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
| 参数 | 说明 | 默认值 | 示例 |
|---|
query
| 搜索关键词 | 必填 | "agent memory"
|
--language
| 编程语言筛选 | 无 | python
, typescript
, go
|
--min-stars
| 最小 stars 数 | 100 | 1000
|
--max-stars
| 最大 stars 数 | 无限制 | 50000
|
--updated-within
| 最近N天更新 | 365 | 30
, 90
|
--created-after
| 创建日期之后 | 无 | 2024-01-01
|
--sort
| 排序方式 | stars | stars
, updated
, forks
|
--order
| 排序顺序 | desc | asc
, desc
|
--limit
| 返回结果数 | 10 | 20
, 50
|
--output
| 输出格式 | table | 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...
"""</p>
<pre><code>
### 批量分析多个领域
```bash
#!/bin/bash
TOPICS=("agent memory" "rag" "vector database" "llm orchestration")
for topic in "${TOPICS[@]}"; do
safe_topic=$(echo "$topic" | tr ' ' '-')
node scripts/github-search.mjs "$topic" \
--min-stars 1000 \
--limit 15 \
--output json > "results/${safe_topic}.json"
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="ghp_your_token_here"
</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>
