@weihong-liu
Puppet
74.00/100
💪 人上人
优质贡献者 · 值得信任
#开源实干家#Docker手艺人#文档补全侠#AI基建爱好者#PR质量党#OSS Practitioner#Docker Artisan#Doc Filler#AI Infra Geek#Quality PR Maker
维度评分
账号成熟度10.0 / 10
原创项目质量9.3 / 18
贡献质量17.7 / 27
生态/维护影响力19.3 / 20
社区影响力3.3 / 8
活跃真实性13.4 / 17
🧬 和 TA 最像的开发者
画像最接近、分数相近的账号
🔥 毒舌点评全文
🔥 注册6年默默给datawhale几个万星仓库补文档改bug,还给Netcatty写了7个文件的功能PR,自己做的hadoop-docker项目34星实打实用,就是粉丝少得像个刚注册的小号,开源界的扫地僧嫌自己太招摇?
Weihong-Liu — 74.00/100 · 人上人 (优质贡献者 · 值得信任)
一句话结论: 账号以文档与教程贡献为主,同时向多个高星开源项目提交过经过验证的实质功能PR,原创项目具备实用价值,整体贡献质量高于平均水平,社区影响力有待提升。
| 维度 | 得分 | 说明 |
|---|---|---|
| 账号成熟度 | 10/10 | 注册6年,活跃跨度7年,近一年仍有188次贡献,6天前还有活动记录 |
| 原创项目质量 | 9.3/18 | 总star 48,最高星34(hadoop-docker,质量分0.75,为实用的多架构Hadoop Docker部署项目),其余原创项目多为AI infra教程、工具类,无凑数配置文件 |
| 贡献质量 | 17.7/27 | 合并PR 39个,总PR 46个;维护者关闭未合并1个,作者主动关闭外部PR 4个,作者主动关闭自有仓库PR 1个,外部水PR仅1个,PR拒绝率仅3%,近期文档类PR占比55%,多为教程补全、文档优化、示例代码补充,少量实质功能PR |
| 生态/维护影响力 | 19.3/20 | 向总star超10万的8个高星仓库提交过31个实质PR/commit,包括datawhale/self-llm(3.1万星)、datawhale/llm-cookbook(2.4万星)、datawhale/llm-universe(1.3万星)、datawhale/llms-from-scratch-cn(4225星)、binaricat/Netcatty(2779星)等,其中已验证的高星影响PR有24个,核心工程类PR 12个,文档/教程类12个 |
| 社区影响力 | 3.3/8 | 粉丝15,关注16,粉丝比接近1:1,社区传播度较低 |
| 活跃真实性 | 13.4/17 | 近一年贡献188次,覆盖代码、PR、issue多种类型,无刷量痕迹,PR标题无模板化批量生成情况,水PR占比极低 |
风险标记: 无 人工修正: +1,理由是该账号向多个万星级开源项目提交过经过文件级验证的实质功能/文档贡献,原创项目存在高实用度项目,贡献质量高于同分段平均水平,无刷量或水贡献痕迹。 建议: 正常,可继续参与开源社区贡献,若有核心工程类贡献可进一步提升生态影响力。
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