前言¶
想快速知道 GitHub 今日、本周或本月在涨星的项目，常见做法是打开 github.com/trending 自己翻表，或写爬虫把 HTML 解析成列表。前者费时，后者要维护解析逻辑，还要在「榜单」和「为什么值得看」之间再花一轮整理。
下面介绍 SkillHub 上的 github-trending（坐标 @user_cea1fb81/github-trending-pro）。它把抓取 Trending 页、结构化输出和报告式分析写进 Agent 的 SKILL 工作流：用户用自然语言要热榜或趋势分析时，Agent 按技能说明调脚本取数，再按固定格式写可读报告，并约束不要编造星标、描述等字段。
这是什么¶
github-trending 是面向 coding Agent 的社区 Skill（来源：community，分类：data-analysis，版本 1.0.0）。发布者为 SkillHub 用户 user_cea1fb81（页面展示作者为「奔跑的脆皮肠」）。
技能定位在官方简介中写得很直接：当用户询问 GitHub Trending、热门仓库、按日/周/月榜单、按编程语言筛选、按文档口语（spoken language）筛选，或对热门项目做趋势分析时使用。SkillHub 标签标明 requires_api_key=false，不依赖第三方 API Key；数据来自对 GitHub Trending 公开页面的 HTTP 抓取与 HTML 解析。
核心功能¶
经核对技能包内的 SKILL.md 与 scripts/fetch_trending.py，可确认的能力如下。
榜单抓取与筛选¶
- 时间范围：
daily（今日）、weekly（本周）、monthly（本月），默认daily。 - 编程语言：对应 GitHub Trending 的语言路径，例如
python、rust、javascript；不指定则使用全语言页。 - 口语/文档语言：通过
--spoken-language传入语言代码（如zh、en），映射为 Trending URL 的spoken_language_code参数。 - 数量：
--limit控制返回仓库数，技能说明默认倾向 Top 10。
抓取目标 URL 形如 https://github.com/trending 或 https://github.com/trending/{language}?since=...，由脚本 build_url 拼装。
结构化输出¶
脚本默认输出 JSON，包含报告元数据（date、since、language、spoken_language、url、updated_at）和仓库列表。每条仓库兼有兼容字段（rank、repo、url、description、language、total_stars、forks、current_period_stars）与便于分析的扩展字段（full_name、author、summary、primary_lang 等）。
用户明确要求表格或导出时，可使用 --format markdown 得到带 Overview 表的 Markdown。
分析报告（Agent 层）¶
技能要求 Agent 不只复制榜单：在 JSON 事实基础上写 Feature / Functionality / Implementation / Why Trending，并做主题归纳（如 AI agent、开发者工具、基础设施等）。分析须基于脚本输出与公开描述，缺信息时写明「未说明」或省略，不得虚构星标、URL 或作者信息。
安装与启用¶
安装 SkillHub CLI¶
若本机尚未安装 skillhub，可先按官方安装文档检查或安装：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时，完整安装（CLI + 默认 Skill）示例：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
说明见 SkillHub 安装与优先源配置。
安装 github-trending¶
安装时必须用 --dir 指向当前 Agent 的 skills 目录，否则技能可能落在当前目录的 ./skills/ 而未被 Agent 加载。官方搜索给出的安装命令为：
skillhub install github-trending-pro --namespace user_cea1fb81 --dir <skills 目录>
常见路径（来自 SkillHub 安装文档）：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或项目下的.agents/skills/
也可在对话中让 AI 按 https://skillhub.cn/install/skillhub.md 安装 @user_cea1fb81/github-trending-pro。
安装完成后，按你所用客户端的要求重启或刷新 Agent，使技能被发现。
运行环境¶
抓取脚本为 Python 3，仅使用标准库（urllib、html.parser 等），无需额外 pip 依赖。执行时需能访问 github.com（脚本请求头含 User-Agent: codex-github-trending-skill/1.0）。
典型用法¶
在对话中触发¶
用自然语言描述需求即可，与技能 description 对齐，例如：
- 「列出今天 GitHub Trending 前 10，并分析 AI 相关主题。」
- 「本周 Rust 语言 Trending 有哪些项目？」
- 「按月榜看 JavaScript 热门仓库，文档语言偏中文的。」
Agent 应推断 since、language、spoken-language，在技能目录下执行 scripts/fetch_trending.py，默认用 JSON 做分析；仅当用户要原始表时再选 Markdown。
直接运行脚本（可复现）¶
在已安装的技能目录内执行（路径以你本机安装位置为准）：
python3 scripts/fetch_trending.py --since daily --limit 10
按语言与周期筛选，并输出 JSON：
python3 scripts/fetch_trending.py --language python --since weekly --limit 10 --format json
带口语筛选的示例（技能文档中的命令）：
python3 scripts/fetch_trending.py --language rust --since monthly --spoken-language zh --limit 10
需要 Markdown 概览表时：
python3 scripts/fetch_trending.py --language javascript --since daily --format markdown
报告结构¶
人工可读报告时，技能要求先给出标题、日期、范围、语言与口语筛选，再附固定表头的 Overview，例如：
| # | Repo | Total Stars | Today | Lang | Description |
|---|------|-------------|-------|------|-------------|
周榜、月榜可将「Today」列名改为 This Week 或 This Month（除非用户明确要求保留 Today）。各仓库详情按技能模板写 URL、星标、增幅、语言与分段分析，最后附简短趋势总结。
适用场景与注意¶
适合谁：需要定期扫 GitHub 热榜、按语言或文档语言收窄范围、并希望 Agent 在事实数据上写一层归纳的开发者或技术写作者；分类为 data-analysis，侧重「取数 + 解读」而非单纯搜索。
限制与注意：
- 页面结构依赖：解析逻辑针对 GitHub Trending HTML。若 GitHub 改版，可能出现空列表或字段缺失；脚本失败时会在 stderr 输出 JSON 格式的
error。 - 网络与合规：抓取受本机网络与 GitHub 可访问性影响；请遵守 GitHub 服务条款与合理访问频率。
- 分析边界：Implementation、Why Trending 等段落是 Agent 在约束下的推断，应与脚本中的原始描述区分；用户要纯 JSON 时不应混入散文。
- 商店数据：截至资料核对时，SkillHub 显示评分 100000、下载 974、安装 1；以 技能页 实时数据为准。
结尾¶
github-trending 把 GitHub Trending 的筛选维度（日/周/月、语言、spoken language）和一份可校验的 JSON 榜单，接到 Agent 的报告流程里，减少手工打开网页和抄表的时间。若你要在 Cursor 等环境里固定使用，按上文 skillhub install 装到对应 skills 目录即可。
官方入口：
- SkillHub 技能页：https://www.skillhub.cn/skills/user_cea1fb81/github-trending-pro
- API 坐标页：https://api.skillhub.cn/user_cea1fb81/github-trending-pro
