phantomstars

自动化检测与追踪GitHub上的虚假互动

一个 JS Labs 项目 — 属于 AI Slop Intelligence 倡议的一部分。
每天运行。给每个可疑账户打分。检测协调性的机器人活动。
直接在受影响的仓库上提交问题，以便维护者采取行动。

支持此项目

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ETH 0x5851e6145F4773d1585b8686095FB16E368a4dA1
ZEC t1KSR5YkNPbjqRSCoLKo5AddFWdm9Kzxh1B

为什么存在

GitHub 星标是一种信任信号。开发者据此决定评估什么、依赖什么、推荐什么。那个信号正在被系统性地破坏。

在 2024-2026 年的人工智能繁荣期间，出现了一个机器人农场产业，为低质量、通常恶意的仓库制造可信度。一个在 48 小时内获得 800 个星标的项目，对于浏览搜索结果的开发者来说，看起来是合法的。这就是关键所在。虚假互动的目标不是星标本体，而是这些星标所产生的社会认同，以及这种社会认同所影响的下游决策。

这种模式是可识别的。同一周创建的账户，没有个人简介，没有关注者，没有原创仓库，在两小时内为相同的 15 个仓库加星标。不是一个活动，而是每天同时运行数十个，涉及数千个账户。数据显示在某些仓库中，185 个互动者中有 185 个是机器人。百分之百的虚假率。整个热门排名建立在虚无之上。

phantomstars 的构建是因为这个问题是可处理的。GitHub 公共 API 中的信噪比目前仍然足够高，以至于协调性活动留下了清晰的指纹。该项目读取这些指纹，发布原始数据，并直接通知受影响的仓库维护者。

这是 JS Labs 更广泛的 AI Slop Intelligence 工作的一部分，正在进行的研究，旨在探究低质量 AI 生成内容淹没开发者生态系统的机制和可测量影响。虚假互动不是一个外围问题。它是让劣质内容出现在真正用户面前的传播机制。

功能

phantomstars 每天运行一个 GitHub Actions 作业，该作业：

抓取 GitHub Trending 页面，获取今天获得星标的仓库
查询 GitHub Search API，查找过去 7 天内创建且有突然星标活动的仓库（更宽的时间窗口能捕捉到 24 小时扫描所遗漏的多日活动）
从 Reddit r/osinttools 和 r/coolgithubprojects 板块最近 2 天的帖子中提取 GitHub 仓库链接，作为额外候选仓库
通过 Events API 拉取每个仓库过去 24 小时内的近期互动事件（星标、fork）
通过 GraphQL 获取每个互动账户的完整资料：账户创建日期、关注者/关注数、个人简介、仓库历史
根据组合启发式模型给每个账户打分：账户年龄、资料完整度、仓库模式、活动历史
使用时间戳聚类和并查集检测 协调性活动：在 3 小时窗口内互动的可疑账户集群
在账本写入、仓库级比率、仪表盘和通知之前应用误报白名单，确保所有可见指标使用相同的人群
将所有可疑账户追加到只追加的 JSONL 账本中并提交回此仓库
发布每个仓库的情报提要，显示哪些仓库被攻击、通过哪些发现来源找到它们、以及 Events API 窗口是完整还是已达上限
直接在目标仓库上提交 GitHub 问题，让维护者在其自己的问题追踪器中看到活动数据
将格式化的扫描报告写入 GitHub Actions 作业摘要

无服务器。无数据库。无基础设施账单。

常见问题

它会通知目标仓库吗？

会。当仓库的虚假率超过 40% 或检测到协调性活动时，phantomstars 会在该仓库上直接打开一个 issue。该 issue 包含完整的可疑账户表、活动成员身份、综合分数以及账户创建日期：维护者进行调查并向 GitHub 报告所需的一切信息。

如果目标仓库禁用了 issue，则通知会静默跳过，并记录在扫描日志中。

我可以请求检查一个特定的仓库吗？

可以。

对于普通的单次检查，以 owner/repo 格式提交仓库，并运行定向扫描。
对于全生命周期审计请求，使用单次全生命周期模式。它与每日扫描是分开的。

为什么要分开：

普通扫描模型专为近期的公开互动和低操作成本而设计。
全生命周期审计可能涉及较大仓库的数万个星标和数千个 fork。
这对于单次调查是可行的，但对于默认的每日路径来说太昂贵且太慢。
因此，全生命周期请求仅在带有保障措施的显式单次模式下运行。

我可以报告误报吗？

可以。如果你的账户出现在 data/suspects.jsonl 中，并且你认为分类有误，请使用提供的模板提交一个误报 issue。报告会在添加到白名单之前进行人工审查。白名单存储在 data/allowlist.txt 中；列在其中的账户将从所有未来的扫描和可疑账户账本中排除。

什么是活动 ID？

活动 ID（例如 c-a3f9b2e1）是一个 确定性 8 字符十六进制指纹，派生自该活动中成员登录名的排序集合的 SHA-256 哈希。同一组账户在不同的扫描运行中会产生相同的活动 ID，从而实现纵向追踪。它不是仓库名称、用户名或任何外部标识符。

稳定性： 只要活动的成员集合不变，该 ID 就是稳定的。如果在两次扫描之间添加或暂停了机器人，ID 就会改变，因为成员身份发生了变化。这是预期行为，反映了机器人农场组成的真实漂移。

它会检查账户创建日期吗？

会。每个账户的创建日期都通过 GitHub GraphQL API（createdAt 字段）获取，并作为 account_created_at 存储在每条可疑记录中。它也是账户年龄评分的主要输入，是虚假账户最强的单一信号。在互动前 2 天内创建的账户仅凭年龄就获得 1.0 分。

它的置信度如何？

单个分数具有显著的误报率。一个资料稀疏的新开发者可能合理获得 0.75+ 分。该工具通过在提交 issue 之前要求活动级证据来解决这个问题；单个可疑账户是不够的。一个协调的集群，包含 40 多个账户，全部在同一周创建，全部得分 0.75+，全部在 90 分钟内互动，则是另一回事。这才是置信度变得可行的时候。

数据始终是概率性的。issue 正文明确说明了这一点。目标是给维护者提供信号和原始证据，让他们自己做出判断。

实时仪表盘

日期	已扫描	可能虚假	可疑	活动	新增虚假 (24h)
2026-06-16	1846	221	1625	56	190
2026-06-15	2274	418	1856	61	397
2026-06-14	1953	355	1598	44	310
2026-06-13	2012	301	1711	47	251
2026-06-12	2298	336	1962	57	300
2026-06-11	1957	385	1572	42	356
2026-06-10	2043	687	1356	50	665
2026-06-09	2199	690	1509	44	632
2026-06-08	1913	450	1463	50	424
2026-06-07	1797	658	1139	30	618
2026-06-06	2625	712	1913	40	620
2026-06-05	2403	673	1730	53	617
2026-06-04	2237	441	1796	41	367
2026-06-03	2331	488	1843	53	431
2026-06-02	2795	773	2022	37	616
2026-06-01	2490	533	1957	39	355
2026-05-31	2302	458	1844	32	280
2026-05-30	2576	530	2046	20	356
2026-05-29	2838	733	2105	42	369
2026-05-28	2748	694	2054	39	396
2026-05-27	2193	560	1633	32	491
2026-05-26	1930	236	1694	43	190
2026-05-25	1526	214	1312	32	158
2026-05-24	2170	358	1812	39	265
2026-05-23	2548	426	2122	43	317
2026-05-22	2318	340	1978	47	247
2026-05-21	1981	348	1633	25	277
2026-05-20	1613	268	1345	23	163
2026-05-19	5463	630	4121	67	442
2026-05-18	8838	670	7950	128	340

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为什么存在

功能

常见问题

它会通知目标仓库吗？

我可以请求检查一个特定的仓库吗？

我可以报告误报吗？

什么是活动 ID？

它会检查账户创建日期吗？

它的置信度如何？

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