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#

text

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：

bash

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#

bash

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