How do I install the Github Stars Analyzer skill?

Run npx skillmds@latest add tomevault-io/github-stars-analyzer in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.

Is Github Stars Analyzer safe to use?

This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.

Which AI agents work with Github Stars Analyzer?

This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.

Is Github Stars Analyzer free to use?

Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.

Who published Github Stars Analyzer?

tomevault-io (@tomevault-io) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.

Github Stars Analyzer by tomevault-io

Name: Github Stars Analyzer
Author: tomevault-io

Github Stars Analyzer

抓取指定 GitHub 用户 Stars 下的所有项目，并生成标准化中文 Markdown 报告。当用户提到"分析 GitHub stars"、"导出收藏项目"、"汇总 GitHub 星标"、"生成 stars 报告"，或粘贴包含 ?tab=stars 的 GitHub 链接时，必须触发此技能。始终通过 bash_tool 运行 Python 脚本完成任务，不要使用浏览器 Artifact 或 web_fetch 抓取 GitHub 数据。 Use when this capability is needed.

tomevault-io 5a4c6c0 2 files · 4.5 KB Updated Sep 17, 2026

File contents

GitHub Stars 分析器技能

技能概述

通过 GitHub 公开 API 抓取用户所有 starred 仓库，按大类自动分组，生成标准化中文 Markdown 报告文件。

文件结构

github-stars-analyzer/
├── SKILL.md                  ← 本文件
├── scripts/
│   └── fetch_stars.py        ← 抓取 + 报告生成脚本
└── assets/
    └── template.md           ← 标准化报告模板（说明格式规范）

执行流程

第一步：解析用户名

从用户消息中提取 GitHub 用户名，支持以下格式：

https://github.com/USERNAME?tab=stars
https://github.com/USERNAME
@USERNAME
裸用户名

第二步：运行脚本

将脚本复制到工作目录后执行：

cp /path/to/skill/scripts/fetch_stars.py /home/claude/fetch_stars.py
python3 /home/claude/fetch_stars.py USERNAME --output /home/claude/USERNAME_github_stars.md

可选参数：

--token <PAT>：GitHub Personal Access Token，将 API 限额从 60次/小时提升至 5000次/小时
--output <路径>：指定输出文件路径，默认为 <username>_github_stars.md

第三步：交付文件

cp /home/claude/USERNAME_github_stars.md /mnt/user-data/outputs/USERNAME_github_stars.md

然后使用 present_files 工具将文件提供给用户。

报告大类分类规则

脚本按仓库 topics 和语言自动划分以下大类（优先级从上到下匹配）：

大类	匹配关键词（topics / 语言）
🤖 人工智能与机器学习	ai, ml, machine-learning, deep-learning, llm, nlp, neural-network, gpt, pytorch, tensorflow
🛠️ 开发工具与效率	cli, tool, productivity, devtools, vscode, vim, ide, automation, workflow
🌐 前端与界面	frontend, react, vue, angular, css, html, ui, design, javascript, typescript
⚙️ 后端与框架	backend, api, rest, graphql, microservice, server, django, flask, fastapi, go, rust
📦 基础设施与运维	devops, docker, kubernetes, ci-cd, cloud, aws, infra, terraform, nginx
🗄️ 数据库与数据	database, sql, nosql, redis, postgres, mongodb, data, analytics, etl
🔒 安全与隐私	security, hacking, pentest, crypto, privacy, auth, vulnerability
📚 学习资源与文档	awesome, tutorial, learning, course, book, guide, roadmap, cheatsheet
🎮 游戏与创意	game, graphics, animation, art, creative, shader
🐍 Python 生态	语言为 Python 且未命中以上类别
其他	未匹配任何类别的仓库

报告模板规范

详见 assets/template.md，生成报告时严格遵循该模板的结构和中文命名规范。

错误处理

HTTP 404：提示用户名不存在，终止
HTTP 403：提示 API 超限，显示剩余等待秒数，建议添加 --token
网络不通：提示检查网络连接（Claude 服务器无外网出口，脚本需在用户本地运行）

向用户说明

完成后告知用户：

文件已生成，可直接下载
如需在本地重新运行：python3 fetch_stars.py <用户名>
如遇 API 限速，在 GitHub 设置页生成一个免费 Token（无需任何权限勾选）后加上 --token 参数

Source: AgentWorkers/skills — distributed by TomeVault.

---name: github-stars-analyzerdescription: 抓取指定 GitHub 用户 Stars 下的所有项目，并生成标准化中文 Markdown 报告。当用户提到"分析 GitHub stars"、"导出收藏项目"、"汇总 GitHub 星标"、"生成 stars 报告"，或粘贴包含 ?tab=stars 的 GitHub 链接时，必须触发此技能。始终通过 bash_tool 运行 Python 脚本完成任务，不要使用浏览器 Artifact 或 web_fetch 抓取 GitHub 数据。 Use when this capability is needed.---# GitHub Stars 分析器技能## 技能概述通过 GitHub 公开 API 抓取用户所有 starred 仓库，按大类自动分组，生成标准化中文 Markdown 报告文件。## 文件结构```github-stars-analyzer/├── SKILL.md ← 本文件├── scripts/│ └── fetch_stars.py ← 抓取 + 报告生成脚本└── assets/ └── template.md ← 标准化报告模板（说明格式规范）```## 执行流程### 第一步：解析用户名从用户消息中提取 GitHub 用户名，支持以下格式：- `https://github.com/USERNAME?tab=stars`- `https://github.com/USERNAME`- `@USERNAME`- 裸用户名### 第二步：运行脚本将脚本复制到工作目录后执行：```bashcp /path/to/skill/scripts/fetch_stars.py /home/claude/fetch_stars.pypython3 /home/claude/fetch_stars.py USERNAME --output /home/claude/USERNAME_github_stars.md```可选参数：- `--token <PAT>`：GitHub Personal Access Token，将 API 限额从 60次/小时提升至 5000次/小时- `--output <路径>`：指定输出文件路径，默认为 `<username>_github_stars.md`### 第三步：交付文件```bashcp /home/claude/USERNAME_github_stars.md /mnt/user-data/outputs/USERNAME_github_stars.md```然后使用 `present_files` 工具将文件提供给用户。## 报告大类分类规则脚本按仓库 topics 和语言自动划分以下大类（优先级从上到下匹配）：| 大类 | 匹配关键词（topics / 语言） ||------|--------------------------|| 🤖 人工智能与机器学习 | ai, ml, machine-learning, deep-learning, llm, nlp, neural-network, gpt, pytorch, tensorflow || 🛠️ 开发工具与效率 | cli, tool, productivity, devtools, vscode, vim, ide, automation, workflow || 🌐 前端与界面 | frontend, react, vue, angular, css, html, ui, design, javascript, typescript || ⚙️ 后端与框架 | backend, api, rest, graphql, microservice, server, django, flask, fastapi, go, rust || 📦 基础设施与运维 | devops, docker, kubernetes, ci-cd, cloud, aws, infra, terraform, nginx || 🗄️ 数据库与数据 | database, sql, nosql, redis, postgres, mongodb, data, analytics, etl || 🔒 安全与隐私 | security, hacking, pentest, crypto, privacy, auth, vulnerability || 📚 学习资源与文档 | awesome, tutorial, learning, course, book, guide, roadmap, cheatsheet || 🎮 游戏与创意 | game, graphics, animation, art, creative, shader || 🐍 Python 生态 | 语言为 Python 且未命中以上类别 || 其他 | 未匹配任何类别的仓库 |## 报告模板规范详见 `assets/template.md`，生成报告时严格遵循该模板的结构和中文命名规范。## 错误处理- **HTTP 404**：提示用户名不存在，终止- **HTTP 403**：提示 API 超限，显示剩余等待秒数，建议添加 `--token`- **网络不通**：提示检查网络连接（Claude 服务器无外网出口，脚本需在用户本地运行）## 向用户说明完成后告知用户：1. 文件已生成，可直接下载2. 如需在本地重新运行：`python3 fetch_stars.py <用户名>`3. 如遇 API 限速，在 GitHub 设置页生成一个免费 Token（无需任何权限勾选）后加上 `--token` 参数---> Source: [AgentWorkers/skills](https://github.com/AgentWorkers/skills) — distributed by [TomeVault](https://tomevault.io).

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