Metodología

Descubrimiento

Tareas programadas recopilan repositorios candidatos de varias fuentes independientes. Cada repositorio registra qué fuente lo encontró y cuándo.

• Búsqueda de GitHub. Un conjunto rotatorio de consultas sobre repositorios recién creados con tracción temprana, repositorios jóvenes actualizados recientemente, temas como mcp-server o self-hosted, lenguajes y palabras clave de categoría. Las consultas recorren los resultados a lo largo de varias ejecuciones para que ninguna clasificación domine.
• Envíos de la comunidad. Siempre los revisa el equipo editorial antes de publicarlos.
• X (si está activado). Enlaces de GitHub en publicaciones públicas encontrados mediante la API oficial de X. Guardamos el id de la publicación y el usuario del autor para la atribución, nunca el texto de la publicación.

Los duplicados se fusionan mediante el id permanente del repositorio en GitHub, de modo que un repositorio renombrado conserva su historial y su URL antigua redirige.

Clasificación y resúmenes

Cada repositorio recibe una categoría principal, hasta tres secundarias y etiquetas. Cuando hay un modelo de lenguaje configurado, este lee la descripción, los temas y un extracto del README y devuelve una salida estructurada que se valida con un esquema estricto. El texto de los repositorios se trata como dato no fiable: se ignoran las instrucciones dentro de un README. Si no hay modelo configurado o falla, se usa un clasificador determinista por palabras clave. Cada página indica qué método se usó y su confianza, que es una estimación.

El equipo editorial puede corregir cualquier categoría o resumen; las fichas corregidas quedan bloqueadas frente a la reclasificación automática.

Crecimiento medido y tendencias

Happylancing Directory guarda periódicamente capturas del número de estrellas y forks. El crecimiento en un periodo (7 o 30 días) es la diferencia entre la captura más reciente y la más cercana al inicio del periodo. Solo se muestra una cifra de crecimiento cuando las dos capturas abarcan al menos el 75 % del periodo, y siempre se indica el intervalo real. Los repositorios sin historial suficiente muestran «Historial insuficiente» en lugar de una estimación. Los días sin captura aparecen como huecos en las curvas; nunca se interpolan.

La puntuación de tendencia combina el crecimiento semanal absoluto (logarítmico) con el crecimiento relativo al tamaño del repositorio y lo ajusta por calidad para que el spam con estrellas compradas quede más abajo. Los repositorios sin una medición válida no tienen puntuación de tendencia y no aparecen en las listas de tendencias.

Puntuación de calidad

El número bruto de estrellas nunca es la única señal. La puntuación de calidad es una media ponderada de estas señales, multiplicada por una penalización por riesgo de spam. Las ponderaciones actuales son:

El riesgo de spam se estima solo a partir de señales observables: falta de descripción o README, forks, plantillas, abuso de temas, nombres de relleno y frases de spam conocidas.

Patrocinio y afiliados

Las ubicaciones patrocinadas se sirven desde una tabla aparte en espacios propios y señalados. No intervienen en ninguna función de clasificación. Los enlaces de afiliado solo aparecen donde el equipo editorial los ha configurado, siempre con un aviso junto al enlace, y los enlaces a repositorios nunca se convierten en enlaces de afiliado.

Limitaciones conocidas

• La búsqueda de GitHub devuelve como máximo 1000 resultados por consulta, así que el descubrimiento se basa en muchas consultas acotadas en lugar de una amplia.
• La frecuencia de las capturas depende de la programación del despliegue; los repositorios recién descubiertos necesitan alrededor de una semana para tener una cifra de crecimiento a 7 días.
• Los resúmenes generados pueden ser incorrectos. Revisa el repositorio antes de fiarte de ellos.