开源项目（OSS）的长期可持续性依赖于高效维护，而手动监控 issues、贡献者动态、依赖安全和团队健康往往力不从心。构建专用仪表盘能实时可视化这些指标，实现自动化 triage、风险预警和决策支持。本文聚焦单一技术点：使用 GitHub API + Grafana 构建四面板仪表盘，覆盖问题分类自动化、贡献者参与指标、依赖漏洞扫描及烧尽预测，提供工程化参数和落地清单。
仪表盘架构设计
核心观点：数据驱动维护，先聚合 GitHub 事件流，再用 Grafana 面板量化风险。证据显示，CHAOSS 社区研究表明，健康 OSS 项目需监控 bus factor（总线因子，衡量核心贡献者流失风险）和 issue 响应时间，平均 bus factor 低于 3 的项目崩溃概率升 3 倍。
架构栈：
- 数据源：GitHub GraphQL API（issues/PRs/commits）、Dependabot alerts API、CHAOSS Augur 指标。
- ETL 管道：GitHub Actions 每日拉取数据，存入 Postgres（表：issues_metrics, contributors_churn, vulns_severity, commits_trend）。
- 可视化：Grafana（开源免费，支持 Prometheus 插件警报），面板用 SQL datasource 查询。
- 部署：自托管 Vercel/Netlify，或 GitHub Pages 免费版。
参数：API token scope=repo:read+security_events:read；ETL cron=0 2 * * *（凌晨 2 点）；数据保留 90 天。
面板 1：问题分类自动化（Issue Triage）
观点：自动化 triage 减 80% 手动工作，目标：新 issue 24h 内标签化。 证据：Mozilla/GNOME 研究显示，triage 过滤无效 issue，准确率达 90%，但产品定位错误率 30%。
关键指标：
| 指标 | SQL 查询示例 | 阈值警报 |
|---|---|---|
| 开放 issue 数 | SELECT COUNT(*) FROM issues WHERE state='open' | >50 黄色，>100 红色 |
| 平均年龄 | AVG(DATEDIFF(NOW(), created_at)) | >7 天黄色 |
| Triage 时间 | AVG(assigned_at - created_at) | >24h 红色 |
落地清单：
- 配置 Probot app/labeler.yml：rules: ['bug:bug', 'feature:feat']。
- Grafana 面板：柱状图 issue 年龄分布 + 折线响应时间趋势。
- 自动化：Webhook 触发 Slack 通知未 triage issue。
面板 2：贡献者参与指标（Contributor Engagement）
观点：追踪 churn 率（流失率）预测参与衰退，健康项目月 churn<10%。 证据：GitHub Insights 数据显示，活跃贡献者 > 5 的项目 star 增长 2x。
关键指标：
| 指标 | 计算公式 | 阈值 |
|---|---|---|
| 新贡献者数 | COUNT(DISTINCT author WHERE first_contrib_month=now()) | <2 / 月黄色 |
| PR 合并率 | merged_prs / total_prs *100 | <70% 黄色 |
| Churn 率 | (left_contribs / total_contribs) *100 | >15% 红色 |
落地：
- SQL：CREATE VIEW contributor_metrics AS SELECT author, COUNT(commits) FROM commits GROUP BY author HAVING COUNT>10 ORDER BY commits DESC。
- 面板：热图贡献者活跃矩阵 + 饼图 top10 贡献者占比。
- 策略：bus factor>5（用 github_bus_factor gem 计算），否则招募 issue 模板引导新人。
面板 3：依赖漏洞扫描（Dep Vulnerability）
观点：Dependabot 自动化扫描，目标：critical 漏洞修复 < 7 天。 证据：GitLab Security Dashboard 显示，依赖扫描覆盖 90% 项目，MTTR（均修复时间）降 50%。
关键指标：
| 指标 | API 端点 | 阈值 |
|---|---|---|
| 漏洞总数 | /repos/{owner}/{repo}/dependabot/alerts | >5 黄色 |
| Critical 严重度 | WHERE severity='critical' | >0 红色，修复率 < 80% 红色 |
| 修复率 | fixed / total *100 | <90% 黄色 |
落地：
- 启用 GitHub Dependabot：.github/dependabot.yml ecosystems: [npm, pip]。
- Grafana：桑基图漏洞流向（detected→dismissed→fixed）+ 时间序列修复延迟。
- 集成：Actions workflow 扫描 PR，阻塞 high/critical。
面板 4：烧尽预测（Burnout Forecasting）
观点：结合 commit velocity 和 bus factor 预测烧尽，提前干预。 证据：arXiv 研究显示，maintainer burnout 常因 knowledge 集中，bus factor<2 风险高。
关键指标：
| 指标 | 计算 | 阈值 |
|---|---|---|
| Bus Factor | CHAOSS Augur API 或 gem 计算 | <3 红色 |
| Commit velocity | AVG(commits/day) last 30d vs 90d | 降 > 30% 黄色 |
| Maintainer 占比 | top1_contrib_commits / total | >50% 红色 |
落地：
- 集成 Augur/GrimoireLab 计算 bus factor。
- 面板：预测线（线性回归 velocity，阈值警报）+ 贡献者雷达图。
- 干预清单：churn 预警→自动化 offload（triage bot）；bus low→社区 RFC 招人。
实施与监控要点
全流程清单：
- Fork Grafana OSS dashboard 模板（搜索 "GitHub OSS metrics"）。
- 配置 Postgres schema（4 表，索引 created_at, author）。
- Actions YAML：uses: lowlighter/metrics 或 custom script。
- 警报：Grafana Alertmanager→Discord/Email，规则 JSON 导出。
- 回滚：数据校验（row count daily），A/B 测试新面板。
成本：免费（GitHub 免费 tier+self-host Grafana）。扩展：Prometheus scrape GitHub metrics exporter。
风险限：API 限速（用多个 token 轮换）；隐私（anon 数据）。
资料来源：CHAOSS 社区（chaoss.community）、GitHub Docs（docs.github.com/en/code-security/dependabot）、GrimoireLab（bitergia.com）、arXiv OSS 风险论文、Andrej.sh 开源项目经验。