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github-explore

基于 gh CLI 的 GitHub 搜索/发现/审计技能包（SKILL.md 打包）：仓库搜索、多轴探索、趋势、仓库概览、相似项目、代码搜索、issue/PR 搜索与组织审计；以 dsh bundle 形式安装（并已发布 npm）。

代码评审
访问 GitHub
文档README

github-explore

给 AI 编码 agent 用的 gh CLI 发现 + 管理封装。

English version · 简体中文

这是什么

github-explore 是一个 agent skill，把"在 GitHub 上搜 X"这件事转成结构化、去重、相关性打分后的结果。它在 gh search 和 gh repo view 之上包了一层：智能过滤、语义多维度探索、分层输出——核心目的是让 agent 的 context window 不被淹没。

当你让 agent "找多 agent 协作相关的项目"，你不会想要一个按 star 排序的列表，把 ollama、langchain 这种通用 LLM 框架堆在最前面。你想要的是：经典项目（crewAI、autogen、MetaGPT、langgraph、camel、ChatDev、AutoGPT）排在最上面，协议层（A2A、ANP、ag-ui）作为单独维度，awesome-* 目录沉到最下面。这个 skill 做的就是这件事。

为什么需要它

裸 gh search 在 agent 研究场景下有三个结构性问题：

  1. 默认按 star 排序 = 噪音。 搜 "multi-agent" 出来 ollama（18 万星）和 langchain（14 万星）排第一，因为 GitHub 按热度排，不按相关度。
  2. 没有语义轴。 "搜 Y 相关 repo" 是一维查询。真实主题有多面语义（框架 / 协议 / 模式），应该并行探索再合并去重。
  3. 输出撑爆 context。 gh search repos --json 每个 repo 返回完整 body、日期、license 对象。50 个塞进 LLM 浪费几千 token。

github-explore 用一层薄 Python 解决这三点。

核心能力

  • 多维度语义探索 — explore.py 让 agent 为每个主题定义 2-4 个语义轴，并行跑、合并去重，相关性得分综合了"跨轴命中数"、"经典锚点召回率"、"在 awesome list 里的信号"。
  • 智能默认值 — 每个发现脚本默认过滤 fork 和 archived repo、设最低 star 门槛、按 fullName 去重、输出分层 markdown 摘要（约 3KB stdout）。
  • 分层输出 — 完整报告自动写到 %TEMP%/gh-explore-{topic}-{ts}.md；agent 读摘要就行，要细节再拉文件。一次探索把 context 从 ~18KB 压到 ~2KB。
  • 字段级契约 — python scripts/<script>.py --schema 打印 3 个支持脚本（find_repos / explore / repo_summary）的输出 JSON 结构，配套 skills/github-explore/scripts/schemas/ 下的 schema 文件；其余脚本的 JSON 与 gh search 原生 camelCase 字段一致（见 skills/github-explore/references/commands-search-format.md）。
  • 不引入新 CLI 表面 — 每个脚本就是 gh search 或 gh repo view 的封装。去掉 skill 你照样能手动跑同样的 gh 命令；价值在过滤、去重、打分这套。

快速开始

▼
bash
复制代码
# 1. 安装 skill（支持 Claude Code、Codex、Cursor 等 17+ agent CLI）
npx skills add Fectivnfy112357/github-explore

# Hermes Agent 用户：
hermes skills install https://raw.githubusercontent.com/Fectivnfy112357/github-explore/main/skills/github-explore/SKILL.md --force

# 2. 确认 gh CLI 已认证
gh auth status

# 3. 试一下（脚本位于安装后的 skill 目录，Claude Code 为 ~/.claude/skills/github-explore/）
cd ~/.claude/skills/github-explore
python scripts/find_repos.py "向量数据库" --language python --min-stars 500
python scripts/explore.py "多 agent 协作" \
  --axis "framework|multi-agent framework in:readme; collaborative agents in:readme" \
  --axis "protocol|A2A agent protocol in:readme; agent-to-agent communication in:readme"

作为 DeepSeek Harness（dsh）插件安装

同一个仓库同时也是 dsh profile bundle：package.json 声明了 dsh.bundle.patch，可以像普通 dsh 插件一样安装，skill 由插件在运行时注册 （无需手动拷文件）。dsh plugin 把参数转发给 pnpm，所以任何 pnpm spec 写法都行——从短到长：

▼
bash
复制代码
# GitHub 简写（无需发布）——最短
dsh plugin --profile web add Fectivnfy112357/github-explore

# 完整 git URL
dsh plugin --profile web add git+https://github.com/Fectivnfy112357/github-explore.git

# 裸 npm 包名——发布到 npm（npm publish）之后可用
dsh plugin --profile web add github-explore

# 本地路径 / tarball（同一流程）
dsh plugin --profile web add /path/to/github-explore

profile 重启后 github-explore skill 会出现在 agent 目录里——插件 （lib/index.js）解析 skills/github-explore/SKILL.md 并通过 ctx.skills 注册，resourceBase 指向 skill 目录，skill 正文里的 scripts/ / references/ 相对路径照常可用。 卸载：dsh plugin --profile web remove github-explore。

作为 Agent Plugins 1.0 插件安装

这个仓库同时也是 Agent Plugins 1.0 包： plugin.json 声明清单，skill 以自包含形态（含 scripts/ 和 references/）放在固定的 skills/github-explore/ 位置。任何兼容 Agent Plugins 1.0 的客户端（ChatGPT、Codex、Cursor、GitHub Copilot、 Kiro、VS Code 等）都可以直接从仓库加载：

▼
bash
复制代码
git clone https://github.com/Fectivnfy112357/github-explore.git
# 把客户端指向仓库根目录即可：plugin.json + skills/github-explore/SKILL.md

一个仓库，三条安装路径——npx skills add（标准 skills）、 dsh plugin --profile web add（DeepSeek Harness）、任意 Agent Plugins 1.0 客户端读的都是同一套文件。

每条命令往 stdout 写约 3KB 分层 markdown 摘要、往 temp 文件写完整报告。需要 JSON 加 --format json（显式；管道不会自动切）。

仓库布局

一个仓库同时服务三种打包格式；skill 在 Agent Plugins 固定位置下自包含， 无论哪种安装器拷贝它行为都一致：

▼
text
复制代码
github-explore/
├── plugin.json                    # Agent Plugins 1.0 清单（$schema + name 必填）
├── skills/
│   └── github-explore/            # 唯一的 skill，完全自包含
│       ├── SKILL.md               #   skill 正文（frontmatter: name/description）
│       ├── scripts/               #   9 个入口脚本 + _lib.py + schemas/
│       └── references/            #   gh 命令参考（commands-*.md）
├── package.json                   # dsh 插件（dsh.bundle.patch）+ npm 元数据
├── cordis.patch.yml               # dsh loader 补丁（插入 skill 条目）
├── lib/index.js                   # dsh 插件：通过 ctx.skills 注册 skill
├── README.md / README_zh.md
└── LICENSE
  • Agent Plugins 1.0 读 plugin.json + skills/<name>/SKILL.md（可选 mcp.json）。
  • dsh 读 package.json → dsh.bundle.patch → cordis.patch.yml → lib/index.js。
  • npx skills add 发现 skills/<name>/SKILL.md 并安装整个 skill 目录 （scripts + references 一并带上）。

脚本列表

脚本用途支持 --schema说明
find_repos.py多维过滤的智能 repo 搜索✅默认入口。多词自由文本跑双 scope（in:readme + 默认）提升语义召回。
explore.py多维度主题探索✅agent 内联定义轴。输出经典锚点 + 跨轴命中 + 每轴 top 5。
discover.py从 seed 结果自动拓主题❌读 top seed 提取它们的 topic，逐个搜。快、机会主义。
trending.py时间窗热门 repo❌默认 7d；支持 --topic、--language、--min-stars。
repo_summary.py单个 repo 深度概览✅topic、语言、最近活跃、可 @ 用户、license。
find_similar.py找替代项目❌跨语言选项 --no-language。
code_search.py按 pattern 搜代码❌--repo、--org、--owner、--extension、--filename。
search_issues.py搜 issue / PR❌--state、--type、--label、--author、--assignee。
org_landscape.py审计整个 org❌--group-by {language,topic,activity,stars}。
_lib.py共享 helper不适用ensure_auth、gh_json、parse_since、print_schema。不直接调。
__init__.py模块 docstring不适用描述 scripts 包的约定。

--schema 缺口：9 个脚本里 6 个还没暴露 --schema CLI 参数。已支持的 3 个（find_repos / explore / repo_summary）+ 配套的 repo.schema.json / explore.schema.json / repo_summary.schema.json 覆盖了最高频路径。

架构

▼
text
复制代码
                  ┌─────────────────────────────────────────────┐
                  │         Agent（LLM、coder 等）              │
                  │  - 读 SKILL.md 了解触发条件 + 协议          │
                  │  - 决定用哪个脚本 + 哪些轴                  │
                  └──────────────────┬──────────────────────────┘
                                     │ python scripts/<name>.py [args]
                                     ▼
            ┌────────────────────────────────────────────────────┐
            │  skills/github-explore/scripts/                   │
            │  （9 个入口 + _lib + __init__）                    │
            │  ─────────────────────────────────────────────────│
            │  find_repos   explore   discover   trending       │
            │  repo_summary find_similar code_search            │
            │  search_issues org_landscape                       │
            │                                                    │
            │  共享：_lib.ensure_auth, _lib.gh_json,            │
            │        _lib.print_schema, _lib.parse_since         │
            └──────────────────┬─────────────────────────────────┘
                               │ subprocess.run(['gh', ...])
                               ▼
            ┌────────────────────────────────────────────────────┐
            │  gh CLI  （search repos / repo view / search code）│
            │  通过 gh auth status 认证。                        │
            └──────────────────┬─────────────────────────────────┘
                               │
                               ▼
            ┌────────────────────────────────────────────────────┐
            │  GitHub REST + Search API                          │
            │  ~5000/hr core / ~30/min search（已认证）          │
            └────────────────────────────────────────────────────┘

            输出：
            - stdout：~3KB 分层 markdown 摘要（默认）
            - stdout：完整 JSON（显式 --format json）
            - 磁盘：%TEMP%/gh-explore-{topic}-{ts}.md（始终写）

两层，一个心智模型。 scripts 负责发现（搜 / 去重 / 打分 / 渲染）。直 gh 负责管理（建 / 改 / 合并 / 标 label / 跑 workflow）。references/commands-*.md 文档化管理类命令，不让 SKILL.md 臃肿。

何时用哪个

任务工具
找某主题的 repofind_repos.py "<query>"
摸清整个领域全貌explore.py "<topic>" --axis ...
自动拓到相关主题discover.py "<seed>"
看最近热门trending.py --window 7d
读懂一个 reporepo_summary.py owner/repo
找替代品find_similar.py owner/repo
某 pattern 在哪用code_search.py "<pattern>" --org ...
搜 issue / PRsearch_issues.py "<query>"
审计一个 orgorg_landscape.py <org>
建 repo、提 PR、加 label、跑 CIgh <command>（查 references/commands-*.md）

值得知道的设计取舍

这些是脚本里隐含的非显然决定，列出来免得你反推：

  1. in:readme 是多词自由文本的默认 scope。 description 太短消歧不了主题。find_repos 跑双 scope 再合并，对 in:readme 命中加相关性加成，让小而专的经典项目压过大而泛的通用 repo。
  2. --exclude 是后置过滤，不是 query 里的 -term。 GitHub 的 -term 排除词对 awesome list、tutorial 经常失效；这个 skill 在合并阶段按 fullName / description 子串过滤。
  3. awesome-* 目录打 ☰list 标签并重度降权，不删除。它们是另一类产物（合集 vs. 代码），应该排在真项目下面，但仍可发现。
  4. star 排序是兜底，不是默认。 explore.py 按相关性得分排序：经典锚点召回 + 跨轴命中 + log 缩放的 star 数。100★ 经典锚点永远压过 20 万★ 但只提了一嘴的通用 repo。
  5. 输出分层，不内联。 stdout 控制在 ~3KB；完整结果写 temp 文件。这是 agent 循环跑多个主题时最大的 context 节省点。

贡献

欢迎 issue 和 PR。这是经过多次实际使用迭代出来的个人 skill；测试面是脚本本身，不是一套单元测试。

提 PR 之前：

  1. 确认改动的脚本 python scripts/<name>.py --help 和（如果支持）--schema 还能跑通。
  2. 新增脚本的话，往脚本列表加一行，考虑是否要在 skills/github-explore/scripts/schemas/ 加 schema 文件。
  3. 保持分层输出约定：stdout 摘要 + temp 文件全量报告，没有例外。

许可证

MIT。详见 LICENSE。

致谢

由 贾晓源 (@Fectivnfy112357) 维护。

代码评审

快捷安装

复制到终端去安装插件

dshplugin--profilewebaddgithub-explore

温馨提示

装插件等于在本机跑第三方代码，权限与你相同，能读文件、用凭据、访问网络，工具审批管不到。请只装可信来源，并尽量锁定 commit。

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