github-deep-research

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）

0. 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。
1. 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。
2. README：web_fetch("https://raw.githubusercontent.com/{owner}/{repo}/HEAD/README.md") → 项目定位、用法、架构说明。
3. 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}。
4. 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）。
5. 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）。