Skill: zlszhonglongshen/github-repo-deep-dive (version 1.0.0)

--- name: github-repo-deep-dive description: GitHub 仓库深度技术解读 — 输入任意开源项目 URL，一键生成架构分析、代码洞察、知识卡片和多平台发布报告。 category: 开发 triggers: 分析仓库, 解读项目, 架构分析, GitHub项目调研, 技术尽调, 项目分析, repo分析, 架构解读 --- # GitHub Repo Deep Dive 输入任意 GitHub 仓库 URL，自动完成技术架构分析、核心代码解读、文档摘要，并生成可视化知识卡片和多平台发布内容。 ## 适用场景 - 开源项目技术选型调研 - 竞品技术架构分析 - 新人上手项目快速了解 - 技术博客/公众号素材积累 - 工程团队技术雷达构建 ## 依赖技能 | 技能 | 作用 | |------|------| | `github` | 获取仓库元数据、文件结构、Stars/PRs 数据 | | `summarize` | 深度摘要 README 和关键文档 | | `Agent-Reach` | 搜索项目评价、使用场景、社区讨论 | | `card-renderer` | 生成小红书风格架构解读知识卡片 | ## 工作流程 ``` Step 1 → github │ gh repo view owner/repo │ gh api repos/owner/repo --jq '.description, .language, .stargazers_count' │ → 输出：仓库基本信息、语言、Star数、描述 │ ▼ Step 2 → github │ gh api repos/owner/repo/contents --jq '.[].name' │ → 输出：根目录文件列表 │ ▼ Step 3 → summarize │ summarize "https://github.com/owner/repo" --model google/gemini-3-flash-preview │ → 输出：README 深度摘要、技术亮点总结 │ ▼ Step 4 → Agent-Reach │ 搜索项目在 Twitter、Reddit、GitHub Discussions 的评价 │ → 输出：社区反馈、用户场景、使用痛点 │ ▼ Step 5 → github │ 分析 package.json / requirements.txt / Cargo.toml 等依赖文件 │ → 输出：技术栈判定、关键依赖列表 │ ▼ Step 6 → card-renderer │ 生成「架构解读」风格知识卡片（Mac Pro 极客风） │ → 输出：封面图 + 详情页图 │ ▼ Step 7 → github │ 生成 Markdown 格式完整分析报告 │ → 输出：结构化技术报告文档 ``` ## 快速开始 ### 分析单个仓库 ``` 输入：https://github.com/tensorflow/tensorflow ``` 系统自动完成： 1. 获取仓库基本信息（语言、Star、描述） 2. 读取 README 并生成深度摘要 3. 分析核心文件结构和技术栈 4. 搜索社区讨论和用户评价 5. 生成架构知识卡片 6. 输出完整 Markdown 分析报告 ### 批量分析多个仓库（对比场景） ``` 输入：[vercel/next.js, remix-run/react-router, astro/astro] ``` 生成并排对比报告，包含： - 技术栈对比表 - Stars / Fork 对比 - 架构风格对比 - 适用场景总结 ## 输出示例 ### 知识卡片内容结构 **封面** - 项目名称 + 一句话定位 - Star 数 / 语言 / 架构风格标签 - 技术雷达（核心依赖） **详情页** - 项目简介 - 核心架构模式 - 技术栈详解 - 优缺点分析 - 社区反馈摘要 - 适用场景建议 ## 命令行使用 ```bash # 方式一：直接分析（由 Agent 执行） gh repo view owner/repo --json name,description,language,stargazerCount # 方式二：获取文件树 gh api repos/owner/repo/contents --jq 'map({name, type})' # 方式三：获取 README gh api repos/owner/repo/readme --jq '.content' | base64 -d ``` ## 注意事项 - 部分私有仓库内容可能无法获取 - 卡片渲染建议使用 Mac Pro 极客风风格，契合技术内容调性 - 分析完成后建议保存报告到飞书 Wiki 或 Obsidian 知识库

path: README.md
content: # GitHub Repo Deep Dive

> 输入任意 GitHub 开源项目，一键生成完整技术架构分析、知识卡片和多平台发布内容。

## 🎯 业务场景

**技术选型调研** — 团队在评估引入某个开源库时，往往需要花 1-2 小时阅读 README、搜索评价、梳理架构。这个工具将这个过程压缩到 **5 分钟自动完成**。

**典型用户画像：**
- 后端/全栈工程师：评估新框架/库是否值得投入
- 技术总监/CTO：快速了解团队正在使用的项目
- 技术博主：批量生成高质量开源项目解读内容
- 开源爱好者：系统化积累对社区项目的理解

## 😣 痛点

| 痛点 | 现状 | 解决后 |
|------|------|--------|
| 读 README 太慢 | 手动浏览，理解效率低 | AI 摘要一键提炼重点 |
| 不知道项目社区反馈 | 到处搜索 Twitter/Reddit | Agent-Reach 自动聚合 |
| 架构分析靠猜 | 看文件结构一头雾水 | 结构化分析输出 |
| 想分享但没有素材 | 手动作图费时费力 | 自动生成知识卡片 |
| 报告难沉淀 | 复制粘贴到各处 | 结构化 Markdown 输出 |

## 🔧 Skill 编排图谱

```
[用户输入 GitHub URL]
        │
        ▼
┌─────────────────────┐
│  ① github           │  获取仓库元数据（描述/语言/Stars/ Fork数）
│  (gh CLI)           │  获取文件结构树、README 内容
└──────────┬──────────┘
           │
           ▼
┌─────────────────────┐
│  ② summarize        │  AI 深度摘要 README 和关键文档
│  (summarize CLI)    │  提炼技术亮点、架构模式、使用限制
└──────────┬──────────┘
           │
           ▼
┌─────────────────────┐
│  ③ Agent-Reach      │  搜索 Twitter/X Reddit HackerNews 评价
│  (社交媒体搜索)     │  收集真实用户使用反馈、优缺点
└──────────┬──────────┘
           │
           ▼
┌─────────────────────┐
│  ④ card-renderer    │  生成小红书风格架构解读卡片
│  (Mac Pro 极客风)   │  封面图 + 详情页，适配多平台发布
└──────────┬──────────┘
           │
           ▼
┌─────────────────────┐
│  ⑤ 输出结构化报告   │  Markdown 格式，可同步到 Wiki/Obsidian
│  (最终交付物)       │  含架构分析 + 卡片图 + 社区反馈
└─────────────────────┘
```

## 📦 涉及技能

| # | 技能 | 角色 | 关键操作 |
|---|------|------|---------|
| 1 | `github` | 数据采集 | `gh repo view`, `gh api`, README 读取 |
| 2 | `summarize` | 内容提炼 | `summarize <url>` 生成摘要 |
| 3 | `Agent-Reach` | 舆情分析 | 搜索 Twitter/Reddit 评价 |
| 4 | `card-renderer` | 可视化 | `render_mac_pro_card.py` 生成极客风卡片 |

## 🚀 使用示例

### 场景：评估 `microsoft/TypeScript` 是否值得深入学习

**输入：**
```
分析 https://github.com/microsoft/TypeScript
```

**自动执行流程：**

1. `gh repo view microsoft/TypeScript` → 获取基本信息
   - 语言：TypeScript，Stars: 99k+，描述：JavaScript 超集

2. `gh api repos/microsoft/TypeScript/contents` → 获取文件树
   - 发现 `src/compiler/` 核心目录结构

3. `summarize "https://github.com/microsoft/TypeScript"` → README 摘要
   - 提炼：编译时类型检查、跨平台支持、VS Code 深度集成

4. `Agent-Reach` → 搜索社区评价
   - Twitter: "TypeScript 已经是前端标配"
   - Reddit: "类型系统是最大优势，编译速度是痛点"

5. `card-renderer` → 生成架构卡片
   - 封面：TypeScript 定位 + Star 数
   - 详情：架构模式 + 优缺点 + 适用场景

**输出：** 完整 Markdown 报告 + 知识卡片图片

### 场景：批量对比三个框架

**输入：**
```
对比 Next.js、Remix、 Astro 的架构差异
```

**自动执行：** 依次分析三个仓库，生成并排对比报告

## 📋 输出文档结构

```markdown
# [项目名] 深度技术解读

## 📊 基本信息
- 仓库：owner/repo
- 语言：TypeScript
- Stars：99,000+
- 最新版本：v5.4.0

## 🎯 项目定位
[一句话描述]

## 🏗️ 架构分析
[核心模块解读]

## 📦 技术栈
[关键依赖分析]

## 💬 社区反馈
[优缺点总结]

## ✅ 适用场景
[何时选用 / 不选用]

## 🔗 相关资源
[官方文档/ Playground 链接]
```

## ⚙️ 扩展方向

- **飞书 Wiki 同步**：接入 `feishu-wiki` 将报告自动发布为 Wiki 页面
- **定时监控**：对核心项目设置 Star 变化监控，定时推送更新报告
- **Obsidian 归档**：接入 `obsidian` 自动创建笔记并建立双向链接
- **对比报告生成**：批量分析多个仓库，输出对比矩阵


path: workflow.json
content: {
  "name": "github-repo-deep-dive",
  "version": "1.0.0",
  "description": "GitHub 仓库深度技术解读工作流 — 自动采集、分析、摘要并生成可视化报告",
  "combo": true,
  "category": "开发",
  "channels": ["feishu", "命令行"],

  "dependencies": [
    "github",
    "summarize",
    "Agent-Reach",
    "card-renderer"
  ],

  "steps": [
    {
      "step": 1,
      "skill": "github",
      "name": "获取仓库元数据",
      "description": "使用 gh CLI 获取仓库基本信息：描述、语言、Stars、Fork 数、许可证等",
      "commands": [
        "gh repo view {owner}/{repo} --json name,description,language,stargazerCount,pushedAt,license",
        "gh api repos/{owner}/{repo}/languages --jq '.'",
        "gh api repos/{owner}/{repo}/contents --jq 'map({name, type})'"
      ],
      "output": {
        "metadata": "仓库基础信息 JSON",
        "fileTree": "根目录文件列表",
        "languages": "语言占比"
      }
    },
    {
      "step": 2,
      "skill": "github",
      "name": "读取 README 和关键文档",
      "description": "获取仓库 README 内容、CHANGELOG、CONTRIBUTING 等关键文档",
      "commands": [
        "gh api repos/{owner}/{repo}/readme --jq '.content' | base64 -d > /tmp/repo_readme.md"
      ],
      "output": {
        "readme": "README.md 原始内容",
        "readmeFile": "/tmp/repo_readme.md"
      }
    },
    {
      "step": 3,
      "skill": "summarize",
      "name": "AI 深度摘要 README",
      "description": "使用 summarize CLI 对 README 进行深度摘要，提炼技术亮点、架构模式、使用限制",
      "commands": [
        "summarize /tmp/repo_readme.md --model google/gemini-3-flash-preview",
        "summarize \"https://github.com/{owner}/{repo}\" --model google/gemini-3-flash-preview"
      ],
      "output": {
        "summary": "README 深度摘要文本",
        "highlights": "技术亮点列表"
      }
    },
    {
      "step": 4,
      "skill": "Agent-Reach",
      "name": "聚合社区评价和舆情分析",
      "description": "搜索项目在 Twitter/X、Reddit HackerNews、GitHub Discussions 的真实用户评价",
      "commands": [
        "使用 Agent-Reach 搜索 Twitter/X: '{repo} review 2025 OR 2026'",
        "使用 Agent-Reach 搜索 Reddit: '{repo} discussion pros cons'",
        "使用 Agent-Reach 搜索 GitHub: '{repo} issues architecture feedback'"
      ],
      "output": {
        "twitter_mentions": "Twitter 评价摘要",
        "reddit_discussions": "Reddit 讨论要点",
        "github_issues": "GitHub Issues 反馈摘要",
        "community_sentiment": "社区整体情绪判断"
      }
    },
    {
      "step": 5,
      "skill": "github",
      "name": "分析核心文件和依赖",
      "description": "分析 package.json / requirements.txt / Cargo.toml 等关键配置文件，判定技术栈",
      "commands": [
        "gh api repos/{owner}/{repo}/contents/package.json --jq '.content' | base64 -d 2>/dev/null || echo 'No package.json'",
        "gh api repos/{owner}/{repo}/contents/Cargo.toml --jq '.content' | base64 -d 2>/dev/null || echo 'No Cargo.toml'",
        "gh api repos/{owner}/{repo}/contents/go.mod --jq '.content' | base64 -d 2>/dev/null || echo 'No go.mod'"
      ],
      "output": {
        "tech_stack": "技术栈列表",
        "key_dependencies": "核心依赖",
        "architecture_pattern": "架构模式判断"
      }
    },
    {
      "step": 6,
      "skill": "card-renderer",
      "name": "生成架构解读知识卡片",
      "description": "使用 Mac Pro 极客风生成小红书风格知识卡片（封面 + 详情页）",
      "commands": [
        "python3 scripts/render_mac_pro_card.py --title '{repo_name}' --subtitle '{one_line_description}' --stars '{star_count}' --lang '{primary_language}' --output /tmp/{repo_name}_cover.png",
        "python3 scripts/render_mac_pro_card.py --content '{architecture_summary}' --output /tmp/{repo_name}_detail.png"
      ],
      "output": {
        "cover_card": "/tmp/{repo_name}_cover.png",
        "detail_card": "/tmp/{repo_name}_detail.png"
      }
    },
    {
      "step": 7,
      "skill": "output",
      "name": "生成结构化 Markdown 报告",
      "description": "汇总以上所有信息，生成完整 Markdown 分析报告",
      "template": "github-repo-report.md",
      "output": {
        "report": "{repo_name}-deep-dive.md",
        "location": "当前工作目录"
      }
    }
  ],

  "triggers": [
    "分析 {owner}/{repo}",
    "解读 GitHub 项目 {url}",
    "调研 {project} 的技术架构",
    "对比 {repo1} 和 {repo2}",
    "生成 {project} 的技术报告",
    "GitHub 项目尽调 {url}"
  ],

  "variables": {
    "owner": "GitHub 用户/组织名",
    "repo": "仓库名称",
    "url": "完整 GitHub URL"
  },

  "outputs": {
    "markdown_report": "结构化 Markdown 技术分析报告",
    "cover_card_image": "封面知识卡片图片",
    "detail_card_image": "详情页知识卡片图片",
    "community_summary": "社区舆情摘要"
  },

  "error_handling": {
    "private_repo": "提示用户该仓库为私有仓库，部分数据无法获取",
    "rate_limit": "gh CLI 速率限制时自动等待后重试（最多3次）",
    "no_readme": "若无 README，尝试从 gh api 获取 description 并标记",
    "card_render_fail": "卡片渲染失败时仍输出 Markdown 报告"
  },

  "metadata": {
    "author": "OpenClaw Agent",
    "tags": ["github", "架构分析", "技术调研", "开源", "代码审查"],
    "created": "2026-04-27",
    "estimated_time": "3-5 分钟（单个仓库）"
  }
}


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