Token导航 LogoToken导航

Agent Skill · 研究检索

github-research(GitHub 研究)

用于围绕 GitHub 仓库、Issue、Pull Request、分支、提交和代码协作流程提供辅助能力。它适合让 Agent 查询项目状态、整理变更、辅助创建或检查协作事项,并把仓库中的信息转成可执行的下一步。使用时需要区分只读查询和写入操作;涉及创建 PR、修改 Issue、推送分支或访问私有仓库时,应确认 token 权限、目标仓库范围和用户授权。

github-research 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Local Agent,通过unknown获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 51,696。

总安装 576周安装 24下载 192核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:github-research(GitHub 研究)
来源仓库:https://skills.volces.com
仓库路径:github-research
安装命令:
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。当前暂无明确安装命令,请以来源页面说明为准。

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

github-research 用于 GitHub 相关信息的查询与分析,支持项目研究与协作支持。适合根据仓库线索定位 Issue、PR 或代码变更上下文。可辅助 Agent 生成项目状态摘要与下一步建议。涉及写入操作时应确认 token 权限与仓库访问范围。安装前建议评估权限边界及是否触发网络请求或文件操作。

来源仓库内路径:github-research

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Local Agent;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    没有现成安装命令,按unknown的说明从来源页面获取,仓库路径是 github-research。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

github-research 怎么安装?

公开资料没有给出可以直接复制的命令,需要按来源页面说明手动安装,仓库内路径为 github-research。

github-research 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Local Agent。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

github-research 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

github-research 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

github-research 用的人多吗?

公开数据是累计安装 576 次,近一周安装 24 次,下载 192 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

github-research 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 Local Agent 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Local Agent,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
github-research

GitHub 研究 · 本页

576—需要联网未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

GitHub Research 🐙

GitHub 仓库深度搜索与分析工具。专为技术细分领域调研设计,支持多维度筛选和详细数据分析。

功能特性

  • 🔍 精准搜索 - 按关键词搜索特定领域的 GitHub 仓库
  • 📊 多维度筛选 - Stars、语言、更新时间、Forks
  • 📈 趋势分析 - 识别活跃项目和新兴趋势
  • 🏷️ 标签分类 - 自动提取项目标签和主题
  • 📋 结构化输出 - Markdown表格,易于整合到报告

使用方式

基础搜索

# 搜索特定领域
node scripts/github-search.mjs "agent memory"

# 指定编程语言
node scripts/github-search.mjs "rag" --language python

# 更多结果
node scripts/github-search.mjs "llm" --limit 20

高级筛选

# 筛选高星项目(>1000 stars)
node scripts/github-search.mjs "vector database" --min-stars 1000

# 最近更新的项目(30天内)
node scripts/github-search.mjs "embedding" --updated-within 30

# 组合筛选
node scripts/github-search.mjs "multi-agent" \
  --language python \
  --min-stars 500 \
  --updated-within 90 \
  --limit 15

获取详细信息

# 获取单个仓库的详细信息
node scripts/repo-detail.mjs "microsoft/autogen"

# 批量获取(从搜索结果)
cat search-results.json | node scripts/batch-detail.mjs

输出格式

搜索结果表格

## 🔥 GitHub 热门项目: agent memory

| 排名 | 项目 | ⭐ Stars | 🍴 Forks | 💻 语言 | 📅 更新 | 🔗 链接 |
|-----|------|---------|---------|--------|--------|--------|
| 1 | microsoft/autogen | 32.5k | 4.8k | Python | 2天前 | [查看](https://github.com/microsoft/autogen) |
| 2 | langchain-ai/langchain | 89.2k | 14.1k | Python | 1天前 | [查看](https://github.com/langchain-ai/langchain) |
| 3 | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

### 📊 统计摘要
- **总项目数**: 15
- **平均 Stars**: 5,230
- **主要语言**: Python (80%), TypeScript (13%), Go (7%)
- **活跃度**: 73% 最近30天有更新

详细报告

## 📋 项目详情: microsoft/autogen

**全称**: AutoGen
**描述**: A programming framework for building AI agents
**🏷️ 标签**: ai-agents, multi-agent, llm, python

**📈 数据统计**
- Stars: 32,547 (+156 this week)
- Forks: 4,823
- Issues: 1,234 open
- Pull Requests: 89 open

**💻 代码信息**
- 主要语言: Python (98.2%)
- 代码行数: ~150k
- 许可证: MIT

**📅 活跃度**
- 最后提交: 2天前
- 提交频率: 日均 12 commits
- 贡献者: 234人

**🔗 链接**
- 仓库: https://github.com/microsoft/autogen
- 文档: https://microsoft.github.io/autogen/
- 示例: https://github.com/microsoft/autogen/tree/main/samples

参数说明

参数说明默认值示例
query搜索关键词必填"agent memory"
--language编程语言筛选无python, typescript, go
--min-stars最小 stars 数1001000
--max-stars最大 stars 数无限制50000
--updated-within最近N天更新36530, 90
--created-after创建日期之后无2024-01-01
--sort排序方式starsstars, updated, forks
--order排序顺序descasc, desc
--limit返回结果数1020, 50
--output输出格式tabletable, json, csv

工作流集成

在 Multi-Agent Research 中使用

# Intel Agent 调用 GitHub Research
subagent_task = """
你是情报分析师。使用 github-research skill 获取最新数据。

执行以下命令:

node ~/.openclaw/workspace/skills/github-research/scripts/github-search.mjs \ "agent memory" \ --language python \ --min-stars 500 \ --updated-within 90 \ --limit 15 \ --output json > /tmp/gh_results.json


基于结果生成报告表格... """

批量分析多个领域

#!/bin/bash
TOPICS=("agent memory" "rag" "vector database" "llm orchestration")

for topic in "${TOPICS[@]}"; do
  safe_topic=$(echo "$topic" | tr ' ' '-')
  node scripts/github-search.mjs "$topic" \
    --min-stars 1000 \
    --limit 15 \
    --output json > "results/${safe_topic}.json"
done

API 限制

  • 未认证请求: 60次/小时
  • 认证请求: 5000次/小时
  • 建议: 对于大量查询,配置 GitHub Token

配置 GitHub Token(可选)

export GITHUB_TOKEN="ghp_your_token_here"

数据来源

  • GitHub Search API v3
  • GitHub REST API
  • 官方 GitHub 网站(备用)

*专为技术细分领域调研设计 | GitHub Research v1.0*

平台分布

Local Agent

98.75%
按下载量换算190

安全审计

Socket

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

继续浏览同类 Skills