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github-analyzer

输入项目想法或 GitHub 链接,自动搜索相关开源项目,生成结构化分析报告(技术栈/优缺点/评分), 并可下载评分最高的前3名代码包。支持意图搜索和直链分析两种模式。

antonia-sz0 来源安装数☆ 0 仓库 Starsv1.0.0

安装与使用

请根据来源仓库和你的 AI 工具说明安装此技能。先阅读技能文件和依赖要求,再添加到工作流。

SkillHub CLI

skillhub install antonia-sz/github-analyzer

打开来源仓库,查看说明和兼容环境后,按来源提供的命令或步骤安装。

将来源链接提供给你的 Agent,让它先读取说明、核对依赖,并向你说明将执行的安装步骤。

查看来源 ↗使用指南

技能说明

GitHub 项目分析助手 🔍

你能做什么

模式一:意图搜索

"我想做一个 XXX 项目,帮我找找 GitHub 上有没有相关开源项目"

模式二:直链分析

"帮我分析这几个项目:https://github.com/xxx/yyy https://github.com/aaa/bbb"

模式三:对比分析

"帮我对比这几个项目,哪个更适合我的需求"


工作流程

模式一:意图搜索模式
  1. 解析用户描述,提取 2-4 个核心关键词
  2. 调用 GitHub Search API 搜索相关仓库(按 stars 降序,取 Top 10)
  3. 过滤:排除 fork、归档、1年内未更新、stars < 50 的项目
  4. 对每个项目调用 GitHub API 获取详情
  5. AI 分析生成报告
  6. 询问是否需要下载代码包
模式二:直链分析模式
  1. 提取 URL 中的 owner/repo
  2. 调用 GitHub API 获取仓库详情、README、语言统计
  3. AI 分析生成报告
  4. 询问是否需要下载代码包

报告格式

每个项目输出:

## [项目名](链接)

> 一句话描述

| 维度 | 详情 |
|------|------|
| ⭐ Stars | 12,345 |
| 🍴 Forks | 1,234 |
| 🔤 语言 | Python / TypeScript |
| 📅 最近更新 | 2024-01-15 |
| 📜 License | MIT |

### 核心功能
- 功能点1
- 功能点2
- 功能点3

### 优点 ✅
- ...

### 缺点 / 注意事项 ⚠️
- ...

### 适用场景
...

### 综合评分:8.5 / 10
评分依据:活跃度高(★★★★)、文档完善(★★★★)、社区活跃(★★★)、上手难度低(★★★★)

多个项目后附对比表格:

| 项目 | Stars | 语言 | 活跃度 | 文档 | 上手难度 | 综合分 |
|------|-------|------|--------|------|---------|--------|

下载功能

分析完成后询问用户是否下载:

  • "需要下载评分最高的前3名代码包吗?"
  • 用户确认后,执行 python3 SKILL_DIR/scripts/download_repos.py <repo1> <repo2> <repo3>
  • 下载到 ~/Downloads/github-analyzer/ 目录
  • 打包为 zip,告知文件路径

工具调用

# 搜索 GitHub
exec: python3 SKILL_DIR/scripts/search_github.py "<query>" [--limit 10]

# 分析单个仓库
exec: python3 SKILL_DIR/scripts/analyze_repo.py "<owner/repo>"

# 批量下载
exec: python3 SKILL_DIR/scripts/download_repos.py "<owner/repo1>" "<owner/repo2>" ...

注意事项

  • GitHub API 未认证时限速 60次/小时,认证后 5000次/小时
  • 如有 GITHUB_TOKEN 环境变量则自动使用
  • READM...

来源信息

Source
github
Repository
openclaw/skills
Path
skills/antonia-sz/github-analyzer
Version
1.0.0
Commit
4d827b6897ff73be408dd29078c5c2907e0905d2
分类来源
rules
状态
active
可见性
public

这些信息来自收录时的来源分析,可能滞后;使用前请核对最新来源文件。

README

GitHub 项目分析助手

输入项目想法或 GitHub 链接,自动分析相关开源项目,生成结构化报告,支持代码包下载。

✨ 功能

  • 意图搜索:描述你的想法 → 自动搜索相关 GitHub 项目
  • 直链分析:粘贴 GitHub URL → 深度分析项目
  • 结构化报告:技术栈 / 优缺点 / 适用场景 / 综合评分
  • 横向对比:多项目对比表格
  • 代码下载:一键下载评分最高的前3名代码包

🚀 使用方式

作为 OpenClaw Skill 使用

安装到 OpenClaw 后,直接对话:

我想做一个在线文档协作工具,帮我找找 GitHub 上有没有相关开源项目
帮我分析这个项目:https://github.com/facebook/react
作为 CLI 工具使用
# 搜索相关项目
python3 scripts/search_github.py "online document collaboration" --limit 10

# 分析指定仓库
python3 scripts/analyze_repo.py "microsoft/vscode"
python3 scripts/analyze_repo.py "https://github.com/facebook/react" "https://github.com/vuejs/vue"

# 下载代码包
python3 scripts/download_repos.py "microsoft/vscode" "facebook/react"

📦 环境要求

  • Python 3.8+
  • 无需安装额外依赖(只用标准库)
  • 可选:设置 GITHUB_TOKEN 环境变量以提高 API 限速(5000次/小时 vs 60次/小时)
export GITHUB_TOKEN=your_token_here

📊 报告示例

## microsoft/vscode

> Visual Studio Code

| 维度 | 详情 |
|------|------|
| ⭐ Stars | 158,000 |
| 🍴 Forks | 27,000 |
| 🔤 语言 | TypeScript |
| 📅 最近更新 | 2024-01-20 |

### 核心功能
- 跨平台代码编辑器
- 插件生态系统
- 内置 Git 支持
- 调试功能

### 优点 ✅
- 生态极其丰富,插件数量超10万
- 微软持续维护,更新频繁
- 开源免费,MIT 协议

### 缺点 ⚠️
- 内存占用较高
- 对大文件处理性能一般

### 综合评分:9.5 / 10

📝 作者

antonia-sz · Powered by OpenClaw

📄 License

MIT

来源内容

SKILL.md
# GitHub 项目分析助手 🔍

## 你能做什么

**模式一:意图搜索**
> "我想做一个 XXX 项目,帮我找找 GitHub 上有没有相关开源项目"

**模式二:直链分析**
> "帮我分析这几个项目:https://github.com/xxx/yyy https://github.com/aaa/bbb"

**模式三:对比分析**
> "帮我对比这几个项目,哪个更适合我的需求"

---

## 工作流程

### 模式一:意图搜索模式

1. 解析用户描述,提取 2-4 个核心关键词
2. 调用 GitHub Search API 搜索相关仓库(按 stars 降序,取 Top 10)
3. 过滤:排除 fork、归档、1年内未更新、stars < 50 的项目
4. 对每个项目调用 GitHub API 获取详情
5. AI 分析生成报告
6. 询问是否需要下载代码包

### 模式二:直链分析模式

1. 提取 URL 中的 owner/repo
2. 调用 GitHub API 获取仓库详情、README、语言统计
3. AI 分析生成报告
4. 询问是否需要下载代码包

---

## 报告格式

每个项目输出:

```
## [项目名](链接)

> 一句话描述

| 维度 | 详情 |
|------|------|
| ⭐ Stars | 12,345 |
| 🍴 Forks | 1,234 |
| 🔤 语言 | Python / TypeScript |
| 📅 最近更新 | 2024-01-15 |
| 📜 License | MIT |

### 核心功能
- 功能点1
- 功能点2
- 功能点3

### 优点 ✅
- ...

### 缺点 / 注意事项 ⚠️
- ...

### 适用场景
...

### 综合评分:8.5 / 10
评分依据:活跃度高(★★★★)、文档完善(★★★★)、社区活跃(★★★)、上手难度低(★★★★)
```

多个项目后附对比表格:

```
| 项目 | Stars | 语言 | 活跃度 | 文档 | 上手难度 | 综合分 |
|------|-------|------|--------|------|---------|--------|
```

---

## 下载功能

分析完成后询问用户是否下载:
- "需要下载评分最高的前3名代码包吗?"
- 用户确认后,执行 `python3 SKILL_DIR/scripts/download_repos.py <repo1> <repo2> <repo3>`
- 下载到 `~/Downloads/github-analyzer/` 目录
- 打包为 zip,告知文件路径

---

## 工具调用

```python
# 搜索 GitHub
exec: python3 SKILL_DIR/scripts/search_github.py "<query>" [--limit 10]

# 分析单个仓库
exec: python3 SKILL_DIR/scripts/analyze_repo.py "<owner/repo>"

# 批量下载
exec: python3 SKILL_DIR/scripts/download_repos.py "<owner/repo1>" "<owner/repo2>" ...
```

---

## 注意事项

- GitHub API 未认证时限速 60次/小时,认证后 5000次/小时
- 如有 `GITHUB_TOKEN` 环境变量则自动使用
- READM...
README
# GitHub 项目分析助手

> 输入项目想法或 GitHub 链接,自动分析相关开源项目,生成结构化报告,支持代码包下载。

## ✨ 功能

- **意图搜索**:描述你的想法 → 自动搜索相关 GitHub 项目
- **直链分析**:粘贴 GitHub URL → 深度分析项目
- **结构化报告**:技术栈 / 优缺点 / 适用场景 / 综合评分
- **横向对比**:多项目对比表格
- **代码下载**:一键下载评分最高的前3名代码包

## 🚀 使用方式

### 作为 OpenClaw Skill 使用

安装到 OpenClaw 后,直接对话:

```
我想做一个在线文档协作工具,帮我找找 GitHub 上有没有相关开源项目
```

```
帮我分析这个项目:https://github.com/facebook/react
```

### 作为 CLI 工具使用

```bash
# 搜索相关项目
python3 scripts/search_github.py "online document collaboration" --limit 10

# 分析指定仓库
python3 scripts/analyze_repo.py "microsoft/vscode"
python3 scripts/analyze_repo.py "https://github.com/facebook/react" "https://github.com/vuejs/vue"

# 下载代码包
python3 scripts/download_repos.py "microsoft/vscode" "facebook/react"
```

## 📦 环境要求

- Python 3.8+
- 无需安装额外依赖(只用标准库)
- 可选:设置 `GITHUB_TOKEN` 环境变量以提高 API 限速(5000次/小时 vs 60次/小时)

```bash
export GITHUB_TOKEN=your_token_here
```

## 📊 报告示例

```
## microsoft/vscode

> Visual Studio Code

| 维度 | 详情 |
|------|------|
| ⭐ Stars | 158,000 |
| 🍴 Forks | 27,000 |
| 🔤 语言 | TypeScript |
| 📅 最近更新 | 2024-01-20 |

### 核心功能
- 跨平台代码编辑器
- 插件生态系统
- 内置 Git 支持
- 调试功能

### 优点 ✅
- 生态极其丰富,插件数量超10万
- 微软持续维护,更新频繁
- 开源免费,MIT 协议

### 缺点 ⚠️
- 内存占用较高
- 对大文件处理性能一般

### 综合评分:9.5 / 10
```

## 📝 作者

[antonia-sz](https://github.com/antonia-sz) · Powered by OpenClaw

## 📄 License

MIT

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