echovic GitHub 项目探索和总结
Instructions
当用户想要探索和总结 GitHub 上的热门项目时，按照以下步骤执行：
1. 确定搜索目标
- 如果用户提供了具体的项目名称或技术栈，直接搜索相关项目
- 如果用户没有明确目标，搜索当前热门或趋势项目
- 使用 WebSearch 工具查找相关 GitHub 仓库
2. 收集项目信息
使用以下方法收集项目信息：
- WebSearch: 搜索 "trending GitHub repositories" 或 "popular GitHub projects "
- WebFetch: 获取 GitHub 项目页面信息
- GitHub API: 如果需要，可以访问 GitHub API 获取项目详细信息
3. 分析项目内容
对每个项目进行以下分析：
- 项目名称和描述: 获取项目的基本信息
- Star 数量: 评估项目的受欢迎程度
- 主要技术栈: 识别项目使用的主要技术
- 最近更新: 检查项目活跃度
- 贡献者数量: 评估社区活跃度
- 项目特点: 识别项目的独特功能或优势
- 文档质量: 评估项目的文档完整性
4. 生成项目总结
为每个项目生成以下信息：
- 项目名称: 项目完整名称
- 描述: 项目的主要功能和目标
- GitHub 链接: 项目地址
- Stars: Star 数量
- 技术栈: 使用的主要技术
- 最后更新: 最近更新时间
- 项目亮点: 项目的独特功能或优势
- 适用场景: 适合的应用场景
5. 提供综合分析
- 按受欢迎程度排序项目列表
- 提供整体趋势分析
- 推荐最适合用户需求的项目
- 指出项目之间的差异和特点
Output Format
以结构化格式输出项目信息：
## 项目名称
- **描述**: 项目功能描述
- **GitHub**: [链接地址](https://github.com/...)
- **Stars**: 数量
- **技术栈**: 技术列表
- **最后更新**: 日期
- **亮点**: 项目特色
- **适用场景**: 使用场景
Examples
示例 1: 探索前端框架
用户: "帮我找一些流行的前端框架项目"
- 搜索 "popular frontend frameworks GitHub"
- 分析 React, Vue, Angular 等项目
- 提供详细的技术栈和特点对比
示例 2: 探索 AI 相关项目
用户: "找一些热门的 AI 开源项目"
- 搜索 "trending AI open source projects"
- 分析项目的技术栈和应用场景
- 提供项目亮点和适用场景
示例 3: 探索特定技术
用户: "找一些用 TypeScript 写的优秀项目"
- 搜索 "best TypeScript projects GitHub"
- 分析项目质量和技术特点
- 提供综合评价和推荐