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GitHub Trending Analyzer — Agent Skill + local dashboard: fetch trending repos, score across 4 dimensions (S/A/B/C), export visual HTML/CSV reports

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GitHub Trending Analyzer · GitHub 热门项目分析

抓取 GitHub 趋势榜,按四维评分(S/A/B/C)输出项目清单与可视化报告。仓库包含两套实现:

目录 形态 适合场景
github-trending-analyzer/ Agent Skill(提示词资产) 深读:真的打开仓库页读 README、判断项目价值、写个性化点评
app/ 本地可视化应用(Flask + pywebview) 快筛:选周期即出榜,可排序筛选、可复算、可导出 HTML/CSV

两者共用同一套评分口径,输出可以互相衔接:应用导出的 CSV 丢回对话,让 skill 在候选清单上做深读。

效果预览

Skill 输出的 HTML 报告 应用的评分看板 应用的官方趋势页视图
报告预览 评分看板 官方趋势页视图

快速开始

用 Skill(无需依赖)

把 github-trending-analyzer/ 整个文件夹放入 Agent 的技能目录即可:

平台 安装位置
豆包工作 workspace/.user_skills/
Claude Code ~/.claude/skills/
WorkBuddy ~/.workbuddy/skills/

然后对 Agent 说:「分析今日 GitHub 热门项目」「本周 Python 热榜有哪些好项目」。

用可视化应用

cd app
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
python app.py --window        # 原生窗口;去掉 --window 则用浏览器打开

详见 app/README.md。

应用会把上一次分析结果写入本地 cache/last-result.json,重开时自动恢复,不必重新抓取。参数栏的「含官方页」开关决定本次分析是否抓取官方趋势页,「↻ 官方页」按钮可单独只刷新官方榜单。

评分细则

维度 分值 依据
受欢迎度 25 周期新增 Star、总 Star
维护活跃度 25 最近提交、Release、Issue 规模
实用可应用性 30 用途明确度、文档与示例、可落地性
技术栈质量 20 技术主流性、许可证、CI、工程规范

评级:S ≥ 90 强烈推荐 / A 75–89 推荐 / B 60–74 值得关注 / C < 60 一般。 完整打分参考见 github-trending-analyzer/references/scoring.md。

输出

Skill:对话内清单(总分、四维得分、评级、亮点、使用方式、点评)+ 独立 HTML 报告 github-trending-YYYY-MM-DD-{today|weekly|monthly}.html。

应用提供两个视图:

视图 内容
评分看板 卡片按总分排序,含分类标签、中文简介、四维评分与逐条评分依据;支持评级筛选、排序、搜索、分类板块栏
官方趋势页 github.com/trending 原始榜单顺序,含真实的「周期新增 Star」;同样叠加四维评分、分类与点评,可一键打开原页、单独手动刷新

导出 HTML 报告与 CSV;CSV 含分类、中英简介、四维分项与点评。

示例报告:docs/index.html(2026-11-01 今日榜实跑输出)。

目录结构

.
├── README.md
├── LICENSE
├── docs/
│   ├── demo-report.png       # Skill 输出报告示例
│   ├── index.html            # 示例报告(可打开)
│   ├── app-preview.png       # 评分看板界面
│   └── official-preview.png  # 官方趋势页视图界面
├── github-trending-analyzer/ # Agent Skill
│   ├── SKILL.md              # 工作流、输入参数、输出规范
│   ├── references/scoring.md # 评分细则
│   └── assets/template.html  # 报告模板
└── app/                      # 可视化应用
    ├── app.py                # Flask 服务与导出
    ├── core.py               # 抓取、分类、打分
    ├── translate.py          # 简介翻译(含缓存)
    ├── templates/            # 看板与报告模板
    └── assets/

数据来源与边界

  • 榜单优先取 github.com/trending 官方页;网页不可达时应用会降级为 GitHub API 推算(按「创建时间 + Star 增速」估算),并在界面标注来源,不把推算说成官方数据;
  • 官方页在部分网络下间歇性可达:实时抓取失败时展示本地快照,界面用黄色提示条写明快照时间,不把缓存冒充实时数据;连续失败后熔断 5 分钟,「手动刷新」可强制重试;
  • 官方视图与评分看板共用同一套评分与分类函数,同一项目两处结果一致;手动刷新只更新官方榜单,不重跑评分;
  • Star 数、评分、描述均来自实际抓取,缺失字段标注「未获取到」,禁止编造;配额不足导致元数据缺失时界面会明确提示「评级仅供参考」;
  • Star 数、评分、描述均来自实际抓取,缺失字段标注「未获取到」,禁止编造;
  • 应用的打分是规则计算,可复算、每次一致,但不等于人工判断;Skill 的点评由 LLM 生成,代价是每次结果可能有差异。

License

MIT,详见 LICENSE。

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