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GitHub 过去要查看一个仓库的星标增长曲线，工具必须一页页拉取「谁点了星」的名单，每次最多 100 人，像 react/react 这样有约 25.1 万星的仓库要发约 2511 次请求。名单里带着用户名，容易被批量抓去发垃圾邮件和钓鱼，而且数据库每次请求还要数一遍全部星标来算页数，导致很多查询变慢甚至超时。现在 GitHub 新增了一个接口，一次请求就能返回最多 30 周的每日星标数，不带任何用户身份，做法是先在时间上过滤再统计，而不是先查全部再筛。对维护者来说，比较发布前后热度变化会快很多，也少了对隐私和数据库的负担。
决策模型是一种专门给 AI 应用做“选择题”的模型：它接收应用状态，返回带概率的选项答案，不写文字也不解释理由。TypeSafe AI 最先推出 Jev 以及请求/响应的 schema，随后 AWS 的 Strands Decider 2B、Upstage 的 Solar Decide、Ollama 0.35 等纷纷照搬同一套接口，OpenRouter、Perplexity 也支持同类 choice、noul（是/否）、score 问题类型。这样一来，开发者只要改一个 base URL，就能在不同厂商甚至本地运行的决策模型之间迁移，而不必重写决策逻辑；不过各家在选项上限、置信度算法和答案质量上仍有差异，切换前需要测试。OpenAI 虽在 DevDay 发布了基于 GPT-6 Luna 的 Decisions API，但仍在有限预览，未公布 schema 和价格，尚未加入这套统一接口。
tempoxyz/pympp · Python SDK for the Machine Payments Protocol
pympp 是 Machine Payments Protocol（MPP）的 Python SDK，提供服务端与客户端组件，用于在 HTTP 接口上实现基于“Payment”认证方案的付费访问。服务端可通过装饰器为接口加上按次计费与凭证校验，支持 Tempo 支付方式与 charge intent、Stripe 支付意图选项（metadata、receipt_email、customer 等）；客户端可自动匹配支付挑战并生成凭证，也可基于 PaymentRuntime 与 PaymentTransport 复用支付逻辑而无需依赖 HTTPX。README 中给出的示例包括付费 API 服务、带自动支付的 URL 抓取 CLI，以及受支付保护的 MCP 工具服务。
我们平时用AI模型聊天，其实底层就像在打电话，每次说话都要连着同一条线。普通网页聊天靠浏览器和服务器“黏”在一起还能凑合，但AI智能体可能短时间内发出几十个请求，中间还会跑去查资料、重试、出错，结果一旦服务器从一台扩到三台，请求被分到不同机器，就可能丢掉之前的对话，模型照样回复，却答得不对。文章用2014年微服务那套老办法来修：把对话历史从单台机器里拿出来，放到所有机器都能读写的共享存储里，这样任意一台机器都能接着聊。配套用Oracle AI Database Free做演示。对读者来说，这解释了为什么AI API不能直接照搬普通网页后端，并给出了一个可落地的改造方向。
api-evangelist/stepfun · StepFun — independent third-party profile of a public API surface, by API Evangelist. StepFun (阶跃星辰) is a Shanghai-based AI foundation-model company whose open platform serves the Step model family — multimodal reasoning (step-3.7-flash), fast language reasoning (step-3.5-flash), vision, image generation and editing (step-2x-large, step-image-edit-
这是 API Evangelist 维护的第三方档案仓库，用于汇总阶跃星辰（StepFun）公开 API 表面的信息，涵盖其 Step 系列模型：多模态推理（step-3.7-flash）、快速语言推理（step-3.5-flash）、视觉、图像生成与编辑（step-2x-large、step-image-edit）等。该仓库本身不包含软件，仅收录文本与机器可读的 API 描述，属于待补充完善的线索型资料集合。