Tìm repo AI hay: Trending, danh sách awesome, số sao

Bài này dựa trên GitHub Docs về tìm kiếm kho, gắn sao và API tìm kiếm, cùng trang Trending, đọc ngày 11/11/2026. Mọi con số về sao trong bài là số xem ngày đó.

Vì sao không nên chỉ nhìn số sao

Theo GitHub Docs, gắn sao trước hết là cách để bạn đánh dấu một kho để tìm lại sau, đồng thời bày tỏ sự cảm ơn với người làm dự án. Docs cũng nói nhiều bảng xếp hạng kho trên GitHub dựa vào số sao, và trang Explore giới thiệu kho phổ biến theo số sao.

Vì vậy số sao đo độ chú ý, không đo chất lượng hay độ phù hợp. Một kho hàng chục nghìn sao có thể đã ngừng cập nhật từ lâu; một kho vài trăm sao có thể là bài giảng rõ ràng nhất cho đúng thứ bạn đang học. Người mới học AI nên tìm kho theo câu hỏi "kho này giúp tôi học được gì", rồi mới dùng số sao để chọn giữa các kho tương đương.

Ba nguồn để bắt đầu

Trending. Trang github.com/trending có tiêu đề kiểu "See what the GitHub community is most excited about" và cho lọc theo ngôn ngữ lập trình, ngôn ngữ nói và khoảng thời gian (hôm nay, tuần này, tháng này). Mỗi kho hiện số sao nhận thêm trong khoảng đó. Trending tốt để biết cái gì đang nổi; nhưng kho mới nổi thường còn thay đổi nhiều, tài liệu chưa đầy đủ.

Topics. Người duy trì gắn chủ đề cho kho, và mỗi chủ đề có trang riêng, ví dụ github.com/topics/machine-learning, github.com/topics/llm. Trên trang chủ đề có thể sắp xếp theo số sao hoặc theo lần cập nhật. Bạn cũng gắn sao được cho chủ đề để GitHub gợi ý nội dung liên quan.

Danh sách awesome. Đây là các kho chỉ chứa danh sách liên kết được chọn lọc theo một chủ đề. Kho gốc sindresorhus/awesome (khoảng 535 nghìn sao khi xem ngày 11/11/2026) gom các danh sách awesome khác, có mục Machine Learning, Deep Learning, Generative AI, Computer Vision, xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Danh sách awesome cho bạn bản đồ của một lĩnh vực; hãy xem ngày commit gần nhất của chính danh sách, vì danh sách bỏ lâu sẽ trỏ tới nhiều kho đã chết.

Bộ lọc tìm kiếm của GitHub

Ô tìm kiếm trên GitHub hiểu các bộ lọc viết dạng tên:giá trị. Theo trang Searching for repositories của GitHub Docs, những bộ lọc hữu ích nhất khi tìm kho AI là:

Ngày viết theo dạng năm-tháng-ngày. Các bộ lọc ghép được với nhau. Ví dụ, muốn tìm kho Python về thị giác máy tính, còn được cập nhật trong nửa năm, có giấy phép MIT:

topic:computer-vision language:python pushed:>=2026-05-01 archived:false license:mit

Sau khi có kết quả, chọn sắp xếp theo số sao trong menu Sort ở góc trang kết quả.

Một mẹo hay cho người học: good-first-issues:>2 cùng topic: của lĩnh vực bạn quan tâm giúp tìm các kho đang chờ người mới đóng góp, là bước tiếp theo sau khi đã đọc hiểu code. Bài issue và pull request hướng dẫn cách gửi đóng góp đầu tiên.

Tìm và lọc bằng Python qua API

Khi muốn so sánh nhiều kho, gọi API tìm kiếm của GitHub sẽ nhanh hơn bấm từng trang. Theo GitHub Docs, đường dẫn là GET /search/repositories, nhận chuỗi q y như ô tìm kiếm, cho sắp theo stars, forks, help-wanted-issues hoặc updated, và khi không đăng nhập được gọi 10 lần tìm kiếm mỗi phút. Mỗi kết quả có các trường như stargazers_count, pushed_at, archived, license.spdx_id.

Đoạn code dưới đây ghép bộ lọc thành chuỗi q, gọi API (khi chạy với --that), rồi đánh dấu GIỮ hoặc BỎ cho từng kho: bỏ kho đã lưu trữ hoặc quá 180 ngày không có commit, và ghi chú khi kho không có giấy phép hay dùng giấy phép không chuẩn. Chạy không tham số thì nó lọc một danh sách mẫu có sẵn, không cần mạng. Code chỉ đọc dữ liệu công khai, không cần khóa.

"""Tìm repo AI trên GitHub rồi lọc theo vài dấu hiệu "còn sống, dùng được".

Dùng API tìm kiếm của GitHub: GET https://api.github.com/search/repositories?q=...&sort=stars
(theo GitHub Docs, đọc ngày 11/11/2026: không đăng nhập được 10 yêu cầu tìm kiếm mỗi phút).
Chạy không tham số: lọc một danh sách mẫu có sẵn, không cần mạng.
Chạy với --that: gọi API thật (chỉ đọc, không cần khóa).
"""
import json
import sys
import urllib.parse
import urllib.request
from datetime import date

API = "https://api.github.com/search/repositories"


def tao_truy_van(chu_de, ngon_ngu="python", sao_toi_thieu=1000, cap_nhat_tu="2026-05-01"):
    """Ghép các bộ lọc tìm kiếm của GitHub thành một chuỗi q."""
    phan = [f"topic:{chu_de}", f"language:{ngon_ngu}", f"stars:>={sao_toi_thieu}",
            f"pushed:>={cap_nhat_tu}", "archived:false"]
    return " ".join(phan)


def dia_chi_api(q, so_ket_qua=20):
    return API + "?" + urllib.parse.urlencode({"q": q, "sort": "stars", "order": "desc", "per_page": so_ket_qua})


def danh_gia(repo, hom_nay):
    """Trả về (giữ hay bỏ, danh sách ghi chú) cho một kết quả của API."""
    ghi_chu = []
    if repo.get("archived"):
        return False, ["đã lưu trữ (archived)"]
    ngay_day = date.fromisoformat(repo["pushed_at"][:10])
    so_ngay = (hom_nay - ngay_day).days
    if so_ngay > 180:
        return False, [f"{so_ngay} ngày chưa cập nhật"]
    giay_phep = (repo.get("license") or {}).get("spdx_id")
    if not giay_phep:
        ghi_chu.append("không có giấy phép")
    elif giay_phep == "NOASSERTION":
        ghi_chu.append("giấy phép không chuẩn: mở tệp LICENSE đọc")
    if not repo.get("description"):
        ghi_chu.append("không có mô tả")
    return True, ghi_chu or ["ổn"]


def loc(ket_qua, hom_nay):
    dong = []
    for r in ket_qua:
        giu, ghi_chu = danh_gia(r, hom_nay)
        nhan = "GIỮ" if giu else "BỎ "
        gp = (r.get("license") or {}).get("spdx_id") or "-"
        dong.append(f"{nhan} {r['full_name']:<26} {r['stargazers_count']:>7,} sao  {gp:<11} {'; '.join(ghi_chu)}")
    return dong


MAU = [  # dữ liệu mẫu cùng dạng với API trả về, tên kho là tên giả
    {"full_name": "nhom-a/hoc-sau-co-ban", "stargazers_count": 41200, "pushed_at": "2026-11-02T08:00:00Z",
     "archived": False, "license": {"spdx_id": "MIT"}, "description": "Bài giảng học sâu"},
    {"full_name": "nhom-b/mo-hinh-cu", "stargazers_count": 25900, "pushed_at": "2023-03-15T00:00:00Z",
     "archived": True, "license": {"spdx_id": "Apache-2.0"}, "description": "Mô hình cũ"},
    {"full_name": "nhom-c/agent-thu-nghiem", "stargazers_count": 8300, "pushed_at": "2026-10-28T00:00:00Z",
     "archived": False, "license": None, "description": "Agent thử nghiệm"},
    {"full_name": "nhom-d/bo-du-lieu", "stargazers_count": 3100, "pushed_at": "2025-12-01T00:00:00Z",
     "archived": False, "license": {"spdx_id": "Apache-2.0"}, "description": "Bộ dữ liệu ảnh"},
]


def chay_thu():
    q = tao_truy_van("machine-learning")
    print("q =", q)
    dong = loc(MAU, date(2026, 11, 11))
    print("\n".join(dong))
    return dong


def chay_that(chu_de):
    q = tao_truy_van(chu_de)
    yeu_cau = urllib.request.Request(dia_chi_api(q), headers={"Accept": "application/vnd.github+json"})
    with urllib.request.urlopen(yeu_cau, timeout=20) as phan_hoi:
        du_lieu = json.load(phan_hoi)
    print("q =", q, "| tổng:", du_lieu["total_count"])
    print("\n".join(loc(du_lieu["items"], date.today())))


if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) > 1 and sys.argv[1] == "--that":
        chay_that(sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "machine-learning")
    else:
        chay_thu()

Với dữ liệu mẫu, kết quả là: giữ kho bài giảng còn cập nhật, bỏ kho đã lưu trữ dù có hơn 25 nghìn sao, giữ kho agent nhưng ghi "không có giấy phép", và bỏ kho dữ liệu 345 ngày không có commit.

Khi chạy thật ngày 11/11/2026 với topic:llm language:python stars:>=1000 pushed:>=2026-05-01 archived:false, API báo 478 kho khớp. Đứng đầu theo số sao có những kho quen thuộc như huggingface/transformers (168.755 sao, Apache-2.0), langchain-ai/langchain (149.332 sao, MIT) và vllm-project/vllm (96.694 sao, Apache-2.0). Một số kho lớn khác như Significant-Gravitas/AutoGPT và langgenius/dify được API trả NOASSERTION ở trường giấy phép, nghĩa là GitHub không khớp được tệp giấy phép với một mẫu chuẩn; với những kho này phải mở tệp LICENSE đọc trực tiếp. Bài đọc README và LICENSE giải thích cần đọc gì.

Soát một kho trong năm phút

Đã có danh sách ứng viên, mở từng kho và trả lời nhanh các câu sau:

1. README có cho chạy được không? Có lệnh cài, ví dụ nhỏ, yêu cầu phần cứng rõ ràng.
2. Giấy phép là gì? Xem cột bên phải trang kho. Không có giấy phép thì chỉ nên đọc để học, không chép vào dự án.
3. Còn sống không? Xem ngày commit gần nhất, tab Releases, và kho có bị đánh dấu archived không.
4. Người duy trì có trả lời không? Mở tab Issues: issue mới có ai phản hồi không, issue đóng có kèm lời giải thích không.
5. Có hợp trình độ không? Một kho nghiên cứu dày đặc toán có thể chưa hợp với người mới; tìm kho có thư mục examples hoặc notebooks.

Qua được năm câu này, chuyển sang bước chạy thử theo bài chạy dự án AI từ GitHub. Chạy được ví dụ nhỏ rồi mới đọc sâu vào code.

Lưu và sắp xếp kho đã tìm được

Gắn sao là cách lưu đơn giản nhất. GitHub Docs cho biết bạn có thể gom các kho đã gắn sao vào danh sách (Lists) để chia nhóm, ví dụ "học sâu cơ bản", "agent", "thị giác máy tính"; tính năng danh sách đang ở dạng xem trước công khai (public preview) theo Docs ngày 11/11/2026. Danh sách hiện ở tab Stars trên trang cá nhân của bạn.

Khi ghi chú lại để học lâu dài, ghi kèm ngày xem, số sao lúc đó, giấy phép và lý do bạn chọn kho. Vài tháng sau nhìn lại, bạn sẽ thấy kho nào còn phát triển, kho nào đã dừng.

Câu hỏi thường gặp

Học tiếp

• Danh sách kho AI mã nguồn mở được chọn sẵn, có ghi năm và số sao: những repo AI mã nguồn mở nên biết.
• Trước khi dùng code của kho tìm được: đọc README và LICENSE.
• Cài và chạy kho đã chọn: chạy dự án AI từ GitHub.
• Xem lại toàn bộ chủ đề: GitHub cho người học AI.

Nếu bạn muốn học Python và AI bài bản cùng giảng viên, tham khảo khóa học AI của Big-O Coding.

Nguồn tham khảo

• GitHub Docs: Searching for repositories
• GitHub Docs: Saving repositories with stars
• GitHub Docs: REST API endpoints for search
• GitHub Trending
• sindresorhus/awesome