以下大部分内容使用ChatGPT生成，真好使，对着Live唠了一会就给全整出来了，解放双手，要我打这么多字简直太幸苦了😜。

👀 Starstruck 是一个能让你快速统计某个 GitHub 仓库被哪些“显赫人物” Star 过的工具，顺便也能看看这些大佬各自的“影响力值”。

用来做什么？很简单：
写论文、做展示、朋友圈发疯、吹牛逼的时候用！

“这个项目可是 XX 大佬也 Star 过的！”
“我们的开源库被 30 个粉丝过千、总 Star 过万的开发者关注了！”
“我不是在卷，我只是在拿数据说话。”

群友基于此项目进行了二次开发，推出了一个 无需本地运行、开箱即用的网页版 Starstruck，可以直接部署到 Vercel 使用：

👉 项目地址：https://github.com/Rovniced/Star-struck-vercel

👉 在线体验：https://star.awads.cc

1. 输入任意 GitHub 仓库（比如 TG-Twilight/AWAvenue-Ads-Rule）。
2. 抓取所有 Star 了这个项目的 GitHub 用户。
3. 多线程分析每位用户自己被 Star 的总数（= 影响力指标）。
4. 顺带统计每位用户的粉丝数（Followers）。
5. 导出为 Excel 表格，按总 Star 排序。

pip install -r requirements.txt

什么，无法识别pip命令？哥们，先去Microsoft Store安装 python 吧！

打开 Starstruck.py，在 TOKEN = "在这里填写你的GitHub Token" 位置填入你的 GitHub personal access token。

点我生成你自己的GitHub Token，建议 classic token，权限仅需 public_repo 即可，日期随意。

python Starstruck.py

按照提示输入目标仓库（例如 TG-Twilight 和 AWAvenue-Ads-Rule），等待分析完成。

输出示例：

⭐ 前 10 用户（按 Star 总数排序）:
Simon: 1290 stars, 12000 followers
Twilight: 1066 stars, 8000 followers
...
✅ 全部数据已保存到 TG-Twilight_AWAvenue-Ads-Rule_Starstruck.xlsx

• ✅ 多线程：分析飞快（默认使用 20 线程）
• ✅ 支持大项目（几千 Star 用户也不怕）
• ✅ 输出 Excel，随便怎么用
• ✅ 附带粉丝数，谁是 GitHub 网红一目了然

• GitHub API 有速率限制，强烈建议使用 token。
• 如果名称中有空格，请用“-”替换。
• 提瓦特大陆用户请自行解决cmd访问GitHub的问题。
• 本工具仅用于数据探索、社交分析、学术交流等良性用途。
• 不建议用于黑产或滥用行为，请遵守 GitHub ToS。

• 支持筛选企业用户 / 组织用户
• 增加按地域、语言等标签分析
• 爬取关注者数量

/ˈstɑː.strʌk/
“目睹名人时的震惊、仰慕状态。”

用 Star 看 Star，感受“星光熠熠”。

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