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深度搜索 GitHub 仓库,按关键词、语言、star 数、更新时间筛选,获取细分领域最新开源项目,适合技术调研。

GitHub Research 🐙

功能概述

GitHub Research 🐙是一项面向实际任务的技能,主要用于GitHub 仓库深度搜索与分析工具;专为技术细分领域调研设计,支持多维度筛选和详细数据分析;

核心要点

  • 🔍 精准搜索 - 按关键词搜索特定领域的 GitHub 仓库;
  • 📊 多维度筛选 - Stars、语言、更新时间、Forks;
  • 📈 趋势分析 - 识别活跃项目和新兴趋势;

使用与执行

🏷️ 标签分类 - 自动提取项目标签和主题;📋 结构化输出 - Markdown表格,易。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。

GitHub Research 🐙

GitHub 仓库深度搜索与分析工具。专为技术细分领域调研设计,支持多维度筛选和详细数据分析。

功能特性

  • 🔍 精准搜索 - 按关键词搜索特定领域的 GitHub 仓库
  • 📊 多维度筛选 - Stars、语言、更新时间、Forks
  • 📈 趋势分析 - 识别活跃项目和新兴趋势
  • 🏷️ 标签分类 - 自动提取项目标签和主题
  • 📋 结构化输出 - Markdown表格,易于整合到报告

使用方式

基础搜索

# 搜索特定领域
node scripts/github-search.mjs "agent memory"

# 指定编程语言
node scripts/github-search.mjs "rag" --language python

# 更多结果
node scripts/github-search.mjs "llm" --limit 20

高级筛选

# 筛选高星项目(>1000 stars)
node scripts/github-search.mjs "vector database" --min-stars 1000

# 最近更新的项目(30天内)
node scripts/github-search.mjs "embedding" --updated-within 30

# 组合筛选
node scripts/github-search.mjs "multi-agent" 
  --language python 
  --min-stars 500 
  --updated-within 90 
  --limit 15

获取详细信息

# 获取单个仓库的详细信息
node scripts/repo-detail.mjs "microsoft/autogen"

# 批量获取(从搜索结果)
cat search-results.json | node scripts/batch-detail.mjs

输出格式

搜索结果表格

## 🔥 GitHub 热门项目: agent memory

| 排名 | 项目 | ⭐ Stars | 🍴 Forks | 💻 语言 | 📅 更新 | 🔗 链接 |
|-----|------|---------|---------|--------|--------|--------|
| 1 | microsoft/autogen | 32.5k | 4.8k | Python | 2天前 | [查看](https://github.com/microsoft/autogen) |
| 2 | langchain-ai/langchain | 89.2k | 14.1k | Python | 1天前 | [查看](https://github.com/langchain-ai/langchain) |
| 3 | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

### 📊 统计摘要
- **总项目数**: 15
- **平均 Stars**: 5,230
- **主要语言**: Python (80%), TypeScript (13%), Go (7%)
- **活跃度**: 73% 最近30天有更新

详细报告

## 📋 项目详情: microsoft/autogen

**全称**: AutoGen
**描述**: A programming framework for building AI agents
**🏷️ 标签**: ai-agents, multi-agent, llm, python

**📈 数据统计**
- Stars: 32,547 (+156 this week)
- Forks: 4,823
- Issues: 1,234 open
- Pull Requests: 89 open

**💻 代码信息**
- 主要语言: Python (98.2%)
- 代码行数: ~150k
- 许可证: MIT

**📅 活跃度**
- 最后提交: 2天前
- 提交频率: 日均 12 commits
- 贡献者: 234人

**🔗 链接**
- 仓库: https://github.com/microsoft/autogen
- 文档: https://microsoft.github.io/autogen/
- 示例: https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/samples

参数说明

参数 说明 默认值 示例
query 搜索关键词 必填 "agent memory"
--language 编程语言筛选 无 python, typescript, go
--min-stars 最小 stars 数 100 1000
--max-stars 最大 stars 数 无限制 50000
--updated-within 最近N天更新 365 30, 90
--created-after 创建日期之后 无 2024-01-01
--sort 排序方式 stars stars, updated, forks
--order 排序顺序 desc asc, desc
--limit 返回结果数 10 20, 50
--output 输出格式 table table, json, csv

工作流集成

在 Multi-Agent Research 中使用

# Intel Agent 调用 GitHub Research
subagent_task = """
你是情报分析师。使用 github-research skill 获取最新数据。

执行以下命令:
```bash
node ~/.openclaw/workspace/skills/github-research/scripts/github-search.mjs 
  "agent memory" 
  --language python 
  --min-stars 500 
  --updated-within 90 
  --limit 15 
  --output json > /tmp/gh_results.json

基于结果生成报告表格... """

### 批量分析多个领域

```bash
#!/bin/bash
TOPICS=("agent memory" "rag" "vector database" "llm orchestration")

for topic in "${TOPICS[@]}"; do
  safe_topic=$(echo "$topic" | tr ' ' '-')
  node scripts/github-search.mjs "$topic" 
    --min-stars 1000 
    --limit 15 
    --output json > "results/${safe_topic}.json"
done

API 限制

  • 未认证请求: 60次/小时
  • 认证请求: 5000次/小时
  • 建议: 对于大量查询,配置 GitHub Token

配置 GitHub Token(可选)

export GITHUB_TOKEN="ghp_your_token_here"

数据来源

  • GitHub Search API v3
  • GitHub REST API
  • 官方 GitHub 网站(备用)

专为技术细分领域调研设计 | GitHub Research v1.0

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