Github Stars Analyzer

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抓取指定 GitHub用户的 Stars 项目,生成标准化中文 Markdown 报告。用户提及「分析 GitHub stars」「导出收藏项目」「汇总 GitHub 星标」「生成 stars 报告」或粘贴含 ?tab=stars 的链接时触发。执行通过 bash...

GitHub Stars 分析器技能

功能概述

GitHub Stars 分析器技能是一项面向实际任务的技能,主要用于通过 GitHub 公开 API 抓取用户所有 starred 仓库,按大类自动分组,生成标准化中文 Markdown 报告文件;第一步:解析用户名;

核心要点

  • 从用户消息中提取 GitHub 用户名,支持以下格式:;
  • tab=stars;
  • @USERNAME;

使用与执行

第二步:运行脚本;将脚本复制到工作目录后执行:;可选参数:;token <PAT。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。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。

结果检查与注意事项

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。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。

GitHub Stars 分析器技能

技能概述

通过 GitHub 公开 API 抓取用户所有 starred 仓库,按大类自动分组,生成标准化中文 Markdown 报告文件。

文件结构

github-stars-analyzer/
├── SKILL.md                  ← 本文件
├── scripts/
│   └── fetch_stars.py        ← 抓取 + 报告生成脚本
└── assets/
    └── template.md           ← 标准化报告模板(说明格式规范)

执行流程

第一步:解析用户名

从用户消息中提取 GitHub 用户名,支持以下格式:

  • https://github.com/USERNAME?tab=stars
  • https://github.com/USERNAME
  • @USERNAME
  • 裸用户名

第二步:运行脚本

将脚本复制到工作目录后执行:

cp /path/to/skill/scripts/fetch_stars.py /home/claude/fetch_stars.py
python3 /home/claude/fetch_stars.py USERNAME --output /home/claude/USERNAME_github_stars.md

可选参数:

  • --token :GitHub Personal Access Token,将 API 限额从 60次/小时 提升至 5000次/小时
  • --output <路径>:指定输出文件路径,默认为 _github_stars.md

第三步:交付文件

cp /home/claude/USERNAME_github_stars.md /mnt/user-data/outputs/USERNAME_github_stars.md

然后使用 present_files 工具将文件提供给用户。

报告大类分类规则

脚本按仓库 topics 和语言自动划分以下大类(优先级从上到下匹配):

大类 匹配关键词(topics / 语言)
🤖 人工智能与机器学习 ai, ml, machine-learning, deep-learning, llm, nlp, neural-network, gpt, pytorch, tensorflow
🛠️ 开发工具与效率 cli, tool, productivity, devtools, vscode, vim, ide, automation, workflow
🌐 前端与界面 frontend, react, vue, angular, css, html, ui, design, javascript, typescript
⚙️ 后端与框架 backend, api, rest, graphql, microservice, server, django, flask, fastapi, go, rust
📦 基础设施与运维 devops, docker, kubernetes, ci-cd, cloud, aws, infra, terraform, nginx
🗄️ 数据库与数据 database, sql, nosql, redis, postgres, mongodb, data, analytics, etl
🔒 安全与隐私 security, hacking, pentest, crypto, privacy, auth, vulnerability
📚 学习资源与文档 awesome, tutorial, learning, course, book, guide, roadmap, cheatsheet
🎮 游戏与创意 game, graphics, animation, art, creative, shader
🐍 Python 生态 语言为 Python 且未命中以上类别
其他 未匹配任何类别的仓库

报告模板规范

详见 assets/template.md,生成报告时严格遵循该模板的结构和中文命名规范。

错误处理

  • HTTP 404:提示用户名不存在,终止
  • HTTP 403:提示 API 超限,显示剩余等待秒数,建议添加 --token
  • 网络不通:提示检查网络连接(Claude 服务器无外网出口,脚本需在用户本地运行)

向用户说明

完成后告知用户:

  1. 文件已生成,可直接下载
  2. 如需在本地重新运行:python3 fetch_stars.py <用户名>
  3. 如遇 API 限速,在 GitHub 设置页生成一个免费 Token(无需任何权限勾选)后加上 --token 参数

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