github-explorer

GitHub Explorer — プロジェクトの詳細分析

理念：README は表面にすぎません。本当の価値は Issues、Commits、コミュニティでの議論に隠されています。

ワークフロー

[项目名] → [1. 定位 Repo] → [2. 多源采集] → [3. 分析研判] → [4. 结构化输出]

フェーズ 1：リポジトリの特定

• web_search で site:github.com <project_name> を検索し、完全な org/repo を確認します
• search-layer（Deep モード + 意図認識）でコミュニティへのリンクや GitHub 以外のリソースを補足します：

  python3 skills/search-layer/scripts/search.py \
    --queries "<project_name> review" "<project_name> 评测 使用体验" \
    --mode deep --intent exploratory --num 5
  

• web_fetch でリポジトリのホームページを取得し、基本情報（README、Stars、Forks、License、最近の更新）を確認します

フェーズ 2：複数ソースからの情報収集（並行）

⚠️ GitHub ページの取得ルール（必須）：GitHub のリポジトリページは SPA（クライアント側レンダリング）です。web_fetch で取得できるのはナビゲーションバーの枠だけなので、web_fetch で github.com のリポジトリページを取得することは禁止です。必ず GitHub API を使用してください：

• README：curl -s -H "Authorization: token {PAT}" -H "Accept: application/vnd.github.v3.raw" "https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/readme"
• リポジトリのメタデータ：curl -s -H "Authorization: token {PAT}" "https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}"
• Issues：curl -s -H "Authorization: token {PAT}" "https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/issues?state=all&sort=comments&per_page=10"
• Commits：curl -s -H "Authorization: token {PAT}" "https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/commits?per_page=10"
• ファイルツリー：curl -s -H "Authorization: token {PAT}" "https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/git/trees/{branch}?recursive=1"

PAT については TOOLS.md を参照してください。

以下のソースは必要に応じて確認し、存在する場合は収集、存在しない場合はスキップします：

ソース	URL パターン	収集内容	推奨ツール
GitHub Repo	github.com/{org}/{repo}	README、About、Contributors	web_fetch
GitHub Issues	github.com/{org}/{repo}/issues?q=sort:comments	質の高い Issue 上位 3～5 件	browser
中国語コミュニティ	WeChat／Zhihu／小红书	詳細な評価、使用経験	content-extract
技術ブログ	Medium／Dev.to	技術アーキテクチャの分析	web_fetch／content-extract
ディスカッションフォーラム	V2EX／Reddit	ユーザーからのフィードバック、難点	search-layer（Deep モード）

search-layer の呼び出し規則

search-layer v2 は意図認識によるスコアリングをサポートしています。github-explorer の用途に推奨される使い方：

シナリオ	コマンド	説明
プロジェクト調査（デフォルト）	python3 skills/search-layer/scripts/search.py --queries "<project> review" "<project> 评测" --mode deep --intent exploratory --num 5	複数のクエリを並行して検索し、権威性の高い順に並べます
最新情報	python3 skills/search-layer/scripts/search.py "<project> latest release" --mode deep --intent status --freshness pw --num 5	新しさを優先し、直近 1 週間の情報に絞ります
競合比較	python3 skills/search-layer/scripts/search.py --queries "<project> vs <competitor>" "<project> alternatives" --mode deep --intent comparison --num 5	比較の意図に基づき、キーワードと権威性の両方を重視します
リンクをすばやく検索	python3 skills/search-layer/scripts/search.py "<project> official docs" --mode fast --intent resource --num 3	正確に照合し、最速で検索します
コミュニティでの議論	python3 skills/search-layer/scripts/search.py "<project> discussion experience" --mode deep --intent exploratory --domain-boost reddit.com,news.ycombinator.com --num 5	コミュニティサイトを優先します

意図タイプ早見表：factual（事実）／status（動向）／comparison（比較）／tutorial（チュートリアル）／exploratory（探索）／news（ニュース）／resource（リソースの特定）

--intent を指定しない場合の動作は v1 と完全に同じです（スコアリングなしで、元の順序のまま出力）。

フォールバック規則：Exa／Tavily のいずれかで 429／5xx が発生した場合は、残りのソースを引き続き使用します。スクリプト全体が失敗した場合は、web_search のみを使用する方法に切り替えます。

---

取得のフォールバックと強化のプロトコル（Extraction Upgrade）

以下の状況では、web_fetch から content-extract に必ず切り替えてください：

1. ドメイン制限：mp.weixin.qq.com、zhihu.com、xiaohongshu.com。
2. 複雑な構造：ページに大量の数式（LaTeX）、複雑な表が含まれる、または web_fetch が返す Markdown が非常に乱雑な場合。
3. コンテンツの欠落：web_fetch がスクレイピング対策により空のコンテンツや Challenge ページを返す場合。

呼び出し方法：

python3 skills/content-extract/scripts/content_extract.py --url <URL>

content-extract の内部処理：

• まずドメインの許可リストを確認し（WeChat／Zhihu など）、該当する場合は直接 MinerU を使用します
• 該当しない場合は、まず web_fetch でプローブし、失敗したら MinerU-HTML にフォールバックします
• 統一された JSON 契約（ok、markdown、sources などのフィールドを含む）を返します

フェーズ 3：分析と評価

収集したデータに基づいて判断します：

• プロジェクトの段階：初期の実験段階／急成長期／成熟・安定期／メンテナンスモード／停滞（コミットの頻度と内容に基づく）
• 注目すべき Issue の基準：コメント数が多い、メンテナーが参加している、アーキテクチャ上の問題が明らかになっている、または価値のある技術的な議論が含まれている
• 競合の特定：README の「Comparison」／「Alternatives」セクション、Issues での議論、ウェブ検索から情報を抽出します

フェーズ 4：構造化された出力

以下のテンプレートに厳密に従って出力し、各セクションには実質的な内容を記載するか、「見つかりませんでした」と明示してください。

排版规则（强制）

1. 标题必须链接到 GitHub 仓库（格式：# [Project Name](https://github.com/org/repo)，确保可点击跳转）
2. 标题前后都统一空行（上一板块结尾 → 空行 → 标题 → 空行 → 内容，确保视觉分隔清晰）
3. Telegram 空行修复（强制）：Telegram 会吞掉列表项（- 开头）后面的空行。解决方案：在列表末尾与下一个标题之间，插入一行盲文空格 ⠀（U+2800），格式如下：

   - 列表最后一项
   
   ⠀
   **下一个标题**
   

   这确保在 Telegram 渲染时标题前的空行不被吞掉。
4. 所有标题加粗（emoji + 粗体文字）
5. 竞品对比必须附链接（GitHub / 官网 / 文档，至少一个）
6. 社区声量必须具体：引用具体的帖子/推文/讨论内容摘要，附原始链接。不要写"评价很高"、"热度很高"这种概括性描述，要写"某某说了什么"或"某帖讨论了什么具体问题"
7. 信息溯源原则：所有引用的外部信息都应附上原始链接，让读者能追溯到源头

# [{Project Name}]({GitHub Repo URL})

**🎯 一句话定位**

{是什么、解决什么问题}

**⚙️ 核心机制**

{技术原理/架构，用人话讲清楚，不是复制 README。包含关键技术栈。}

**📊 项目健康度**

- **Stars**: {数量}  |  **Forks**: {数量}  |  **License**: {类型}
- **团队/作者**: {背景}
- **Commit 趋势**: {最近活跃度 + 项目阶段判断}
- **最近动态**: {最近几条重要 commit 概述}

**🔥 精选 Issue**

{Top 3-5 高质量 Issue，每条包含标题、链接、核心讨论点。如无高质量 Issue 则注明。}

**✅ 适用场景**

{什么时候该用，解决什么具体问题}

**⚠️ 局限**

{什么时候别碰，已知问题}

**🆚 竞品对比**

{同赛道项目对比，差异点。每个竞品必须附 GitHub 或官网链接，格式示例：}
- **vs [GraphRAG](https://github.com/microsoft/graphrag)** — 差异描述
- **vs [RAGFlow](https://github.com/infiniflow/ragflow)** — 差异描述

**🌐 知识图谱**

- **DeepWiki**: {链接或"未收录"}
- **Zread.ai**: {链接或"未收录"}

**🎬 Demo**

{在线体验链接，或"无"}

**📄 关联论文**

{arXiv 链接，或"无"}

**📰 社区声量**

**X/Twitter**

{具体引用推文内容摘要 + 链接，格式示例：}
- [@某用户](链接): "具体说了什么..."
- [某讨论串](链接): 讨论了什么具体问题...
{如未找到则注明"未找到相关讨论"}

**中文社区**

{具体引用帖子标题/内容摘要 + 链接，格式示例：}
- [知乎: 帖子标题](链接) — 讨论了什么
- [V2EX: 帖子标题](链接) — 讨论了什么
{如未找到则注明"未找到相关讨论"}

**💬 我的判断**

{主观评价：值不值得投入时间，适合什么水平的人，建议怎么用}

Execution Notes

• 优先使用 web_search + web_fetch，browser 作为备选
• 搜索增强：项目调研类任务默认使用 search-layer v2 Deep 模式 + --intent exploratory（Brave + Exa + Tavily 三源并行去重 + 意图感知评分），单源失败不阻塞主流程
• 抓取降级（强制）：当 web_fetch 失败/403/反爬页/正文过短，或来源域名属于高风险站点（如微信/知乎/小红书）时：改用 content-extract（其内部会 fallback 到 MinerU-HTML），拿到更干净的 Markdown + 可追溯 sources
• 并行采集不同来源以提高效率
• 所有链接必须真实可访问，不要编造 URL
• 中文输出，技术术语保留英文

⚠️ 输出自检清单（强制，每次输出前逐条核对）

输出报告前，必须逐条检查以下项目，全部通过才可发送：

• 标题链接：# [Project Name](GitHub URL) 格式，可点击跳转
• 标题空行：每个粗体标题（**🎯 ...**）前后各有一个空行
• Telegram 空行：每个列表块末尾与下一个标题之间有盲文空格 ⠀ 行（防止 Telegram 吞空行）
• Issue 链接：精选 Issue 每条都有完整 [#号 标题](完整URL) 格式
• 竞品链接：每个竞品都附 [名称](GitHub/官网链接)
• 社区声量链接：每条引用都有 [来源: 标题](URL) 格式
• 无空泛描述：社区声量部分没有"评价很高"、"热度很高"等概括性描述
• 信息溯源：所有外部引用都附原始链接

Dependencies

本 Skill 依赖以下 OpenClaw 工具和 Skills：

依赖	类型	用途
web_search	内置工具	Brave Search 检索
web_fetch	内置工具	网页内容抓取
browser	内置工具	动态页面渲染（备选）
search-layer	Skill	多源搜索 + 意图感知评分（Brave + Exa + Tavily + Grok），v2.1 支持 --intent / --queries / --freshness
content-extract	Skill	高保真内容提取（反爬站点降级方案）