name: github-repo-search description: 幫助使用者搜尋和篩選 GitHub 開源專案，輸出結構化推薦報告。當用戶說"幫我找開源專案"、"搜一下GitHub上有什麼"、"找找XX方向的倉庫"、"開源專案推薦"、"github搜尋"、"/github-search"時觸發。

GitHub 開源專案搜尋助手

用途

從使用者自然語言需求出發，經過需求挖掘、檢索詞拆解、GitHub 檢索、過濾分類、深度解讀，最終產出結構化推薦結果。

目標不是"給很多連結"，而是"給使用者可理解、可比較、可決策、可直接行動的候選倉庫列表"。

適用範圍（V1.1）

• 資料來源：GitHub 公開倉庫。
• 預設不授權（不使用使用者 Token）。
• 預設硬過濾：stars >= 100、archived=false、is:public。
• 預設輸出：單榜單（Top N），榜單內按"倉庫歸屬型別"標註。
• 本流程預設不包含安裝與落地實施（除非使用者單獨提出）。

配額說明（必須知曉）

• 未授權 Core API：60 次/小時。
• Search API：10 次/分鐘（獨立於 Core 額度）。
• 需要在報告中註明檢索時間與配額狀態，避免結果不可復現。

工作流程

環節一：需求收斂（必須完成，不可跳過）

硬性門控：環節一是整個流程的前置條件。無論使用者的需求描述多麼清晰，都必須走完本環節並獲得使用者明確確認後，才能進入環節二。禁止根據使用者的初始描述直接推斷需求並開始檢索。即使使用者說"直接搜就行"，也要先輸出需求摘要讓使用者確認。

第一步：需求挖掘與對齊

目標：把"我想看看 XX"轉成可執行、可排序、可解釋的檢索目標。

需確認資訊（最少）：

1. 主題（如：agent 記憶、RAG、瀏覽器自動化）
2. 數量（Top 10 / Top 20）
3. 最低 stars（預設 100）
4. 排序模式（必須二選一）：相關性優先 / 星標優先（預設：相關性優先）
5. 目標形態（必須二選一或多選）： 可直接使用的產品 / 可二次開發的框架 / 資料清單/方法論

建議補充資訊（可選）：

1. 偏好技術棧（Python/TS/Go 等）
2. 使用場景（學習、生產、對標）
3. 排除項（教程倉庫、歸檔倉庫、純論文復現等）
4. 部署偏好（本地優先/雲端優先/混合）

階段輸出（固定格式）：

核心訴求：
- 主題：xxx
- 數量：Top N
- 最低 stars：>= 100
- 排序模式：相關性優先 / 星標優先（預設：相關性優先）
- 目標形態：xxx
- 偏好：xxx（可空）
- 排除：xxx（可空）

向用戶確認以上資訊。使用者明確確認後才能進入環節二，否則停在這裡繼續對齊。

環節二：檢索執行（以下環節由模型自主執行，無需使用者介入，直到環節四交付報告）

第二步：檢索詞拆解（5-10 組）

目標：平衡"召回率"和"相關性"，避免只靠單詞硬搜導致偏題。

拆詞規則：

每組 query 由以下維度組合：

1. 核心詞：使用者目標詞
2. 同義詞：替代表達（如 long-term memory / stateful memory）
3. 場景詞：coding、mcp、tool、platform、awesome、curated
4. 技術詞：agent、sdk、framework、database、os
5. 排除思路：不在 query 裡硬寫過多負例，放到後續過濾階段

產出格式：

Query-1: "xxx"
目的：高召回核心主題

Query-2: "xxx"
目的：補同義詞盲區

第三步：執行檢索與候選召回

執行原則：

1. 每組 query 都執行檢索（建議每組 30-50 條）。
2. 合併結果形成候選池。
3. 按 owner/repo 去重。
4. 記錄檢索時間與 API 額度資訊。

候選池欄位（最少）：

1. owner/repo
2. stars
3. description
4. repo_url
5. archived
6. language
7. updated_at
8. topics
9. license

第四步：去重與硬過濾

硬過濾（預設）：

1. stars >= 100
2. archived = false
3. is:public

可選硬過濾（按需）：

1. fork = false
2. 指定語言：language:xxx
3. 更新時效：最近 6-12 個月

環節三：質量精煉

第五步：噪音剔除與相關性重排

目標：解決"命中 memory 但其實不是 agent memory"的噪音問題。

噪音剔除規則（示例）：

1. 與主題無關的通用工程倉庫（即使 stars 很高）
2. 關鍵詞誤命中倉庫（僅描述中偶然出現 memory/agent）
3. 無實質內容或異常倉庫

排序原則（V1.1）：

star 不再作為主排序，只作為召回門檻之一。 建議綜合排序權重：

1. 需求相關性：35%
2. 場景適用性：30%
3. 活躍度（更新時效）：15%
4. 工程成熟度（文件/示例/可維護）：15%
5. stars：5%

第六步：倉庫歸屬型別分類（必須）

目標：讓使用者一眼看懂"這個倉庫到底是什麼角色"，避免把框架、應用、目錄混為一談。

推薦型別字典：

1. 通用框架層
2. 應用產品層（可直接使用）
3. 記憶層/上下文基礎設施
4. MCP 服務層
5. 目錄清單層（awesome/curated）
6. 垂直場景方案層
7. 方法論/研究層

第七步：深讀與專案介紹撰寫（必須）

目標：不是"倉庫簡介複述"，而是輸出"對使用者有決策價值"的詳細介紹。

深讀最低要求：

每個入選倉庫至少檢視：

1. README 核心定位段
2. 快速開始/功能章節標題
3. 近期維護訊號（更新時間、Issue/PR 活躍）

專案介紹寫作要求（固定）：

"專案介紹"必須包含兩部分並寫細：

1. 這是什麼：它在系統架構中的角色和邊界
2. 為什麼推薦：它在使用者當前目標下的價值（不是泛泛優點）

可補充：

1. 典型適用場景（1-2 條）
2. 限制或不適用場景（1 條）

環節四：交付與迭代

第八步：單榜生成與報告交付（最終）

交付結構（固定）：

1. 需求摘要
2. 檢索詞清單（5-10 組 + 目的）
3. 篩選與重排規則（明確寫出）

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4. 結果總覽（原始召回/去重後/過濾後）
5. Top N 單榜（表格）
6. 結論與下一步建議

Top N 表格欄位（固定）：

"其它資訊補充"建議內容：

• 語言 / License / 最近更新時間
• 上手複雜度（低/中/高）
• 風險提示（若有）

第九步：使用者確認與迭代（可選）

迭代觸發條件：

使用者反饋"太泛/太窄/不夠準/解釋不夠細"。

迭代動作：

1. 調整檢索詞（增加場景詞或同義詞）
2. 調整 stars 門檻（100 -> 200/500）
3. 增加限定（語言/方向/更新時間）
4. 調整型別權重（例如優先應用層或優先框架層）

預設引數（V1.1）

1. 最低 stars：100
2. 預設輸出：Top 10
3. 預設過濾：archived=false
4. 預設必須分類：是
5. 預設專案介紹粒度：詳細（至少"是什麼 + 為什麼推薦"）

質量檢查清單（交付前自檢）

1. 是否完成需求對齊並明確"目標形態"
2. 是否有 5-10 組 query 且每組有目的
3. 是否記錄了檢索時間與配額狀態
4. 是否執行了去重、硬過濾和噪音剔除
5. 是否完成倉庫歸屬型別分類
6. 是否每個推薦都有詳細專案介紹（不是一句話）
7. 是否使用固定表格欄位交付
8. 是否避免把安裝實施混入本流程

這個 Skill 質量很不錯，文件寫得很專業細緻。它把找 GitHub 專案的流程規劃得很清楚，從理解你的需求、搜尋、篩選到給出推薦報告，每一步都有標準規範。最實用的是它會先確認你的真實需求再開始搜尋，而不是隨便給一堆連結。倉庫分類和推薦理由也都寫得很詳細。不過它主要是純文件，沒有示例展示，實際用起來可能需要自己摸索一下。總體來說是個好用的工具，就是缺少一些使用案例參考。