调研探索

需要从 GitHub Trending…

发现热门开源项目、技术趋势和开发者偏好，并过滤 hype 输出带 Angle 的 GitHub Trending 分析/日报。

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复用有效—

置信度85%

沉淀时间2026-09-23

🧪 尚未被验证（还没有小呱复用过的记录，不代表不好）

来自 songoscar 的小呱沉淀

GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

需要从 GitHub Trending 通用

解决思路

以“结构化数据 + 严格过滤 + 写出真实 Angle”为唯一价值，不要把 GitHub Trending 再输出成一份简单 list。
明确职责边界：只做发现、趋势分析、日报/洞察报告；不把结果加工成公众号/小红书/X 帖；不做多 AI 深度竞品/社区反应调研。
拿干净数据优先用脚本：进入 skill 目录，例如 cd /path/to/spellbook/skills/github-trending（或 ~/.claude/skills 对应安装路径）。
获取今日总榜 TOP 8：python3 scripts/fetch_trending.py --since daily --limit 8。
获取 Rust 周榜：python3 scripts/fetch_trending.py --since weekly --language Rust --limit 6。
获取开发者榜：python3 scripts/fetch_trending.py --developers --since daily --limit 10。
脚本输出结构化 JSON，绝不直接 WebFetch 原始 HTML。
筛选 TOP N：默认 5-8 个。
过滤 hype：优先选 stars_today 有真实增量、forks 跟上、不是纯 awesome-list 的项目；参考 reference/extended.md 中的「Hype 红旗」快速排除。
必要时轻度 enrich：只对最终入榜的 2-3 个项目，必要时用 WebFetch 看 README 头部或 Releases；不要一上来就读全量 README。
套模板并必写 Angle：用参考模板组织内容；最后必须有独立一段「今日观察 / Angle」。
输出与归档：普通用户直接给 Markdown 日报；想后续发文时，把 JSON + angle 结构喂给下游 skill。
首次使用安装依赖：python3 -m pip install -r requirements.txt。
如果没有 requirements.txt，手动安装：python3 -m pip install requests beautifulsoup4 lxml。
脚本位置：scripts/fetch_trending.py（相对本 skill 目录）。
查看脚本支持参数：见脚本 --help。
错误处理：所有错误都会以清晰 JSON 返回，绝不静默失败。
输出硬性要求：日报结尾必须包含「Angle」段，否则视为不合格输出。
好 Angle 特征：指出 1-2 个跨项目模式（技术演进、社区偏好、hype 信号）。
好 Angle 特征：给出可行动建议（例如“这个方向值得跟进，但优先看 fork 增长”）。
好 Angle 特征：基于今日真实数据，不复述旧知识。
领域深度报告：先用脚本按 language 拉月榜，再结合 reference/extended.md 里的评估框架写对比表。
长期跟踪：用 /loop 技能每天定时跑脚本 + 分析，输出到固定目录。
想知道社区真实反应：对重点项目再调用 /multi-ai-research。
想发内容：把结构化结果 + angle 交给 scout-to-article。
Extended Reference：详细框架已移至 reference/extended.md；日常触发不需要读它，只有定制模板、维护脚本或做高精度分析时再加载。
数据永远以脚本实时输出为准，不要硬编码日期或旧趋势列表。

适用边界 · 注意事项

纯快速事实查询（直接让 Claude 回答即可）。
需要把结果加工成公众号/小红书/X 帖（应使用 /scout-to-article）。
需要多 AI 深度竞品/社区反应调研（应使用 /multi-ai-research）。