需协调文档生成、代码提交、语义分析三类操作：一、用DeepSeek生成结构化README.md；二、用Git命令行上传核心源码至GitHub；三、通过DeepSeek-Coder本地分析、GitHub Marketplace插件或Copilot Chat提取功能亮点。
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如果您希望为 GitHub 项目快速生成专业 README 文件、上传核心源码，并让 AI 自动识别并提取功能亮点，则需协调三类操作：文档生成、代码提交、语义分析。以下是实现该目标的具体路径：
一、使用 DeepSeek 生成结构化 README.md
DeepSeek 模型本身不直接访问 GitHub 或执行文件写入，但可基于您提供的项目描述、技术栈、目录结构等输入，输出符合开源规范的 Markdown 格式 README。该过程需人工粘贴提示词并接收响应。
1、在 DeepSeek 官方 Web 界面或支持 API 的客户端中新建对话。
2、输入明确提示词，例如：“你是一个资深开源工程师，请为一个基于 Python + Flask 的轻量级日志分析工具生成完整 README.md，包含标题、简介、安装步骤、快速启动命令、核心功能列表（至少4项）、环境依赖、许可证声明”。
3、复制模型输出的纯 Markdown 内容，保存为本地 README.md 文件。
4、将该文件置于项目根目录下，确保与 src/、requirements.txt 等核心源码同级。
二、上传核心源码至 GitHub 仓库
上传操作依赖 Git 命令行工具完成，需确保本地已初始化仓库、关联远程地址，并完成首次推送。此流程绕过网页端拖拽，保障版本可控性与结构完整性。
1、打开终端，进入含 README.md 及源码的项目根目录。
2、执行 git init 初始化本地 Git 仓库。
3、执行 git add README.md src/ requirements.txt（按实际核心路径调整），仅暂存关键文件，避免误传构建产物或敏感配置。
4、执行 git commit -m "chore: add README and core source files" 提交变更。
5、执行 git branch -M main 确保主分支名为 main（GitHub 默认）。
6、执行 git remote add origin https://github.com/用户名/仓库名.git 关联远程仓库地址。
7、执行 git push -u origin main 完成首次推送。
三、AI 提取功能亮点的两种可行方式
GitHub 原生不提供自动亮点提取服务，需借助外部 AI 工具对已上传的源码或 README 进行语义解析。以下为两类实操路径，均基于公开可用能力：
1、使用 DeepSeek-Coder 模型本地分析源码：下载 deepseek-coder-1.3b-instruct 等轻量版模型，在本地运行推理脚本，输入 src/ 下全部 .py 文件内容，提示词为：“请从以下 Python 源码中提取三项最突出的技术功能亮点，每项不超过15字，禁止复述 README 中已有表述”。
2、调用 GitHub Marketplace 中的 AI 插件：在仓库 Settings → Code security and analysis → GitHub Apps 中安装 CodeFactor AI 或 Sourcery，启用后其会自动扫描 PR 或推送，在 Checks 标签页输出功能摘要卡片，内容含“自动识别 CLI 支持”“动态配置热重载”等短语。
3、手动触发 GitHub Copilot Chat（需企业版许可）：在 GitHub 代码浏览页右上角点击 Copilot 图标，输入 “Summarize key features from this repository’s source code”，系统将基于当前默认分支的 HEAD 提取高亮条目。
