Methodik

Entdeckung

Geplante Jobs sammeln Kandidaten-Repositories aus mehreren unabhängigen Quellen. Für jedes Repository wird festgehalten, welche Quelle es wann gefunden hat.

• GitHub-Suche. Wechselnde Suchanfragen nach neu erstellten Repositories mit früher Resonanz, kürzlich aktualisierten jungen Repositories, Themen-Tags wie mcp-server oder self-hosted, Programmiersprachen und Kategorie-Schlüsselwörtern. Die Anfragen blättern über mehrere Läufe durch die Ergebnisse, damit kein einzelnes Ranking dominiert.
• Einreichungen aus der Community. Werden vor der Listung immer von der Redaktion geprüft.
• X (falls aktiviert). GitHub-Links in öffentlichen Beiträgen, gefunden über die offizielle X-API. Für die Quellenangabe speichern wir die Beitrags-ID und den Autor-Handle, nie den Text des Beitrags.

Duplikate werden über die dauerhafte Repository-ID von GitHub zusammengeführt, sodass ein umbenanntes Repository seinen Verlauf behält und seine alte URL weiterleitet.

Klassifizierung und Zusammenfassungen

Jedes Repository erhält eine Hauptkategorie, bis zu drei Nebenkategorien und Tags. Ist ein Sprachmodell konfiguriert, liest es Beschreibung, Themen und einen README-Auszug des Repositorys und liefert strukturierte Ausgaben, die gegen ein strenges Schema validiert werden. Repository-Text gilt als nicht vertrauenswürdig: Anweisungen in einer README werden ignoriert. Ist kein Modell konfiguriert oder schlägt es fehl, kommt ein deterministischer Schlüsselwort-Klassifikator zum Einsatz. Jede Seite nennt die verwendete Methode und ihre Konfidenz, die eine Schätzung ist.

Die Redaktion kann jede Kategorie und Zusammenfassung korrigieren; korrigierte Einträge sind gegen automatische Neuklassifizierung gesperrt.

Gemessenes Wachstum und Trends

Happylancing Directory speichert nach Zeitplan Snapshots der Stern- und Fork-Zahlen. Das Wachstum über einen Zeitraum (7 oder 30 Tage) ist die Differenz zwischen dem neuesten Snapshot und dem Snapshot, der dem Beginn des Zeitraums am nächsten liegt. Eine Wachstumszahl wird nur angezeigt, wenn die beiden Snapshots mindestens 75 % des Zeitraums abdecken, und die tatsächliche Spanne wird immer angegeben. Repositories ohne ausreichenden Verlauf zeigen „Zu wenig Verlauf“ statt einer Schätzung. Tage ohne Snapshot erscheinen in den Kurven als Lücken; sie werden nie interpoliert.

Der Trendwert kombiniert das absolute Wochenwachstum (logarithmisch) mit dem Wachstum im Verhältnis zur Größe des Repositorys und skaliert es dann mit der Qualität, damit Spam mit gekauften Sternen schlechter abschneidet. Repositories ohne gültige Messung haben keinen Trendwert und erscheinen nicht in Trendlisten.

Qualitätswert

Die reine Sternzahl ist nie das einzige Signal. Der Qualitätswert ist ein gewichteter Durchschnitt dieser Signale, multipliziert mit einem Spam-Risiko-Abschlag. Die aktuellen Gewichte sind:

Das Spam-Risiko wird nur aus beobachtbaren Signalen geschätzt: fehlende Beschreibung oder README, Forks, Vorlagen, Themen-Stuffing, Platzhalternamen und bekannte Spam-Phrasen.

Sponsoring und Affiliate-Links

Gesponserte Platzierungen werden aus einer eigenen Tabelle in eigene, gekennzeichnete Plätze ausgespielt. Sie fließen in keine Ranking-Funktion ein. Affiliate-Links erscheinen nur dort, wo die Redaktion sie eingerichtet hat, immer mit einem Hinweis direkt neben dem Link, und Repository-Links werden nie in Affiliate-Links umgeschrieben.

Bekannte Einschränkungen

• Die GitHub-Suche liefert höchstens 1.000 Ergebnisse pro Anfrage, daher stützt sich die Entdeckung auf viele enge statt einer breiten Anfrage.
• Wie oft Snapshots entstehen, hängt vom Zeitplan der Installation ab; neu entdeckte Repositories brauchen etwa eine Woche, bis es eine 7-Tage-Wachstumszahl gibt.
• Generierte Zusammenfassungen können falsch sein. Prüfe das Repository, bevor du dich darauf verlässt.