Git Repo Analyzer

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智能分析 Git 仓库或普通链接,自动识别内容类型并执行相应处理流程。 支持四种类型:1) OpenClaw Skills 项目(风险检测与收藏)2) 论文/文档项目(加入 dashifu——wiki 待处理队列)3) 功能项目(评估 OpenClaw 学习可行性)4) 普通网页/文章(加入 dashifu——w...

Git Repo Analyzer

功能概述

Git Repo Analyzer是一项面向实际任务的技能,主要用于Overview;本 skill 用于自动识别用户提供的 URL 类型,并根据内容分类执行后处理:;

核心要点

  • Git 仓库 → 检测子类型(Skill / 论文 / 功能项目)→ 执行安装/队列/评估;
  • 论文/文档项目(Git 仓库) → 不实时处理,将链接记录到 ~/.openclaw/workspace/memory/kb-queue.json 异步队列。
  • 它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

使用与执行

从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

Git Repo Analyzer

Overview

本 skill 用于自动识别用户提供的 URL 类型,并根据内容分类执行后处理:

  • Git 仓库 → 检测子类型(Skill / 论文 / 功能项目)→ 执行安装/队列/评估
  • 论文/文档项目(Git 仓库) → 不实时处理,将链接记录到 ~/.openclaw/workspace/memory/kb-queue.json 异步队列
  • 功能项目 → 代码结构分析与 OpenClaw 封装可行性评估
  • 直链文件 → 不下载,将链接记录到 ~/.openclaw/workspace/memory/kb-queue.json 异步队列
  • 普通网页 → 不提取,将链接记录到 ~/.openclaw/workspace/memory/kb-queue.json 异步队列

不适合的场景:需要登录的私有页面、纯本地文件路径。

Workflow Decision Tree

用户输入 URL
    │
    ▼
detect_url_type.py
    │
    ├─ git-repo ──► analyze_git_repo.py
    │                     │
    │           skill ──► analyze_skill_security.py
    │                     │    │ pass/warn ──► install_skill.py
    │                     │    │ fail ──► 阻止安装并清理
    │                     │
    │           paper ──► process_paper_repo.py (queue)
    │                     │    └──► append to ~/.openclaw/workspace/memory/kb-queue.json
    │                     │
    │        function ──► evaluate_function.py
    │
    ├─ direct-file ──► process_direct_file.py (queue)
    │                     └──► append to ~/.openclaw/workspace/memory/kb-queue.json
    │
    └─ webpage ──► process_webpage.py (queue)
                         └──► append to ~/.openclaw/workspace/memory/kb-queue.json

Scripts

detect_url_type.py

输入 URL,输出 JSON 类型分析结果。

python3 scripts/detect_url_type.py "https://github.com/user/repo"
# {"url": "...", "type": "git-repo", "domain": "github.com"}

analyze_git_repo.py

输入 Git URL,通过 API 或文件列表判断子类型(skill / paper / function / unknown)。

python3 scripts/analyze_git_repo.py "https://github.com/user/repo"

依赖环境变量:GITHUB_TOKEN、GITLAB_TOKEN(可选,用于提升 API 限额)。

analyze_skill_security.py

浅克隆仓库到 staging,读取 SKILL.md 并扫描危险指令,返回安全评级(safe / caution / dangerous)。

python3 scripts/analyze_skill_security.py "https://github.com/user/repo" "repo_name"

若评级为 dangerous,脚本会自动清理 staging 目录。

install_skill.py

将 staging 中的 Skill 安装到 ~/.openclaw/skills/installed/。

python3 scripts/install_skill.py /path/to/staging "repo_name" "https://github.com/user/repo"

process_paper_repo.py

识别为论文/文档仓库后,不克隆、不分析内容,仅将链接以结构化 JSON 记录到 ~/.openclaw/workspace/memory/kb-queue.json,交给 kb-archive-process 每日自动处理。

python3 scripts/process_paper_repo.py "https://github.com/user/papers" "papers"

evaluate_function.py

克隆功能项目仓库,统计语言分布、代码行数、是否具备 CLI/测试,评估封装为 OpenClaw Skill 的可行性评分与建议。

python3 scripts/evaluate_function.py "https://github.com/user/tool" "tool"

process_direct_file.py

识别为直链文件后,不下载,仅将链接以结构化 JSON 记录到 ~/.openclaw/workspace/memory/kb-queue.json,交给 kb-archive-process 每日自动处理。

python3 scripts/process_direct_file.py "https://example.com/paper.pdf" "pdf"

process_webpage.py

识别为普通网页后,默认不提取内容,仅将链接以结构化 JSON 记录到 ~/.openclaw/workspace/memory/kb-queue.json,交给 kb-archive-process 每日自动处理。

特殊平台:若 URL 为 zhuanlan.zhihu.com 专栏文章,会优先调用 zhihu-article-fetcher skill(Playwright 浏览器自动化)尝试抓取正文;成功后直接保存为 .md 到 memory/ 目录。抓取失败则 fallback 回队列模式。

python3 scripts/process_webpage.py "https://example.com/blog" "example.com"

Directory Conventions

Skill 中间目录:

~/.openclaw/skills/
├── staging/           # 临时克隆目录
└── installed/         # 已安装 Skills

异步队列文件:

~/.openclaw/workspace/memory/kb-queue.json   # 论文/文档/网页/文件链接的统一待处理队列(JSON 格式)

Handling Unknown Git Repo Subtypes

当 analyze_git_repo.py 返回 subtype: unknown 时:

  1. 告知用户检测到的前 10 个文件列表
  2. 让用户选择:skill / paper / function
  3. 根据选择执行对应脚本(paper 默认走 queue)

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