github-search

GitHub Research 🐙

GitHub 仓库深度搜索与分析工具。专为技术细分领域调研设计，支持多维度筛选和详细数据分析。

功能特性

• 🔍 精准搜索 - 按关键词搜索特定领域的 GitHub 仓库
• 📊 多维度筛选 - Stars、语言、更新时间、Forks
• 📈 趋势分析 - 识别活跃项目和新兴趋势
• 🏷️ 标签分类 - 自动提取项目标签和主题
• 📋 结构化输出 - Markdown表格，易于整合到报告

使用方式

基础搜索

# 搜索特定领域
node scripts/github-search.mjs "agent memory"
指定编程语言
node scripts/github-search.mjs "rag" --language python
更多结果
node scripts/github-search.mjs "llm" --limit 20

高级筛选

# 筛选高星项目（>1000 stars）
node scripts/github-search.mjs "vector database" --min-stars 1000
最近更新的项目（30天内）
node scripts/github-search.mjs "embedding" --updated-within 30
组合筛选
node scripts/github-search.mjs "multi-agent" 

--language python 

--min-stars 500 

--updated-within 90 

--limit 15

获取详细信息

# 获取单个仓库的详细信息
node scripts/repo-detail.mjs "microsoft/autogen"
批量获取（从搜索结果）
cat search-results.json | node scripts/batch-detail.mjs

输出格式

搜索结果表格

## 🔥 GitHub 热门项目: agent memory









































排名
项目
⭐ Stars
🍴 Forks
💻 语言
📅 更新
🔗 链接
1
microsoft/autogen
32.5k
4.8k
Python
2天前
查看
2
langchain-ai/langchain
89.2k
14.1k
Python
1天前
查看
3
...
...
...
...
...
...
📊 统计摘要

总项目数: 15
平均 Stars: 5,230
主要语言: Python (80%), TypeScript (13%), Go (7%)
活跃度: 73% 最近30天有更新

详细报告

## 📋 项目详情: microsoft/autogen
全称: AutoGen
描述: A programming framework for building AI agents
🏷️ 标签: ai-agents, multi-agent, llm, python
📈 数据统计

Stars: 32,547 (+156 this week)
Forks: 4,823
Issues: 1,234 open
Pull Requests: 89 open

💻 代码信息

主要语言: Python (98.2%)
代码行数: ~150k
许可证: MIT

📅 活跃度

最后提交: 2天前
提交频率: 日均 12 commits
贡献者: 234人

🔗 链接

仓库: https://github.com/microsoft/autogen
文档: https://microsoft.github.io/autogen/
示例: https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/samples

参数说明

query

"agent memory"

--language

python

typescript

go

--min-stars

1000

--max-stars

50000

--updated-within

30

90

--created-after

2024-01-01

--sort

stars

updated

forks

--order

asc

desc

--limit

20

50

--output

table

json

csv

工作流集成

在 Multi-Agent Research 中使用

# Intel Agent 调用 GitHub Research
subagent_task = """
你是情报分析师。使用 github-research skill 获取最新数据。
执行以下命令：
node ~/.openclaw/workspace/skills/github-research/scripts/github-search.mjs \
  "agent memory" \
  --language python \
  --min-stars 500 \
  --updated-within 90 \
  --limit 15 \
  --output json > /tmp/gh_results.json
</code></pre>
<p>基于结果生成报告表格...
&quot;&quot;&quot;</p>
<pre><code>
### 批量分析多个领域

```bash
#!/bin/bash
TOPICS=(&quot;agent memory&quot; &quot;rag&quot; &quot;vector database&quot; &quot;llm orchestration&quot;)

for topic in &quot;${TOPICS[@]}&quot;; do
  safe_topic=$(echo &quot;$topic&quot; | tr &#x27; &#x27; &#x27;-&#x27;)
  node scripts/github-search.mjs &quot;$topic&quot; \
    --min-stars 1000 \
    --limit 15 \
    --output json &gt; &quot;results/${safe_topic}.json&quot;
done
</code></pre>
<h2>API 限制</h2>
<ul>
<li><strong>未认证请求</strong>: 60次/小时</li>
<li><strong>认证请求</strong>: 5000次/小时</li>
<li><strong>建议</strong>: 对于大量查询，配置 GitHub Token</li>
</ul>
<h3>配置 GitHub Token（可选）</h3>
<pre><code class="language-bash">export GITHUB_TOKEN=&quot;ghp_your_token_here&quot;
</code></pre>
<h2>数据来源</h2>
<ul>
<li>GitHub Search API v3</li>
<li>GitHub REST API</li>
<li>官方 GitHub 网站（备用）</li>
</ul>
<hr/>
<p><em>专为技术细分领域调研设计 | GitHub Research v1.0</em></p>