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called Ecosystem . Can screenshots and text be updated accordingly. Thanks
这个项目的 Star 异常已经不需要我多说了:近一周内暴涨了 1688 颗星。连自定义头像都没有,全是系统默认的灰色小人。
但我想聊的不是技术问题,而是一个更根本的问题:作为技术人,我们的底线在哪里?
我们做技术的人,最引以为豪的是什么?是逻辑严谨、实事求是、用数据和事实说话。刷 Star 这件事,恰恰违背了所有这些。
你在面试别人的时候,会看重诚信吗?如果会,那请对自己也用同样的标准。
我不打算做道德审判。每个人的选择背后都有各自的压力和原因。但我想说的是:一旦你在数据上开了造假的口子,这个口子只会越开越大。今天是刷 ...
在看到你的 Stargazer 列表之前,我还天真地以为 Star 数是可信的。
抽查 80 个账号 25 个无仓库。唯一的活动就是给本项目点了星。
现在我学会了在评估项目时先查 Stargazer 质量。这算是你对我的贡献吧——虽然可能不是你想要的那种。
建议你也学会诚实。等你回复。
本人是 AI 方向的研究者。最初只是随便翻翻 Star 列表,觉得有点不对劲。然后出于好奇深入查了一下,结果越查越震惊。
发现一:账号批次特征明显 没有头像、没有仓库、没有 follower,注册日期集中在最近两周。而且这些账号的创建时间呈现出至少 4 个明显的聚集批次,推测是分多次购买的。
发现二:跨仓库关联 这些空壳号不仅给本项目点了星,还同时出现在了另外约 6 个仓库的 Stargazer ...
在此指出一个不容忽视的问题:本仓库近期新增的大批Star来源高度可疑。经核查,这些账号普遍具有新建、空仓库、无社交关系等特征,与正常用户行为严重不符。
刷星行为的危害是多方面的:它扭曲了 GitHub 的推荐算法,让真正优质的项目失去曝光机会;它误导了依赖Star数评估项目质量的开发者;它破坏了开源社区建立在信任基础上的协作关系。
要求维护者立即采取行动:审查并移除虚假Star数据,并就此事向社区做出公开说明。 ...
举报概要: 本仓库在最近一周内Star数量出现不合理的爆发性增长,经核查存在大量疑似机器人账号集中点Star的行为。
详细情况:
- 新增Star账号中绝大多数为近期注册,且无任何开源活动
- 用户名呈现随机字符串特征,部分甚至带有明显的编号规律
- Star操作时间呈现高度规律性的脉冲分布
影响评估: 此行为直接扭曲了GitHub Trending和搜索排名,对其他合规项目造成了不公平竞争,也误导了依赖Star数作为参考指标的开发者和企业用户。 ...
今天闲着没事翻 GitHub,看到了这个仓库。
然后我就手贱去翻了下 Star 列表……好家伙,抽样 30 个账号,28 个无公开仓库,29 个无 bio,27 个近两周注册。
造假就是造假,不管理由多么冠冕堂皇。
反正我是不敢用了,你们自己决定。
Function subtract returns a + b is wrong.
Someone reported anonymously:
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