GitHubSeek - AI 驱动的开源仓库智能发现工具产品系统

针对开发者在 GitHub 数千个 Star 仓库中"找工具难、遗忘快"的痛点，开发的一款基于 AI 语义理解的仓库搜索助手。用户通过自然语言描述需求（如"一个带动画效果的 React 拖拽库"），系统即可跨越关键词匹配的限制，从海量数据中精准推荐核心匹配内容并给出推荐原因。

针对开发者在 GitHub 数千个 Star 仓库中"找工具难、遗忘快"的痛点，开发的一款基于 AI 语义理解的仓库搜索助手。用户通过自然语言描述需求（如"一个带动画效果的 React 拖拽库"），系统即可跨越关键词匹配的限制，从海量数据中精准推荐核心匹配内容并给出推荐原因。

1. 设计智能双引擎搜索架构，采用关键词预过滤 + LLM 精准匹配机制，先进行轻量级关键词预筛选将候选集收敛到 30 个以内，再交给大模型进行语义重排，显著降低 Token 消耗和响应延迟
2. 实现自适应分批处理（Adaptive Batching），根据用户查询复杂度自动调整 AI 调用的 Batch Size，简单查询使用大批次提高吞吐量，复杂查询细化批次以保证理解深度
3. 构建极简 Prompt 策略，仅保留 Name、Topics、Brief 等核心字段，将单次交互的 Context 长度压缩 60% 以上
4. 利用 Next.js Edge Runtime 和 AbortSignal 机制，实现 API 调用的超时自动处理与非阻塞响应，提升高并发下的稳定性
5. 针对拥有上千 Star 的核心用户，实现基于 LocalStorage 的分块缓存方案（每 20 个仓库一个 Chunk），配合渐进式搜索体验，实现"即开即搜"的流畅体验