Github Stars Analyzer

抓取指定 GitHub 用户 Stars 下的所有项目，并生成标准化中文 Markdown 报告。当用户提到"分析 GitHub stars"、"导出收藏项目"、"汇总 GitHub 星标"、"生成 stars 报告"，或粘贴包含 ?tab=stars 的 GitHub 链接时，必须触发此技能。始终通过 bash...

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 <PAT>：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 <username>_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