| name | vllm-daily-pr-issue-tracker |
| description | Track daily PRs and Issues from vllm-project/vllm and vllm-project/vllm-ascend, filter by model (DeepSeek/Qwen/GLM/MiniMax/Kimi) and tech topics (PD disaggregation, MTP, quantization, graph mode, performance), analyze with LLM, and generate a Markdown report. Use when user wants vllm daily tracker, PR/Issue digest, or Ascend inference ecosystem monitoring. |
| keywords | ["vllm","vllm-ascend","daily-report","github","pr","issue","deepseek","qwen","quantization","torchair","日报","追踪"] |
vllm Daily PR & Issue Tracker
每日自动获取 vllm-project/vllm 和 vllm-project/vllm-ascend 当天更新的 PR 与 Issue，按关注场景筛选、深度分析分类，并生成 Markdown 报告。
When to Use
- 用户要追踪 vllm / vllm-ascend 每日 PR 和 Issue 动态
- 用户关注 DeepSeek、Qwen、GLM 等模型在 vllm 生态的更新
- 用户关注 PD 分离、MTP、量化、图模式、性能优化等技术方向
- 触发词：
vllm 日报、PR Issue 追踪、vllm daily tracker、vllm-ascend 动态
Prerequisites
需要设置 GITHUB_TOKEN 环境变量。配置方式见 env-setup.md。
Quick Start
python scripts/fetch_daily_data.py
python scripts/generate_report.py
输出目录：daily-reports/
| 文件 | 说明 |
|---|
daily-reports/daily-data-YYYY-MM-DD.json | Step 1 原始筛选数据 |
daily-reports/daily-report-YYYY-MM-DD.md | 最终 Markdown 报告 |
Workflow
- 初始化 — 运行
scripts/fetch_daily_data.py 拉取当天数据
- AI 深度分析 — 读取 JSON，逐条撰写中文摘要与影响分析
- 生成报告 — 构建
ai_summaries 后运行 scripts/generate_report.py
- 返回结果 — 告知报告路径与关键发现摘要
Step 1: Fetch Data
运行数据采集脚本：
python <skill-path>/scripts/fetch_daily_data.py
脚本会：
- 通过 GitHub API 拉取两个仓库当天 merged/opened PR 与 opened/updated Issue
- 按 keywords.md 中的模型与技术关键词筛选
- 按 priority-rules.md 标注 P0–P3 优先级
- 保存 JSON 到
daily-reports/daily-data-YYYY-MM-DD.json
Step 2: AI Analysis
读取 JSON 文件，对每条 PR/Issue 进行分析：
- 阅读
title、body_preview、labels
- 用中文撰写 2–3 句摘要
- 分析技术影响与用户影响
- 确认或修正自动分类结果
构建 ai_summaries 字典：
ai_summaries = {
"https://github.com/vllm-project/vllm/pull/12345": {
"summary": "该 PR 修复了 DeepSeek-R1 在 FP8 量化模式下的数值精度问题...",
"impact": "影响所有使用 FP8 量化运行 DeepSeek-R1 的用户，建议尽快升级。",
}
}
Step 3: Generate Report
将 ai_summaries 传入报告生成脚本，或在 AI 分析后直接调用 generate_report()：
python <skill-path>/scripts/generate_report.py
报告格式见 report-template.md。
Step 4: Return Result
告知用户：
- 报告路径：
daily-reports/daily-report-YYYY-MM-DD.md
- P0/P1 高优先级条目摘要
- 模型与技术方向分布统计
Notes
- 未设置
GITHUB_TOKEN 时 API 限流为每小时 60 次，可能拉取不完整
- 关键词与优先级规则可在
scripts/fetch_daily_data.py 中调整
ai_summaries 的 key 为条目的 url 字段- 报告按优先级、技术方向、模型三个维度组织索引
References
