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。
| Skill 输出的 HTML 报告 | 应用的评分看板 | 应用的官方趋势页视图 |
|---|---|---|
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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」。
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。
| 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。
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)。
.
├── 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/
- 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。
MIT,详见 LICENSE。


