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=starshttps://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：
- 文件已生成，可直接下载
- 如需在本地重新运行：
python3 fetch_stars.py <用户名> - 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