GitHub Trending 探索
2026 版核心认知：GitHub Trending 已是严重被 hype 和 AI slop 污染的榜单（Karpathy 等反复确认）。本 skill 的唯一价值是「结构化数据 + 严格过滤 + 写出真实 angle」，而不是再输出一份 list。
职责边界（严格遵守）：
- 只负责发现 + 趋势分析 + 日报/洞察报告
- 不负责把结果加工成公众号/小红书/X 帖（用
/scout-to-article或/blog-write） - 不负责多 AI 深度竞品/社区反应调研（用
/multi-ai-research）
何时触发（推荐触发词）
- 探索今日/本周热门
- “Rust / Python / Go 最近有什么好项目”
- “AI / Agent / LLM 领域现在 trending 什么”
- “帮我看看 GitHub trending，有没有类似 X 的项目”
- “最近什么技术在快速增长，值得关注”
- “做个 GitHub trending 日报 / 周报”
- 想过滤 hype、要真实增长信号时
不适合：纯快速事实查询（直接让 Claude 回答即可）。
完整工作流（必须按顺序，不要跳步）
- 拿干净数据（优先用脚本）
```bash # 在 skill 目录执行；如果 skill 已安装到 ~/.claude/skills，也可以换成对应安装路径 cd /path/to/claude-arsenal/skills/github-trending
# 今日总榜 TOP 8 python3 scripts/fetch_trending.py --since daily --limit 8
# Rust 周榜 python3 scripts/fetch_trending.py --since weekly --language Rust --limit 6
# 开发者榜 python3 scripts/fetch_trending.py --developers --since daily --limit 10 ``` 脚本输出结构化 JSON，绝不直接 WebFetch 原始 HTML。
- 筛 TOP N + 过滤 hype
- 默认 5-8 个
- 优先选 stars_today 有真实增量 + forks 跟上 + 不是纯 awesome-list 的
- 参考
reference/extended.md中的「Hype 红旗」快速排除
- 必要时轻度 enrich
- 只对最终入榜的 2-3 个项目，必要时再用 WebFetch 看 README 头部或 Releases
- 不要一上来就读全量 README
- 套模板 + 必写 Angle
- 用参考模板组织
- 最后必须有独立一段「今日观察 / Angle」，这是产出价值所在
- 输出 + 归档（可选）
- 普通用户：直接给 Markdown 日报
- 想后续发文：把 JSON + angle 结构喂给下游 skill
脚本安装与依赖
首次使用执行：
python3 -m pip install -r requirements.txt如果没有 requirements.txt，手动安装：
python3 -m pip install requests beautifulsoup4 lxml脚本位置：scripts/fetch_trending.py（相对本 skill 目录）。
支持参数见脚本 --help。所有错误都会以清晰 JSON 返回，绝不静默失败。
输出硬性要求
日报结尾必须包含「Angle」段，否则视为不合格输出。
好 Angle 特征：
- 指出 1-2 个跨项目模式（技术演进、社区偏好、 hype 信号）
- 给出可行动建议（“这个方向值得跟进，但优先看 fork 增长”）
- 基于今日真实数据，不复述旧知识
进阶场景
- 领域深度报告：先用脚本按 language 拉月榜，再结合
reference/extended.md里的评估框架写对比表。 - 长期跟踪：用
/loop技能每天定时跑脚本 + 分析，输出到固定目录。 - 想知道社区真实反应：对重点项目再调用
/multi-ai-research。 - 想发内容：把结构化结果 + angle 交给
scout-to-article。
Extended Reference
所有详细框架（数据源、评估维度、hype 识别、趋势分类、好/坏 Angle 示例、scraper 维护提示、2026 社区共识）已移至 [reference/extended.md](reference/extended.md)。
日常触发时不需要读它。只有你要定制模板、维护脚本、或做高精度分析时再加载。
更新记录：2026-05 完整重构（引入可靠 scraper 层 + 严格 pipeline + 拆分 reference + 移除所有硬编码日期/旧趋势列表）。数据永远以脚本实时输出为准。