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github-hot-repos

搜索GitHub热门仓库，获取README内容，并生成分析报告。适用于趋势分析、技术调研、发现优质项目等场景。

中文原作
SKILL.md
--- frontmatter
name: github-hot-repos
description: 搜索GitHub热门仓库，获取README内容，并生成分析报告。适用于趋势分析、技术调研、发现优质项目等场景。
dependency:
  python:
    - requests>=2.28.0

GitHub 热门仓库分析

任务目标

  • •本 Skill 用于：搜索指定时间范围内GitHub热门仓库，分析其功能和特点
  • •能力包含：GitHub API搜索、README获取、趋势分析、报告生成
  • •触发条件：用户询问"最近热门的GitHub仓库"、"分析GitHub趋势"、"发现优质开源项目"等

前置准备

  • •依赖说明：脚本需要以下Python包
    code
    requests>=2.28.0
  • •凭证配置：需配置GitHub Personal Access Token（通过Skill凭证管理）

操作步骤

1. 参数提取与准备

从用户问题中提取以下参数：

  • •时间范围：分析用户表达中的时间关键词
    • •"最近一周" → start_date = 7天前
    • •"最近一个月" → start_date = 30天前
    • •"最近三个月" → start_date = 90天前
    • •"今年" → start_date = 当年1月1日
    • •自定义日期：直接使用用户提供的日期
  • •关键词：可选，用于缩小搜索范围（如"AI"、"machine learning"等）
  • •数量限制：默认返回前20个热门仓库
  • •排序方式：默认按star数量排序

2. 调用搜索脚本

执行 scripts/search_github_repos.py 获取热门仓库列表和README内容：

bash
python scripts/search_github_repos.py \
  --start-date 2024-01-01 \
  --end-date 2024-12-31 \
  --query "machine learning" \
  --sort stars \
  --limit 20

参数说明：

  • •--start-date: 起始日期（YYYY-MM-DD格式）
  • •--end-date: 结束日期（YYYY-MM-DD格式）
  • •--query: 搜索关键词（可选，默认为空）
  • •--sort: 排序方式（stars/forks）
  • •--limit: 返回结果数量（默认20）

脚本返回JSON格式数据，包含：

json
{
  "repos": [
    {
      "name": "owner/repo-name",
      "description": "仓库描述",
      "stars": 1000,
      "forks": 200,
      "language": "Python",
      "url": "https://github.com/owner/repo",
      "readme": "README.md内容"
    }
  ]
}

3. 分析仓库功能

对每个仓库的README内容进行分析，提取：

  • •核心功能：仓库主要解决的问题和提供的功能
  • •技术栈：使用的技术、框架、语言
  • •特点亮点：独特优势、创新点
  • •使用场景：适用场景和目标用户
  • •活跃度：最近更新时间、Issue/PR情况（从README中推断）

4. 生成分析报告

基于分析结果，生成结构化报告，包含以下章节：

4.1 概览

  • •搜索范围和筛选标准
  • •返回仓库总数
  • •整体趋势观察

4.2 热门仓库列表

按热门程度排序的仓库列表，每个仓库包含：

  • •仓库名称和链接
  • •Star/Fork数量
  • •简要描述
  • •编程语言

4.3 详细分析

对每个仓库的详细分析，采用以下标准格式：

code
### [仓库名称]([链接])

**项目简介**
[1-2句话简要描述项目]

**基本功能**
[概括项目的核心功能，列举3-5个主要功能点]

**技术特点**
[概括技术栈、架构设计、性能优化等方面的特点，3-5个要点]

**详细信息**
- 功能描述：[完整的功能说明]
- 技术栈：[使用的技术、框架、语言]
- 特点亮点：[独特优势、创新点]
- 使用场景：[适用场景和目标用户]
- 活跃度评估：[基于更新时间、README信息的分析]

注意事项：

  • •基本功能和技术特点必须简洁明了，每个要点不超过20字
  • •详细信息部分可以展开详细说明
  • •保持格式一致性，便于快速浏览

4.4 趋势总结

  • •技术趋势观察（如AI、微服务、云原生等）
  • •热门语言分布
  • •主题聚类分析
  • •推荐关注点

资源索引

注意事项

  • •GitHub API有速率限制（未认证60次/小时，已认证5000次/小时），建议配置Token
  • •时间范围过大会导致结果数量多，建议合理设置limit参数
  • •README内容可能为空或不存在，需要容错处理
  • •优先选择有活跃维护的仓库（可根据更新时间过滤）

使用示例

示例1：搜索最近一个月AI领域的热门仓库

用户请求："分析最近一个月AI领域的热门GitHub项目"

执行步骤：

  1. •提取参数：start_date=30天前，query="artificial intelligence OR machine learning"
  2. •调用脚本获取仓库列表和README
  3. •分析每个仓库的功能和特点
  4. •生成报告，包含AI技术趋势分析

示例2：搜索今年全栈开发热门项目

用户请求："找一下今年比较火的全栈开发项目"

执行步骤：

  1. •提取参数：start_date=2024-01-01，query="fullstack OR full-stack"
  2. •调用脚本搜索
  3. •重点关注技术栈组合（如Next.js+Prisma、React+Node.js等）
  4. •生成报告，对比不同技术栈的特点

示例3：搜索最近一周热门开源项目

用户请求："最近一周哪些GitHub项目比较火？"

执行步骤：

  1. •提取参数：start_date=7天前，query为空（不限制关键词）
  2. •调用脚本搜索
  3. •分析热门项目的共同特点
  4. •生成趋势报告