我给 GitHub 项目点 star 的方式，跟我在 bilibili 点赞收藏差不多，都是随手点的。看到一个觉得有点意思的项目，脑子里想的永远是”说不定以后用得到”，”说不定以后会看”，手指已经先于大脑点下去了。
就这么经年累月地攒，我的 star 数不知不觉到了 800+。说实话，这 800 多个项目里到底都是些什么东西，我自己都不知道——大部分是当年觉得有用、然后就再也没有打开过的。
之前也想过清理，但太麻烦了
其实我不是没想过清理。以前也用过一些辅助管理 star 的软件，把 star 列表拉出来按标签分类什么的。但用起来还是麻烦：整理完还是要自己一个一个看、一个一个点，几百个 star 一个个手动操作下来，手指头都要点断了。于是清理这件事，就一直拖到了今天。
有了 agent，一切从简
这次在 Multica 上直接给 agent 派了个活，让它把我所有的 star 拉出来，跟现有的 14 个 star list 做匹配，没打标签的项目帮我给个建议标签，最后整理成一份完整的表格。
Agent 干活的流程很清晰：
- 通过 GitHub API（
gh api）把我全部 808 个 star 拉下来 - 跟我现有的 14 个 star list（AI Or ML / Self-Host / Bioinformatics / AppDev / DataScience / We-media / 等等）做匹配
- 已打标签的 309 个直接沿用，剩下的 499 个未打标签项目逐一按项目描述判断，给出建议标签，全部落在现有 14 类里
- 输出成一份 markdown 表格给我过目
我拿到表格后的操作就很简单了：把要的留下，不要的删掉。然后让 agent 把不在清单里的项目全部批量取关。
结果：
- 一共取消了 335 个 star，star 数从 808 降到 473，跟我的保留清单完全一致
- 保留的项目里，需要补标签的 174 个项目、274 条标签，也全部由 agent 一次性写回对应的 star list
整个过程需要我操作的很少：打开codium，审核表格，删掉不要的项目。剩下的拉取、匹配、批量取关、写回标签，全是 agent 干的。
一点感想
以前那类专门做 star 管理的软件，恐怕要丢掉一部分市场了。它们解决的核心问题——把散乱的 star 整理归类、帮我批量清理——现在一个通用 agent 就能干得更好。而且 agent 的优势还不只是自动化：它能根据项目描述智能判断项目属于什么类别，能直接调用 GitHub API 批量操作，甚至中间还帮我发现了”写回 star list 需要 GraphQL 接口 + user scope”这种细节问题。
star 还是可以继续随手点，但至少，清理这件事，以后不会再让人头疼了。
