github-repo-search by yunshu0909/yunshu_skillshub
npx skills add https://github.com/yunshu0909/yunshu_skillshub --skill github-repo-search从用户自然语言需求出发,经过需求挖掘、检索词拆解、GitHub 检索、过滤分类、深度解读,最终产出结构化推荐结果。
目标不是"给很多链接",而是"给用户可理解、可比较、可决策、可直接行动的候选仓库列表"。
stars >= 100、archived=false、is:public。60 次/小时。10 次/分钟(独立于 Core 额度)。硬性门控 :环节一是整个流程的前置条件。无论用户的需求描述多么清晰,都必须走完本环节并获得用户明确确认后,才能进入环节二。禁止根据用户的初始描述直接推断需求并开始检索。即使用户说"直接搜就行",也要先输出需求摘要让用户确认。
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触达数万 AI 开发者,精准高效
目标 :把"我想看看 XX"转成可执行、可排序、可解释的检索目标。
需确认信息(最少) :
相关性优先 / 星标优先(默认:相关性优先)可直接使用的产品 / 可二次开发的框架 / 资料清单/方法论建议补充信息(可选) :
阶段输出(固定格式) :
核心诉求:
- 主题:xxx
- 数量:Top N
- 最低 stars:>= 100
- 排序模式:相关性优先 / 星标优先(默认:相关性优先)
- 目标形态:xxx
- 偏好:xxx(可空)
- 排除:xxx(可空)
向用户确认以上信息。用户明确确认后才能进入环节二,否则停在这里继续对齐。
目标 :平衡"召回率"和"相关性",避免只靠单词硬搜导致偏题。
拆词规则 :
每组 query 由以下维度组合:
产出格式 :
Query-1: "xxx"
目的:高召回核心主题
Query-2: "xxx"
目的:补同义词盲区
执行原则 :
owner/repo 去重。候选池字段(最少) :
owner/repostarsdescriptionrepo_urlarchivedlanguageupdated_attopicslicense硬过滤(默认) :
stars >= 100archived = falseis:public可选硬过滤(按需) :
fork = falselanguage:xxx目标 :解决"命中 memory 但其实不是 agent memory"的噪音问题。
噪音剔除规则(示例) :
排序原则(V1.1) :
star 不再作为主排序,只作为召回门槛之一。 建议综合排序权重:
目标 :让用户一眼看懂"这个仓库到底是什么角色",避免把框架、应用、目录混为一谈。
推荐类型字典 :
目标 :不是"仓库简介复述",而是输出"对用户有决策价值"的详细介绍。
深读最低要求 :
每个入选仓库至少查看:
项目介绍写作要求(固定) :
"项目介绍"必须包含两部分并写细:
可补充:
交付结构(固定) :
Top N 表格字段(固定) :
| 仓库 | 星标 | 仓库归属类型 | 项目介绍(是什么 + 推荐理由) | 其它信息补充 | 链接 |
|---|
"其它信息补充"建议内容 :
迭代触发条件 :
用户反馈"太泛/太窄/不够准/解释不够细"。
迭代动作 :
100Top 10archived=falseWeekly Installs
161
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Feb 26, 2026
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