agent-skills/github-stars/SKILL.md
管理 GitHub Stars 仓库的工具。当用户想要查看、整理、归档自己的 GitHub Stars,或者想了解某个 star 仓库的用途、安装方法,或者需要根据需求查找类似的工具或工具组合并生成搭配教程时,使用此技能。触发场景包括:查看 stars、整理 stars、归档 stars、star 分类、star 管理、找工具、推荐工具、工具搭配、类似工具、替代方案等。
npx skillsauth add lihaizhong/ai-agent-upgrade github-starsInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
3 of 9 scanners reported clean
Some scanners were skipped, did not run, or reported a non-clean status. Review each row below.
本 skill 帮助你管理 GitHub Stars,包含三大功能:
gh 工具获取 starred 仓库,分类整理后归档到 docs/ 目录当用户触发本技能时,使用 question 工具展示功能选择:
标题:欢迎使用 GitHub Stars 管理工具!
问题:请问您想做什么?
选项:
1. 查看与归档 Stars - 获取、分类、整理并归档所有 starred 仓库
2. 仓库详情与安装 - 了解某个 star 仓库的用途和安装方法
3. 工具推荐与搭配 - 根据需求查找类似工具,生成搭配教程
如果 question 工具不可用,降级为纯文本菜单。
使用 gh 命令获取所有 starred 仓库:
gh api user/starred --paginate -q '.[] | {full_name, description, language, stargazers_count, html_url, topics, pushed_at, created_at}'
按照以下类别对仓库进行分类(详见 references/categories.md):
| 类别 | 说明 | |------|------| | AI/ML | 人工智能、机器学习、大模型相关 | | 开发工具 | IDE 插件、CLI 工具、构建工具等 | | 前端开发 | 前端框架、组件库、构建工具等 | | 后端开发 | 后端框架、API 工具、数据库等 | | DevOps | CI/CD、容器化、部署、监控等 | | 数据科学 | 数据分析、可视化、ETL 等 | | 安全工具 | 安全扫描、渗透测试、加密等 | | 学习资源 | 教程、课程、书籍、科普项目等 | | 效率工具 | 笔记、任务管理、自动化工具等 | | 其他 | 无法归类的仓库 |
分类规则:
topics 和 description 关键词匹配language 辅助判断在 docs/github-stars/ 目录下生成归档文档:
docs/github-stars/
├── README.md # 总览和索引
├── stars-archive-2026-04-06.md # 按日期归档的完整列表
└── by-category/
├── ai-ml.md
├── dev-tools.md
├── frontend.md
├── backend.md
├── devops.md
├── data-science.md
├── security.md
├── learning.md
├── productivity.md
└── other.md
每个仓库在归档中按以下格式展示:
### [仓库名称](仓库URL)
- **描述**: 仓库描述
- **语言**: 主要编程语言
- **Stars**: ⭐ 数量
- **最后更新**: 日期
- **标签**: topic1, topic2, ...
> 💡 简要说明这个仓库是做什么的
docs/github-stars/ 目录结构README.md 总览(包含各类别仓库数量统计)by-category/ 下各分类文件(按类别分组)当用户想了解某个 star 仓库的详情时:
如果用户提供了仓库名称或关键词,使用 gh 搜索:
gh search repos <关键词> --owner <owner> --limit 5
或者如果用户指定了已 star 的仓库,从归档数据中查找。
gh api repos/<owner>/<repo> -q '{description, homepage, language, stargazers_count, forks_count, topics, default_branch}'
gh api repos/<owner>/<repo>/readme -q '.content' | base64 -d
根据仓库的 description、topics 和 README 内容,用简洁的语言说明这个仓库是做什么的、解决了什么问题。
如果该仓库是安装工具(如 CLI 工具、包、插件等),从 README 中提取安装步骤,或者根据仓库类型生成标准安装教程:
CLI 工具安装格式:
## 安装 [工具名称]
### 方式一:使用包管理器
\`\`\`bash
# macOS
brew install <tool>
# Linux (deb)
sudo apt install <tool>
# Linux (rpm)
sudo dnf install <tool>
\`\`\`
### 方式二:使用脚本安装
\`\`\`bash
curl -fsSL https://example.com/install.sh | sh
\`\`\`
### 方式三:从源码编译
\`\`\`bash
git clone https://github.com/<owner>/<repo>.git
cd <repo>
make install
\`\`\`
### 验证安装
\`\`\`bash
<tool> --version
\`\`\`
Python 包安装格式:
## 安装 [包名称]
\`\`\`bash
# 使用 pip
pip install <package>
# 使用 uv(推荐)
uv pip install <package>
# 使用 conda
conda install -c conda-forge <package>
\`\`\`
### 验证安装
\`\`\`bash
python -c "import <package>; print(<package>.__version__)"
\`\`\`
Node.js 包安装格式:
## 安装 [包名称]
\`\`\`bash
# 使用 npm
npm install <package>
# 使用 yarn
yarn add <package>
# 使用 pnpm
pnpm add <package>
\`\`\`
向用户展示:
## [仓库名称](URL)
**一句话介绍**: 用一句话说明这个仓库是做什么的
**详细介绍**:
根据 README 和仓库信息,详细说明其功能、特点和使用场景。
---
## 安装指南
[根据仓库类型选择合适的安装格式]
当用户描述需求、想要做什么时:
分析用户描述,提取:
使用 gh 搜索相关工具:
gh search repos <关键词> --sort=stars --order=desc --limit 20
同时结合自己的知识,推荐知名工具。
对候选工具进行对比分析,包括:
如果用户需求需要多个工具组合,生成完整的搭配教程,包括:
# [场景名称] 工具搭配教程
## 场景描述
说明这个搭配适用于什么场景,解决什么问题。
## 工具清单
| 工具 | 用途 | 链接 |
|------|------|------|
| 工具A | 用途说明 | URL |
| 工具B | 用途说明 | URL |
| 工具C | 用途说明 | URL |
## 安装步骤
### 1. 安装工具A
[安装命令和步骤]
### 2. 安装工具B
[安装命令和步骤]
### 3. 安装工具C
[安装命令和步骤]
## 配置与集成
### 工具A 配置
[配置说明]
### 工具B 配置
[配置说明]
### 工具间的集成
[如何让工具协同工作]
## 使用示例
[具体的使用示例,包含命令和预期输出]
## 常见问题
### Q: [常见问题]
A: [解答]
gh CLI 工具,使用前确保已认证 (gh auth status)--paginate 确保获取所有 starred 仓库topics,其次 description,最后 languagedocs/github-stars/ 已存在,更新而非覆盖用户:帮我整理一下我的 GitHub stars
操作:执行功能 1,获取所有 starred 仓库,分类归档到 docs 目录
用户:我之前 star 了一个叫 xxx 的仓库,它是做什么的?怎么安装?
操作:执行功能 2,查找仓库,说明用途,提供安装教程
用户:我想搭建一个本地知识库,有什么好工具推荐?
操作:执行功能 3,搜索相关工具,生成推荐和搭配教程
用户:我想用 AI 辅助写代码,有什么工具组合推荐?
操作:执行功能 3,推荐工具组合,生成完整搭配教程
data-ai
RAG 系统设计训练平台。用于系统学习 RAG、搭建最小 RAG、比较 Embedding/Rerank/向量数据库方案、做实验记录和输出企业级 RAG 架构方案。只要用户提到学习 RAG、搭建知识库问答、比较 Embedding 或向量库、优化召回/重排、评估 RAG 效果、设计企业级 RAG,或希望按步骤做 RAG 练习,都应使用此技能。
data-ai
提示词学习平台。AI 作为老师与教练,围绕学习、练习、考试和 Prompt Lab 四个模块组织教学,并把需要持久化的信息写入个人 workspace。
tools
中国古诗词展示和检索工具。当用户想要展示、检索、查找中国古诗词(包括唐诗、宋词、宋诗及其他朝代诗歌)时使用此 skill。用户可能提到"诗歌"、"古诗"、"诗词"、"唐诗"、"宋词"、"展示诗篇"、"找一首诗"等相关表达,或指定具体的诗人、诗名、诗句关键词。此 skill 负责从数据库中检索诗歌并按照特定格式展示,包括诗歌内容和作者简介。
tools
中国劳动法维权助手(互联网白领)。只引用官方原文法条,可追溯;生成下一步行动清单与仲裁申请书草稿;省必填、市可选(找不到市级页则降级省级)。