结论先说：GitHub Trending 上的高星项目，有相当比例的星是买来的。这不是小范围的作弊，是一个成熟的、面向 VC 融资市场的地下经济。而且 AI 项目是重灾区。
上周看到一条 Twitter，大意是："GitHub Trending 上的项目，40% 的 star 是买的，你信吗？"
我信。不是因为我对开源社区失望，是因为我见过太多这类游戏的玩法——这个世界上，但凡有一个指标被广泛认可为"成功信号"，就一定会有人花钱去买它。GitHub star 就是这样。
研究数据：六百万个假 star，AI 项目是重灾区
这个结论不是哪个博主拍脑袋得出的，是 CMU、NC State 和 Socket 三家联合做的学术研究，用的工具叫 StarScout，分析了 2019 到 2024 年间 67 亿条 GitHub 事件和 3.26 亿个 star。论文发表在 ICSE 2026，是软件工程领域的顶会。
结论：大约六百万个疑似假 star，来自约 30 万个账号，分布在 18617 个仓库里。
到了 2024 年 7 月，50 星以上的仓库里有 16.66% 涉及假 star 活动——而 2022 年之前这个比例接近零。也就是说，这事不是一直都有的，是 2023 年开始规模化，2024 年彻底失控的。
最讽刺的一个数据：研究里发现了 78 个被检测到假 star 活动的仓库，成功登上了 GitHub Trending。平台自己的推荐算法被假货骗了——买的 star 越多，Trending 排名越高，自然流量越大，真实 star 越多。这是个自我强化的循环，起点是钱，不是代码质量。
一条成熟的地下产业链
这个产业链的成熟程度超过我的预期。
有专职网站卖 star：SocialPlug.io、Buy.fans、Boost-Like.store、GitHubPromoter.com、Vurike.com……至少十二个活跃平台明码标价。Fiverr 上有 24 个合法 gig 在卖 GitHub 推广，甚至有德国注册公司 GitHub24（Moller und Ringauf GbR）公开经营，收费 0.85 欧元一个 star，承诺一个月后全部存活。
定价体系也分层了：
- 低级（一次性账号）：$0.03-$0.10/个，几天内交付，全新空账号
- 中级（有历史记录）：$0.20-$0.50/个，一到两周交付，有一定活跃历史
- 高级（老账号）：$0.80-$0.90/个，渐进式交付，账号有多年的活跃记录和真实项目
高级账号的意思是：你拿到的是看起来完全正常的 GitHub 账号，有多年的提交记录，有自己的项目，有真实的社交关系。VC 就是被这种"看起来很正常"的账号骗过去的。
Star 怎么变成了融资货币
问题来了：谁在买？为什么买？
VC 们真的在看 star 数量。Redpoint 投资的一个数据：他们在 seed 轮看项目时，star 数量的中位数是 2850 个。有些 VC 直接写爬虫抓 GitHub Trending 上增长最快的仓库，写进自己的 deal sourcing 流程。Star 高 = 项目热 = 值得看。这是很多投资人的筛选逻辑。
一个 GitHub star 最低 $0.06。一个 seed 轮融资 $1M 到 $10M。这个数学太清楚了：你花 $500 买 star，上了 Trending，获得了自然流量和曝光，如果因此拿到一个 $2M 的 seed，这个 ROI 是 400 倍。
研究里特别指出：AI 和 LLM 相关仓库，是假 star 的最大非恶意接收方。什么意思？这些项目不是存心想去骗钱，但它们的 star 里掺了最多的假货。
原因也不复杂：AI 赛道的项目，天然缺乏其他 legitimacy 信号。一个做 AI 的新项目，没有收入、没有用户数据、没有老牌投资机构背书，GitHub star 是少数几个可以快速获得的"证明"之一。所以 AI 项目买 star 的动机最强，AI 项目也是假 star 产业最大的客户群。
GitHub 自己知道吗？
知道。研究者用 StarScout 标记的仓库，GitHub 后来删了 90.42%；标记的账号，删了 57.07%。说明平台自己也认这个检测结果，也在清理。
但清理的速度永远追不上产业链成熟的速度。买 star 的需求就摆在那里，供给侧有专业的服务商，有分级定价体系，有售后存活承诺。这是一个完全合规的地下市场——它不违法，因为 GitHub 的服务条款里没有禁止给自己买 star（至少在研究发表的 2026 年初还没有明文规定）。
对 AI 圈的影响
如果你现在在评估一个 AI 项目，看到它有 5000 star，你可能需要重新校准你的判断基准。
按照研究的分布，AI 项目平均掺假比例可能相当高。不是说 star 高的 AI 项目都是假的，而是说，GitHub star 作为项目质量的信号，在 AI 赛道已经开始系统性失真了。
这对投资人的尽调提出了新的要求：不能只看 star 数量，要看 star 的质量——账号年龄、提交频率、issue 互动、真实的代码贡献者。但这些数据都在 GitHub 上，谁来做一个可信的"star 质量评分"？
同时，这个现象也揭示了一个更深层的问题：AI 领域的评估体系还没有建立起来。大家还在用 GitHub star 这种粗糙的指标，是因为没有更好的替代品。Star 的问题不是它被买走了，是整个行业在用错误的指标评估 AI 项目——Star 只是这个问题的症状。
最后说一句
这件事最让我有感触的，不是造假本身，是造假的激励结构。
GitHub star 这个指标，本来是给开发者用的——看看哪些项目被同行认可。但当 VC 开始把 star 作为 sourcing 信号的那一刻，这个指标的目标函数就变了。开发者想要 star 是因为同行认可，VC 们想要 star 是因为它代表项目热度，两种需求的叠加，把一个纯粹的技术指标变成了融资工具。
指标被工具化的速度，永远快于监管反应的速度。
GitHub 现在清理也好，VC 们开始警觉也好，都是事后补救。真正的问题在于：什么时候 AI 领域才能建立起真正有效的评估体系？不是靠 star，不是靠 paper 引用数，而是真正能反映项目价值和团队能力的信号。
这个问题没有简单的答案。但至少从现在开始，看到高 star 的 AI 项目，心里要打个折扣。
