4.0 KiB
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Launch checklist
這份是 maintainer 內部用的——repo 從 Phase 5 ship 到開始主動推廣前要走完的一次性步驟。
✅ Pre-launch(已完成)
- Phase 1-5 內容 ship(134 entries、style guide、walkthrough、Mermaid 圖)
.github/issue + PR templateresources/style-guide.mdzh + enscripts/check-links.py+refresh-stars.py可跑- CI lint workflow(zh-Hans slip + overclaim 自動檢查;每月跑 link-rot + star-drift)
🟡 Pre-launch(一次性手動 setup)
- GitHub Pages:repo Settings → Pages → Source: GitHub Actions
- 啟用後,
.github/workflows/docs.yml推 main 會自動 build mkdocs(/首頁)+ mdBook(/book/)並 deploy 到https://wenyuchiou.github.io/awesome-agentic-ai-zh/(單一 workflow 擁有 Pages)
- 啟用後,
- GitHub Discussions:repo Settings → Features → enable Discussions
- Categories 建議:
- 🙋 Q&A — 學習問題
- 💡 Project nominations — 推薦新 project(先討論再 PR)
- 📚 Stage discussion — 每個 stage 一個 thread
- 🎯 Show & tell — 走完 stage 的人 share 自己的成果
- Categories 建議:
- 第一次 PDF release:本地跑
bash scripts/build-pdf.sh,把dist/awesome-agentic-ai-zh.pdf上傳到 GitHub Release v1.0 - GitHub Releases:以
phase-5tag 為起點建第一個 release,附 PDF
🟢 Soft launch(小範圍宣傳)
- 跟
WenyuChiou朋友圈分享(內測) - 修 1-2 輪內測回饋(issue 處理)
🚀 Public launch(推廣)
提交到中文社群 awesome list
AiHubCN/Awesome-Chinese-LLM— 開 PR 加進 catalog(教學資源 / 學習路線 section)WangRongsheng/awesome-LLM-resources— 開 PRhesreallyhim/awesome-claude-code— 開 PR(learning resources)travisvn/awesome-claude-skills— 開 PR(learning resources)
📡 Channel partner outreach:完整 outreach 計畫(8 個目標 × 3 種 pitch 變體 + 1-2 sends/day pacing)跟追蹤 matrix 在
.github/channel-partners.md。各 target 的 pitch 草稿在.github/outreach/<slug>.md。
寫 launch 文章
- Threads 短版(2-3 則)— 重點:134 個 project、跨 stage walkthrough、誠實時程
- dev.to 長版(一篇 1000-1500 字)— 寫「為什麼平鋪 awesome 不夠用、結構化路線怎麼做」
- (選)個人部落格 — 同樣內容深度版
中文 LLM 社群
- Datawhale 微信社群(如果有 zh-TW 受眾)
- Hacker News(zh-TW 故事性夠強的話)
- r/LocalLLaMA、r/MachineLearning(看 reddit 接受度)
🔁 Post-launch(持續)
這份是參考節奏,不是 SLA——能做就做、忙起來放著也沒關係。社群開放型 repo 不需要強制定期維護。
- 有空時:review issue / 合併 PR
- 偶爾跑:CI 已設定每月自動跑 link rot + star drift(被動的、不用人工)
- 想做的時候:加幾個新 entry、清掉幾個 archived repo
- 不必排定期程:phase milestone、新增 branch 等大改——有 traction 訊號再做
📊 成功指標(不是目標、是訊號)
排序大致按 fingerprint 強度——前面比後面更可靠。
- 每月新 issue / PR 數量(活躍社群訊號)
- stage maintainer 自薦數(深度 engagement)
- 被引用 / 被收錄到其他 awesome list 數
- Star 數(弱訊號,容易被刷;只看趨勢、不看絕對值)
不該做的(deliberate "no"s)
- ❌ 為了上熱門就刷 SEO 關鍵字
- ❌ 為了 star 數加 low-quality entry
- ❌ 把 PR 合進 main 而不 review(即使是 typo 也要 review)
- ❌ 自家 repo 重新加回 catalog(先前刻意移除)
- ❌ 接 sponsor / affiliate link(會影響推薦獨立性)