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深度调研一个 GitHub 仓库（README/结构/关键源码/活跃度），产出研究报告。纯提示词技能，依赖 web_fetch 工具。
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Based on SOC occupation classification
生成单文件自包含的现代网页（落地页/看板/表单/原型），产出 site.html 可在产物区实时预览。
图像生成的风格模板库与提示词写法指南（纯提示词技能，配合 image_generate 工具使用）。
把数据渲染成图表：产出 PNG 图片与 ECharts option JSON（柱状/折线/饼图）。
生成可下载的演示文稿（.pptx）或独立 HTML 文档（Markdown 转网页）。
用 DuckDB 分析用户上传的 CSV/JSON 数据文件（概览统计或执行 SQL 查询），产出结果文件。
统计给定文本的词数与字符数，并生成 JSON 产物
| name | github-deep-research |
| description | 深度调研一个 GitHub 仓库（README/结构/关键源码/活跃度），产出研究报告。纯提示词技能，依赖 web_fetch 工具。 |
调研一个 GitHub 仓库并产出结构化报告。全程用 web_fetch 抓公开页面（无需 token；
配置 COGNITION_GITHUB_TOKEN 后 web_fetch 对 api.github.com / raw.githubusercontent.com
自动携带认证，限流 60→5000 次/小时，抓取写法不变）。
web_search("site:github.com <主题关键词>")
→ 从结果标题/链接确定 {owner}/{repo} 再进入后续步骤；仓库已明确则跳过本步。web_fetch("https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}")
→ JSON 含 stars/forks/语言/描述/最近推送时间/开源协议。web_fetch("https://raw.githubusercontent.com/{owner}/{repo}/HEAD/README.md")
→ 项目定位、用法、架构说明。web_fetch("https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/contents/")
→ 顶层文件/目录 JSON；对关键子目录可再抓 /contents/{path}。web_fetch("https://raw.githubusercontent.com/{owner}/{repo}/HEAD/{path}")
—— 选入口文件/核心模块/配置（package.json、pyproject.toml、go.mod 判断技术栈）。web_fetch("https://api.github.com/repos/{owner}/{repo}/commits?per_page=5")
→ 最近提交时间与主题；/issues?state=open&per_page=5 看开放问题。调用 write_report 产出 markdown 报告，结构：
定位与解决的问题 → 技术栈与架构（含目录导览）→ 核心实现要点（引用真实源码路径） → 活跃度与成熟度评估 → 借鉴点/风险点。
所有结论必须来自抓取到的真实内容并注明来源 URL；抓取失败的部分如实说明，不要编造。
详细 URL 模式与备选端点见 references/playbook.md（用 skill_read 查看）。