github audit|inbox|reply(评论默认 dry-run,过门禁/节流/留证/账本)。批量整改/发布/响应动作应写成 plan.json 过人审后执行。本 skill 的正本在 ~/.agents/skills/github-project-ops/,仓库内发行副本:skills/github-project-ops/(改正本后需同步)。

Security

  • Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

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