什么值得做
GitHub 开源项目 · 11-6 写
jeremyipark/vision-demos · jeremyipark

拍自己投篮,拿 1000 star:一个 CV 博士靠每周一条 LinkedIn 视频养起来的 demo 仓库

它是什么 一组运动分析的小 demo:用手机拍自己练引体、俯卧撑、硬拉、攀岩、投篮,AI 自动数次数、判断动作标不标准,模型全走 VLM Run 的 API。

为什么火了 作者本人出镜、每周在 LinkedIn 发一条一眼能看懂的运动 AI 视频(最多一条 11,645 互动),流量全部导进同一个仓库;它本质是公司 API 的获客入口。

B你可以怎么跟 换到小红书、B 站做中文版,题材换成跳绳、体测、羽毛球这类国内人人在练的运动,自己出镜、每周一条、所有 demo 放一个仓库。

B 级:跟法清楚、中文圈还空着,但 star 几乎全靠站外视频和作者早就攒下的观众,新人没有这个起点,而且停更就停涨、量级也就一千左右。 小圈子里在传
数据(每天更新) · 建库 2026-09-08 · 1,117 星 · 7 天 +200
GitHub · 星数
6008001k1.2k10-0910-1610-2411-0111-081.1k
数据 2026-10-09 → 2026-11-08(31 天,30 次观测)。10-28 以前的点来自 deeply / 存档补录,不是每天都有

11 月 2 日是个星期天,Jeremy Park 在北卡买了个篮球,去球场投了一下午。第二天他在 LinkedIn 发了条视频:画面里 AI 跟着球判断进没进,连进三个就冒出一团小火苗。配的文字开头是「I made a computer vision tool for basketball shooting practice!」,末尾附一个 GitHub 链接。这条帖子拿到 4,984 个反应、158 条评论(LinkedIn,11-06),两天后他的仓库 jeremyipark/vision-demos 一天涨了 105 个 star。下面讲清楚这个仓库是什么、star 从哪来,以及你想照这个路子拿 star 值不值得。

它到底是什么

一个叫 vision-demos 的 Python 仓库,简介只有一句「Fun real-world computer vision demos!」。里面是一个个运动分析的小 demo,每个都能用手机拍一段视频喂进去:

demo它算什么
pull_ups / chin_ups数引体次数,给每一下计时,判断是做满还是半程
push_ups数俯卧撑,看每一下幅度够不够、背直不直
deadlift数硬拉次数,判断每一下背是直的还是弓的,给出概率
rock_climbing / rock_climbing_3d抠出攀岩墙上的点,记下用了哪些点、按什么顺序;3D 版用 iPhone 的 LiDAR 把线路量成米
running步频、每次落地时间、落地时膝盖角度
basketball判断每一投进没进,画出俯视投篮分布图和命中率
dance_sync两个人跳同一段舞,算同步分

每个 demo 都有一个一眼就懂的数字:次数、满不满、命中率。模型全部现成,不用训练:SAM 3.1 抠物体,ViTPose+ 看人体姿态,硬拉那个再加一个 Gemma 4 做判断。还有一个 Gradio 网页版,本地跑起来上传视频就能分析。

关键在 README 里的一句话:「No API key needed (anonymous, rate-limited tier); paste a VLM Run key for higher limits.」所有模型都通过 VLM Run Gateway 调用。Jeremy Park 是 VLM Run 这家视觉模型 API 公司的创始 DevRel;Gateway 9 月 4 日刚在 Hugging Face 博客上发布,4 天后这个仓库就建起来了。说白了,它是公司 API 的一个漂亮入口。

star 从哪来

仓库 9 月 8 日建库,10 月 9 日已经有 689 star,11 月 6 日 1,048(GitHub,11-06;实时页面上已过 1,090)。第一个月拿到了大头,之后每发一条新 demo 涨一小段:

日期发了什么反响
09-10跑步、引体LinkedIn 2,812 反应
09-15攀岩LinkedIn 2,793
09-24攀岩 3D(iPhone LiDAR)LinkedIn 3,326;Show HN 5 分
09-30硬拉Show HN 8 分
10-07引体(满程/半程打分)LinkedIn 11,645,目前最大的一条
10-26俯卧撑 + 网页版LinkedIn 1,103;X 6,884 浏览;两天后仓库 +42
11-03篮球LinkedIn 4,984 / 158 评论;11-05 仓库 +105

(LinkedIn 帖子日期由帖子编号推算,反应数为抓取时公开页数字)

主渠道是 LinkedIn。 X 每条只有五六千浏览,Hacker News 每条五到八分,和 LinkedIn 上千上万的互动不是一个量级。fork 集中出现在 9-09、9-16、9-25、10-08、11-04 到 11-06,和发帖日一一对上。fork 和 star 的比例在 15% 左右,比一般新仓库高,说明真有人拉下来跑。

第二渠道是 Reddit 的 r/computervision。 标题统一是「I made a computer vision tool for …!」,他还会去别人讨论深蹲计数、篮球检测的帖子下面留言,说自己有个开源仓库,里面很多健身的例子。

不是靠 GitHub 圈内名气。 作者的 GitHub 账号 2019 年注册,只有这一个公开仓库,88 个关注者。也没上过 GitHub 趋势榜。

积累在先。 他加入 VLM Run 之前就在 LinkedIn 发这种视频:2 月一条硬拉弓背检测拿了 3,117 反应,4 月攀岩 475。观众是现成的,公司只是把这个人和这种内容收编成了获客渠道。CEO 也每条都去评论助推。

还有一个值得注意的数字:一条 11,645 互动的帖子,换来的 star 大概只有一两百(推断,9 月之前没有逐日数据)。LinkedIn 的流量大,但转成 star 的比例不高。

谁在做同样的事

项目规模和它的区别
roboflow/sports约 5,500 star同一种公司 DevRel 打法,做比赛转播画面(足球、篮球),自己训检测模型
roboflow/supervision、ultralytics5 万到 6 万 star通用工具库,健身计数只是其中一个功能,不做内容
chonyy/AI-basketball-analysis约 1,300 star2020 年的老项目,只做投篮,停更
yo-WASSUP/Good-GYM、Good-Badminton440 / 1,147 star国内开发者做的健身计数、羽毛球鹰眼,本地模型桌面应用
vlm-run 官方示例库554 / 312 star同一家公司,讲文档抽取,没人转;个人 demo 库两个月就快到两者之和的两倍

(GitHub,11-06)

没有专门抄它的项目,只有几个改名的 fork。它的代码并不比 Roboflow 或 Ultralytics 的方案强,赢在三件事:题材是普通人自己在练的运动;作者本人出镜,讲「我以前打球、后来去跳舞」这种个人故事;差不多每周一条,两个月 9 个 demo,而且全装在一个仓库里,star 不分散。

它缺什么

  • star 跟着帖子走。不发帖的那几周,每天只涨三五个。停更,增长就停。
  • 观众是借来的。LinkedIn 上那几千个反应,大头是他 2 月就开始攒的关注者,加上公司的助推。新人照着做,第一条帖子没有这个起点。
  • 天花板不高。两个月、十来条视频,约一千 star。在 GitHub 上属于不错,但不是爆款。

如果是你

判断:B。可以试,跟法很清楚,但 star 的量取决于你在某个平台上有没有观众、能不能坚持每周出片。

适合谁:懂一点视觉模型、自己就在健身、攀岩、打球的开发者;已经在小红书、B 站、即刻或 LinkedIn 上有几百上千个关注者的人;想给自己攒一个「能看懂、能演示」的作品集,冲着求职或个人品牌去的人。

不适合谁:不愿意出镜、不想每周拍视频的人;只想写代码等 star 自己来的人。这个仓库的 star 几乎全来自站外视频,代码本身不会自己传播。

怎么做,按值得程度排:

  1. 换平台做中文版。中文圈几乎没人用这个形式:拍自己练,AI 实时打分,视频发小红书、B 站、抖音,仓库做唯一落点。题材换成国内更多人练的:跳绳计数、八段锦、羽毛球、广场舞同步分、体测(引体、仰卧起坐、立定跳远)。体测和跳绳这种,家长和学生也会转。
  2. 做它没做好的部分。它的 demo 要在电脑上跑脚本,俯卧撑还没进网页版。做一个「手机打开就能用」的版本,或者全本地模型、不依赖任何 API 的版本,开发者会更愿意 star。
  3. 一个仓库装所有 demo。别一个 demo 开一个仓库,star 会摊薄。每条新视频都指向同一个链接。

怎么获客:每条视频只讲一个动作、给一个数字(「我 23 个俯卧撑,22 个背是直的」),作者出镜,标题固定一个模板。发完再去相关话题下面评论导流。Show HN 和 X 带量很少,别指望。

什么时候之前:SAM 3.1、ViTPose+ 这一代「不用训练、调 API 就能用」的组合还新鲜,半年内做都来得及(推断)。等各家健身 App 把 AI 计数做成标配,这种 demo 的新鲜感就没了。

什么情况说明看错了:① 这个仓库停更一个月以后还在每天涨几十个 star,说明代码本身有搜索流量,那就不必靠视频,重点放在做全做好;② 有人在小红书或 B 站已经做了同样的中文版,而且 star 起来了,那就晚了,换题材;③ 你连发四五条视频,每条带来的 star 都不到二三十,说明平台的观众不点 GitHub,换平台或者换成做 App。

数据与出处

GitHub:jeremyipark/vision-demos 仓库页、README、fork 列表与每日 star(10-16 到 11-06);同类仓库 star 数(11-06)。LinkedIn:Jeremy Park 的 9 条 demo 帖公开页(反应数为抓取时数字)。X:@jeremyparkphd 篮球、俯卧撑两条。Hacker News:硬拉、攀岩 3D 两条 Show HN。Hugging Face 博客:VLM Run Gateway 发布文(09-04)。Reddit 各帖分数没有读到。写「推断」的地方是推断。

GitHub 仓库 ↗

研究底稿:竞品表、获客证据、完整研究报告
竞品
名字在哪上线规模它和这家不同在哪
roboflow/sports + Roboflow 博客开源2024-055,475 星同样是 CV 公司 DevRel 打法,但做比赛转播画面、自训检测模型;vision-demos 是作者出镜拍自己练,题材更日常
roboflow/supervision开源2022-1151,501 星通用工具库,不是场景 demo
Ultralytics AI Gym开源2022-09(库)ultralytics 63,160 星健身计数只是 YOLO 库的一个功能,不做内容传播
chonyy/AI-basketball-analysis开源2020-041,304 星单一投篮场景、老项目停更
yo-WASSUP/Good-GYM、Good-Badminton开源2025 / 2026-06440 / 1,147 星本地模型桌面应用,单项运动
HomeCourt / Hooper / ClimbAIiOS多年商业 App面向运动员的成品;vision-demos 面向开发者,是代码+视频
vlm-run/vlmrun-hub、vlmrun-cookbook开源2024554 / 312 星公司官方示例讲文档抽取,没有传播力;个人 demo 库两个月就远超它们
用户从哪来
  • 查实 LinkedIn 作者本人发帖:9 条 demo 帖互动 475–11,645(引体 11,645、篮球 4,984/158 评论、攀岩 3D 3,326),每帖附仓库链接;发帖日与 fork/星峰值对齐
  • 查实 Reddit r/computervision:统一标题“I made a computer vision tool for …!”的发帖(1wb2xc6、1wcx27z、1xmzpgd),并在他人帖下评论导流到仓库
  • 查实 X:每个 demo 同步发 X,篮球帖 5,703 views、俯卧撑 6,884 views,公司 CEO 下面评论
  • 查实 Hacker News Show HN:硬拉 8 分、攀岩 3D 5 分,几乎没带量
  • 查实 搬运与聚合:Instagram dealonai 搬运攀岩 3D reel;CSDN 10-24 中文解读;Robotics_Notebooks 10-28 收录;DeepWiki/GitDiagram 收录
  • 查实 公司资源:作者是 VLM Run 创始 DevRel,建库在 Gateway 发布(09-04)后 4 天,README 引导填 VLM Run key

jeremyipark/vision-demos:为什么跑出来

研究日 2026-11-06。数据:我们的 github 库(repo_profile / repo_day)、hackernews 库;GitHub API(提交、fork 列表);Jina/Exa/Brave 搜索与网页读取(LinkedIn、X、YouTube、Instagram)。Reddit 帖子正文和分数被 403 挡住,未读到。

一句话

一个 CV 博士、VLM Run(视觉模型网关创业公司)的创始 DevRel,把"拿手机拍一段自己练引体 / 攀岩 / 硬拉 / 投篮,AI 自动数次数、打分"做成一个个短视频 demo,每周在 LinkedIn 发一条"I made a computer vision tool for X!",帖子末尾附这个仓库链接。星是从 LinkedIn(每帖 1k–11k 互动)和 r/computervision 引过来的,仓库本身是 VLM Run Gateway 的获客漏斗:每个 demo 的模型都走 VLM Run Gateway,README 写着没 key 走匿名限流、贴 VLM Run key 提额。

基本数据

  • 建库 2026-09-08,当天就发了第一个 demo(dance_sync);VLM Run Gateway 2026-09-04 刚在 Hugging Face 博客和 Show HN 发布(HN 5 分)。仓库是 Gateway 上线后 4 天开的配套内容。
  • 星:我们的库第一次观测 2026-10-09 = 689 星(stars_first);10-16 831;11-04 930;11-05 1035(单日 +105);11-06 1048(库里);GitHub 实时 1095 星、179 fork。gain_7d 134,prev_7d 58。
  • 大部分星在建库第一个月就拿到(0→689 用了 31 天),之后每发一个新 demo 涨一小段。
  • fork/星比 15.6%,高于新库常见水平(约 11%),说明真有人拉下来跑;fork 按日期集中在 09-09、09-11、09-16、09-25、10-01、10-08、11-04~06,和每条新 demo 的发帖日一一对上(GitHub forks API)。
  • 作者账号 2019 年注册,只有这一个公开库,88 个 GitHub follower——星不是靠 GitHub 圈内名气。
  • GitHub stargazers 列表接口此次对所有库都返回空(连 vlm-run 官方库也是),无法看星标账号明细;刷星信号:没有命中 suspect,fork 比高、有真实 issue(划船机需求、复现问题、多人入镜时如何追踪),判断为自然星。

增长从哪来(时间线对齐)

日期demo发帖互动(抓取时)
2026-02-12硬拉背部弯曲(建库前)LinkedIn3,117 reactions
2026-04-24攀岩(建库前)LinkedIn475
09-08dance_syncr/computervision "I just created this vision-demos repo so that I can share these projects"未读到
09-10running / chin_upsLinkedIn 2,812;r/computervision 发帖
09-15rock_climbingLinkedIn 2,793
09-24rock_climbing_3d(iPhone LiDAR)LinkedIn 3,326;X;Show HN(5 分);Instagram 搬运号 dealonai 9-25 转
09-30deadliftLinkedIn;X;Show HN 8 分
10-07pull_upsLinkedIn 11,645(最大一条)
10-26push_ups + Gradio 网页版LinkedIn 1,103;X 6,884 views10-28 库里 +42
11-03basketballLinkedIn 4,984 reactions / 158 评论;X 5,703 views;r/computervision11-05 库里 +105
11-05basketball 轨迹 / swishLinkedIn 2,099;X

LinkedIn 帖子日期由 activity ID 反推(ID 高位是毫秒时间戳),互动数来自 r.jina.ai 读取的公开页。

结论:

  1. 主渠道是 LinkedIn。X 每帖只有 5–7k 浏览、HN 每帖 5–8 分,量级远小于 LinkedIn 上千到上万的互动。LinkedIn 的 CV/AI 圈(工程师、招聘方、学生)对"一个 PhD 用 AI 分析自己运动"的短视频非常买账,公司 CEO Sudeep Pillai 也在每帖下面评论助推。
  2. r/computervision 是第二渠道,标题统一"I made a computer vision tool for …!",作者还在别人的帖子(iOS 深蹲游戏、篮球 RF-DETR 方案)下面评论"我有个开源 repo 有很多健身例子"导流——这是典型的 DevRel 打法。
  3. 次级扩散:Instagram AI 搬运号(dealonai)转发攀岩 3D 视频;CSDN/GitCode 10-24 有中文解读文章;ImChong/Robotics_Notebooks 10-28 收录;DeepWiki、GitDiagram 自动收录;有"GithubStarMate"来 issue 邀请推广。
  4. 没有付费投放的证据,也没上 GitHub trending(建库不满 60 天,按规则上不了)。
  5. 积累在先:作者在加入 VLM Run 之前(2026 年 2 月、4 月)就在 LinkedIn 发运动 CV demo,已有现成受众;VLM Run 只是把这个人和这种内容形式收编成公司获客渠道。

竞品 / 同类

名称在哪时间规模不同在哪
roboflow/sports + Roboflow 博客开源 / 网页2024-055,475 星Roboflow 的同一种 DevRel 打法(足球、篮球分析,Piotr Skalski 在 X/LinkedIn 发视频),偏比赛转播画面、自训 YOLO/RF-DETR;vision-demos 是"自己拍自己练",人设更个人
roboflow/supervision开源2022-1151,501 星通用 CV 工具库,不是 demo 集
ultralytics(AI Gym 解决方案)开源2022-0963,160 星YOLO pose 内置健身计数,是库里的一个功能,不做内容
chonyy/AI-basketball-analysis开源2020-041,304 星老项目,只做投篮,停更
avishah3/AI-Basketball-Shot-Detection-Tracker开源2023-07285 星YOLOv8 投篮检测,单项
yo-WASSUP/Good-GYM / Good-Badminton开源2025 / 2026-06440 / 1,147 星中国开发者的健身计数、羽毛球鹰眼,本地模型、桌面应用
HomeCourt、Hooper、ClimbAI 等iOS / 网页多年商业 App面向运动员的成品 App;vision-demos 是给开发者看的代码和视频
vlm-run/vlmrun-hub、vlmrun-cookbook(自家官方库)开源2024554 / 312 星公司官方示例讲文档抽取,枯燥;个人 demo 库两个月就超过公司库星数之和的接近一倍

没有发现专门抄这个仓库的跟风项目;只有一些改名 fork(如 xulytiengviet/mapvision、kbsartain/vision-demos 只保留跑步)。

差异化

  • 题材:不是通用"CV 能做什么",而是普通人自己就在练的运动(引体、俯卧撑、硬拉、攀岩、投篮、舞蹈),每个 demo 有一个能一眼看懂的指标(次数、full/partial、背部是否弯曲、FG%、同步分)。视频本身就是好内容。
  • 人设:作者本人出镜,讲"我以前打球、后来跳舞"这类个人故事,LinkedIn 上天然有传播力。
  • 模型组合新:SAM 3.1 + ViTPose+ + Gemma 4,零训练、不下载权重,全走一个 API——这是 VLM Run 想卖的点,也让 demo 迭代极快(两个月 9 个 demo)。
  • 固定节奏:约每周一个新 demo,每次都给仓库带一波星。

这些差异化(尤其题材 + 出镜 + 周更)就是它跑出来的原因;代码本身并不比 Roboflow / Ultralytics 方案更强。

能借鉴的

  • DevRel 获客:把产品 API 包进"人人能看懂的生活场景 demo",视频发 LinkedIn + Reddit,统一标题模板,仓库做唯一落点,README 里留"免 key 匿名额度 → 填 key 提额"的转化口。
  • 一个仓库装所有 demo,星数集中累积,而不是一个 demo 一个库。
  • LinkedIn 对 AI/CV 视频 demo 的分发量远大于 X/HN,中文圈很少有人在那做。

不确定

  • Reddit 各帖分数未读到(403);GitHub stargazer 明细取不到,无法确认星主要来自哪个渠道,只能按日期对齐推断。
  • 9 月(我们库开始观测前)每天的星数没有,第一个月的爆发具体是哪一帖带来的不确定(fork 日期看 09-09、09-16、09-25 都有峰)。
  • VLM Run Gateway 因此带来多少付费 / 注册,无公开数据。

出处

文章由 AI 根据公开数据和我们每天采集的数据写成,数字带出处,推断已标明