开源初体验，39 天 800 Star：我把项目发到了哪里，流量到底从哪来
7 月 19 日晚上，boss-zhipin-scraper 过了 800 Star。
这是我第一次认真做开源项目。仓库 6 月 11 日公开，从 0 到 100 Star 用了 26 天，从 100 到 800 反而只用了 12 天。增长不是一条平滑的曲线，中间有几个很明显的台阶。
所以这篇不讲「只要坚持就会有结果」。我把自己发过的渠道、GitHub 后台能看到的流量、Star 增长时间线都摊开，看看这 800 Star 到底是怎么来的。
先说明一下数据口径：GitHub Traffic 只保留近 14 天的数据。本文的流量区间是 7 月 5 日到 7 月 18 日；Star 时间来自 GitHub Stargazers API，是完整数据。两者不能直接画等号，只能结合时间点看趋势。
我做了什么
这个项目的起因很普通：我最近在看机会，天天刷 BOSS直聘。刷多了以后就想，能不能把同一类岗位批量拉下来，看看薪资、技能词和城市分布，而不是在列表页里一条条点。
BOSS直聘列表页有字体反爬，直接抓 DOM，薪资很容易变成乱码。我的做法是连接一个用户自己登录的 Chrome，通过 CDP 在页面上下文里调用搜索接口，拿到包含明文薪资的结构化数据，再抓详情页 JD。结果可以导出 JSON、CSV，也能生成岗位摘要和求职材料优化提示词。
它不是自动投简历工具，也不替人做投递决定。BOSS 的招聘方有不少不会写进公开 JD 的筛选条件，盲目自动投递很容易浪费机会。我的边界一直是抓取和分析，最后怎么投，还是人来判断。
我主动发过哪些渠道
回头看，我真正主动做的主要是四件事。
1. 先写自己的博客
6 月 11 日，我在个人博客发了第一篇项目介绍：我做了一个 BOSS直聘抓取工具，开源了。6 月 25 日又写了一篇后续，讲岗位摘要和提示词为什么这样设计。
博客的直接流量不大。近 14 天，它给 GitHub 带来了 37 次访问、22 位独立访客。但它是我能长期控制的内容，也会被搜索引擎和 RSS 聚合站收录。后来 V2EX 的 VXNA 就抓到了这两篇文章。
它更像底稿。后面发知乎、给周刊投稿，内容都不用从零重写。
2. 发知乎
6 月 15 日，我把项目介绍整理成知乎文章：我做了一个 BOSS直聘抓取 SKILL，开源了。目前是 22 个赞同、55 个收藏。
这组数字挺符合工具类内容的特点：收藏比点赞多。很多人不一定马上安装，但会先存着，等找工作或者要分析岗位时再回来。
在 GitHub 最近 14 天的来源里，知乎带来了 123 次访问、50 位独立访客。它没有制造某一天的陡增，但一个月后还在持续导流。
3. 给阮一峰周刊投稿
6 月 16 日，我去 ruanyf/weekly 提了一个自荐 Issue。当时仓库只有十来个 Star，投稿以后也很久没有动静。
24 天后，项目出现在 7 月 10 日发布的《科技爱好者周刊》第 403 期「工具」栏目里。
当天 GitHub 数据直接抬头：
- 单日 1,348 次浏览、985 位独立访客；
- 单日新增 278 Star，项目从前一天结束时的 208 Star 涨到 486；
- 单日 136 次 clone，其中 121 位独立 cloner。
近 14 天里，ruanyifeng.com 一共带来 1,192 次访问、896 位独立访客，是最大的外部来源。
严格说，我不能断言当天新增的 278 Star 全来自周刊。GitHub 不提供「某个来源转化了多少 Star」这种归因数据。但发布日期、访问峰值和 Star 峰值落在同一天，关系已经很明显。
这次也让我意识到，投稿不能等项目「完全准备好」。如果我到 7 月初才投，就赶不上这一期了。编辑和社区都有自己的节奏，提前把东西送出去，剩下的只能等。
4. 发 Linux.do
7 月 8 日，我在 Linux.do 发了开源自荐帖。目前帖子有 96 个赞、31 条回复、约 1,200 次浏览。
GitHub 后台里，Linux.do 近 14 天带来了 468 次访问、306 位独立访客。发帖当天项目新增 73 Star，是周刊收录前最明显的一次增长。
社区和周刊带来的东西不太一样。周刊覆盖面大，访问峰值高；社区的反馈更具体。有人问会不会封号，有人想要自动投递，也有人真的拉下来跑，然后回来报详情页、Chrome 焦点和风控码的问题。
这些回复后来进了 Issue，也改了项目本身。
800 Star 是怎么涨出来的
几个节点放在一起看，会更直观：
| 时间 | 发生了什么 | Star 变化 |
|---|---|---|
| 6 月 11 日 | 仓库公开，个人博客发文 | 当天 2 个 |
| 7 月 7 日 | 到达 100 Star | 前 100 用了 26 天 |
| 7 月 8 日 | Linux.do 发帖 | 当天新增 73 个 |
| 7 月 9 日 | 到达 200 Star | 结束时 208 个 |
| 7 月 10 日 | 被阮一峰周刊收录 | 当天新增 278 个，结束时 486 个 |
| 7 月 11 日 | 到达 500 Star | 从 200 到 500 约两天 |
| 7 月 19 日 | 到达 800 Star | 距仓库公开 39 天 |
最慢的是前 100 个。6 月 11 日到 7 月 2 日，整个项目只有 45 个 Star。7 月 3 日开始才有一点连续增长，真正的台阶出现在 Linux.do 和周刊。
但这也不是「找到一个大渠道，一切就结束了」。周刊带来峰值以后，7 月 13 日又新增 75 Star，后面几天每天还有二三十个。GitHub 站内、搜索和别人转发带来的长尾开始出现。
近 14 天的来源里，GitHub 站内有 1,445 次访问、801 位独立访客，比任何单一外部网站都多。Google 和 Bing 合计带来 136 次访问，NodeSeek、腾讯云、Inoreader 也有少量流量。我还在 Telegram 频道里看到了项目转发。
后面这些并不都是我主动投的。有些是转载，有些是 RSS，有些可能只是别人在讨论区贴了链接。项目有第一波可见度以后，传播开始脱离作者本人。
近 14 天，GitHub 后台是什么样
7 月 5 日到 7 月 18 日，仓库数据是：
- 5,192 次页面浏览，2,939 位独立访客；
- 1,034 次 clone，762 位独立 cloner；
- 当前 804 Star、111 Fork。
粗略看，独立 cloner 相当于独立访客的 26%。这个比例不能当成严格的转化率，GitHub 对两类 unique 的统计方式未必完全一致，但至少说明很多人不是看完 README 点个 Star 就走，确实有人把代码拉了下来。
热门页面也能看出一点东西：仓库首页有 3,877 次浏览，Issues 页面有 323 次，核心脚本有 93 次，Fork 页面有 75 次。有人看文档，有人翻问题，也有人直接看那份 2,400 多行的核心 Python 文件。
对我来说，clone、Issue 和外部 PR 比 Star 更能说明项目有没有被用起来。
第一次做开源以后，我才知道哪些地方花时间
截至 7 月 20 日，项目有 42 次提交、17 个 Issue，其中 15 个已经关闭；17 个 PR 全部合并，贡献者一共 3 位。
第一个外部 PR 出现在仓库公开后的第六天，修的是 --detail-output 传裸文件名会报错。后面又有人贡献了详情页正文清理、后台标签页处理。还有一些反馈没有直接交代码，但问题描述足够具体，我照着修了。
流量起来以后，实际花时间最多的是处理 Issue。7 月 10 日以后，用户陆续碰到这些问题：详情页标签抢前台焦点、页面在后台被判定为不可见、城市支持范围没写清楚、Chrome 抓完没有收尾、风控 code 37 被误判成没登录。
这些都不是最初自己跑一遍就能发现的。不同系统、不同 Chrome 状态、不同账号风控环境，会把隐藏的问题一个个翻出来。
README 也比我原来想的重要。7 月初我补了英文版、SEO 关键词、封面图、免责声明和 Star History。它们不会凭空带来流量，但外部链接把人送进仓库以后，首页要能在半分钟内回答几个问题：这是干什么的，怎么装，安不安全，出了问题去哪里看。
代码能跑，只解决了一半。
哪些渠道值得继续做
如果只看这一次的数据，我会把渠道分成三类。
个人博客和知乎适合放完整内容。它们的瞬时流量一般，但能被搜索，过一段时间还有人点进来。
Linux.do 这样的垂直社区适合找第一批真实用户。大家会问得很细，反馈也快。发社区之前，安装步骤、项目边界和免责声明最好先写完整，不然问题一多，作者自己先忙乱。
阮一峰周刊属于编辑筛选型渠道。它的爆发力最大，也最不可控。能做的是尽早投稿，把标题和介绍写清楚，然后继续维护项目，不要每天等结果。
我没有找到什么神奇的「开源冷启动公式」。这次比较有效的做法其实很朴素：先解决自己真的遇到的问题，写一篇能看懂的介绍，把项目送到对这件事有兴趣的人面前。之后能不能被更大的渠道看见，有运气，也有时间差。
如果重来一次，我会更早做两件事：每天保存一份 Traffic 数据，因为 GitHub 只保留 14 天；给不同渠道用可区分的链接，不然最后只能根据峰值猜来源。
仓库现在还有两个开放 Issue。一个是 Windows 环境下的风控问题，一个是 Web 版本的建议。800 Star 很开心，但项目接下来怎么样，还是得回到这些具体问题上。