| 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。 |
GitHub 深度调研
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)。
调研流程(按序执行,每步都要真实抓取)
- 定位仓库(仅当用户没给出明确的 owner/repo 时):
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。
- 仓库概览:
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。
- README:
web_fetch("https://raw.githubusercontent.com/{owner}/{repo}/HEAD/README.md")
→ 项目定位、用法、架构说明。
- 目录结构:
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}。
- 关键源码(按需 2-4 个文件):
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)。
- 活跃度:
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。
产出要求
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)。