github-hunter

GitHub Hunter スキル

BidDeed.AI と Life OS に関連する GitHub リポジトリを自動的に見つけ、基準に基づいて 0〜100 点で評価し、統合に関する推奨事項とともに Supabase にアーカイブします。

ワークフロー

1. 発見フェーズ

以下から抽出した関連キーワードを使って GitHub リポジトリを検索します。

• ユーザーのリクエスト（「X 向けのリポジトリを見つけて」）
• 動画の文字起こし（コンテンツ内で言及されているプロジェクト）
• 技術分野（差し押さえデータ、ADHD の生産性向上など）

2. 評価フェーズ（0〜100）

各リポジトリを以下の基準で評価します。

• スター数（0〜25 点）：対数スケール、10K 以上のスターで 25 点
• 更新時期（0〜20 点）：最終更新が 30 日以内なら 20 点、1 年以上前なら 0 点
• ドキュメント（0〜15 点）：README の品質、例、API ドキュメント
• 関連性（0〜25 点）：BidDeed.AI または Life OS への直接的な適用可能性
• ライセンス（0〜15 点）：MIT/Apache は 15 点、GPL は 10 点、プロプライエタリは 0 点

計算式：

score = min(100, 
    (log10(stars + 1) / log10(10000)) * 25 +
    max(0, 20 - (days_since_update / 15)) +
    documentation_score +
    relevance_score +
    license_score
)

3. アーカイブフェーズ

Supabase の insights テーブルに以下を挿入します。

{
  "category": "github_discovery",
  "subcategory": "auto_hunter",
  "title": "GitHub Hunter: {repo_name}",
  "content": {
    "repo_url": "https://github.com/{owner}/{name}",
    "score": 85,
    "stars": 1234,
    "description": "...",
    "language": "Python",
    "license": "MIT",
    "last_updated": "2025-12-20",
    "integration_recommendation": "...",
    "relevant_to": ["biddeed", "life-os"]
  }
}

4. 通知フェーズ

以下の内容を含む応答で Ariel に通知します。

• リポジトリ名と URL
• スコア（色分け：🟢 80 以上、🟡 60〜79、🟠 40〜59、🔴 40 未満）
• 簡単な概要（1〜2 文）
• 統合に関する推奨事項
• 直接的な確認：「{repo} に追加しますか？」（はい／いいえ）

使用トリガー

明示的なリクエスト：

• 「{topic} 向けの GitHub リポジトリを探して」
• 「{domain} に関するプロジェクトを検索して」
• 「{technology} に関連するリポジトリを見つけて」

コンテキストに応じたトリガー：

• GitHub プロジェクトに言及する動画の文字起こし → 文字起こし後に自動検索
• GitHub URL を含む記事／ドキュメント → 抽出して評価
• トピックについて話した後にユーザーが「そこから何を統合できる？」と言う

評価例

スコア 95： fastapi/fastapi

• スター数 75K（25 点）、2 日前に更新（20 点）、優れたドキュメント（15 点）、BidDeed.AI API との関連性が非常に高い（25 点）、Apache ライセンス（15 点）

スコア 72： user/small-foreclosure-tool

• スター数 45（8 点）、1 週間前に更新（18 点）、基本的な README（8 点）、関連性が非常に高い（25 点）、MIT（15 点）

スコア 38： abandoned/old-project

• スター数 500（15 点）、2 年前に更新（0 点）、ドキュメントなし（0 点）、関連性は間接的（8 点）、MIT（15 点）

統合に関する推奨事項の形式

実行可能な統合手順を提示します。

### Integration Recommendation

**To BidDeed.AI:**
1. Use {feature} for {existing_workflow_stage}
2. Replace {current_approach} with {repo_approach}
3. Add workflow: `.github/workflows/{new_workflow}.yml`

**To Life OS:**
1. Integrate {tool} for {productivity_feature}
2. Add skill: `.claude/skills/{skill_name}/`
3. Update orchestrator to call {function}

**Estimated effort:** {hours} hours
**Dependencies:** {list}
**Risk level:** {low/medium/high}

通知テンプレート

🔍 **GitHub Hunter Discovery**

**{repo_name}** [{score_emoji} {score}/100]
https://github.com/{owner}/{name}

{description}

**Stats:** ⭐ {stars} | 📅 {last_updated} | 📜 {license} | 💬 {language}

**Integration:**
{integration_recommendation}

**Add to BidDeed.AI?** [Yes/No]
**Add to Life OS?** [Yes/No]

応用：一括検索

ユーザーがトピックまたは分野のリストを提示した場合：

# Example: "Find repos for foreclosure data scraping, PDF parsing, and workflow orchestration"

Topics:
1. foreclosure data scraping
2. PDF parsing  
3. workflow orchestration

For each topic:
- Search GitHub API with 3-5 keyword variations
- Score top 10 results per topic
- Archive scores 60+ to Supabase
- Alert Ariel with top 3 across all topics

リポジトリ追加ワークフロー

ユーザーがリポジトリの追加を承認した場合：

1. 追加先のリポジトリを決定します。

   • BidDeed.AI → breverdbidder/biddeed-conversational-ai
   • Life OS → breverdbidder/life-os
   • 両方 → 両方に追加

2. 統合計画を作成します。

   • ライブラリの場合：requirements.txt または package.json に追加
   • ワークフローの場合：.github/workflows/{name}.yml を作成
   • スキルの場合：.claude/skills/{name}/SKILL.md を作成
   • スクリプトの場合：src/integrations/ または agents/ に追加

3. README に記載します。

   • 「Integrations」セクションに追加
   • リポジトリへのリンクを記載
   • バージョンとライセンスを明記

4. 判断をアーカイブします。

   • Supabase のインサイトを integration_status: "added" に更新
   • 追加先のリポジトリを記録
   • コミット SHA を記録

フィルター

以下のリポジトリを除外します。

• アーカイブ済み
• 2 年以上コミットがない（伝説的または基盤となるものを除く）
• BidDeed.AI のコア機能にプロプライエタリライセンスを適用している
• スター数が 10 未満で、作成から 30 日未満（スパムの可能性が高い）

以下のリポジトリを優先します。

• Python（BidDeed.AI）、JavaScript/TypeScript（Life OS）
• AI/ML、ウェブスクレイピング、ドキュメント処理、ワークフロー自動化
• メンテナンスが活発（過去 60 日以内にコミットがある）
• ドキュメントが明確
• 制約の緩いライセンス（MIT、Apache、BSD）

GitHub API の使用

web_search でリポジトリを見つけ、その後 web_fetch で詳細を確認します。

# Search
query = "foreclosure auction data scraping language:python"
search_url = f"https://github.com/search?q={query}&type=repositories&s=stars&o=desc"

# Fetch repo details
repo_url = "https://api.github.com/repos/{owner}/{name}"
# Get: stars, last_updated, description, language, license, topics

Supabase スキーマ

mocerqjnksmhcjzxrewo.supabase.co の insights テーブルに挿入します。

INSERT INTO insights (category, subcategory, title, content, created_at)
VALUES (
  'github_discovery',
  'auto_hunter',
  'GitHub Hunter: {repo_name}',
  '{
    "repo_url": "...",
    "score": 85,
    "stars": 1234,
    "description": "...",
    "language": "Python",
    "license": "MIT",
    "last_updated": "2025-12-20",
    "integration_recommendation": "...",
    "relevant_to": ["biddeed"],
    "integration_status": "pending"
  }'::jsonb,
  NOW()
);

セッション例

User: "Find GitHub repos for PDF form filling and data extraction"

Claude: [triggers github-hunter skill]

1. Search: "PDF form filling python", "PDF data extraction", "fillable pdf automation"
2. Discover: 
   - PyPDF2 (8.2K stars, score: 78)
   - pdfplumber (6.1K stars, score: 82)
   - pdf-form-fill (234 stars, score: 71)
3. Archive top 2 to Supabase
4. Alert:

🔍 **GitHub Hunter Discovery**

**pdfplumber** [🟢 82/100]
https://github.com/jsvine/pdfplumber

Plumb a PDF for detailed information about tables, text, images. Maintained, excellent docs.

**Stats:** ⭐ 6.1K | 📅 2025-12-15 | 📜 MIT | 💬 Python

**Integration:**
Replace manual PDF parsing in BECA scraper with pdfplumber for structured table extraction.
Use for tax certificate downloads from RealTDM.

**Add to BidDeed.AI?** [Yes/No]

注意事項

• 承認を求める前に、必ず Supabase にアーカイブします
• 通知のスコアしきい値：60 点
• 一括検索では、上位 3 件のみ通知し、60 点以上はすべてアーカイブします
• リポジトリがすでにコードベースにある場合は、integration_status: "existing" に設定します