GitHub Radar est un moteur d'intelligence open source avancé conçu pour les AI Product Managers afin d'extraire des perspectives de paradigme de haut niveau et des tendances d'écosystème à partir des données GitHub.
Installer & Télécharger
1. ClawHub CLI
Le moyen le plus rapide d'installer une compétence directement depuis le registre.
npx clawhub@latest install github-trend-observer
2. Installation manuelle
Copiez le dossier de la compétence dans l'un de ces emplacements
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorité : Espace de travail > Local > Intégré
3. Installation du prompt
Copiez ce prompt dans OpenClaw pour l'installer automatiquement.
Aide-moi à installer github-trend-observer via Clawhub. Si Clawhub n'est pas installé, installe-le d'abord (npm i -g clawhub).
Vous préférez télécharger ?
Obtenez les fichiers bruts de la compétence dans une archive ZIP.
Qu'est-ce que GitHub Radar ?
GitHub Radar sert de couche d'intelligence sophistiquée au-dessus de GitHub CLI, spécifiquement adaptée aux besoins des AI Product Managers et des chercheurs. Il va au-delà des mesures de base des dépôts pour fournir des informations de paradigme de niveau PM, aidant les utilisateurs à comprendre non seulement ce qui est tendance, mais pourquoi cela compte dans la pile technologique plus large.
En s'appuyant sur un cadre d'analyse Layer unique, GitHub Radar catégorise les projets des modèles de bas niveau (L1) aux wrappers de haut niveau (L5). Cela permet aux utilisateurs de filtrer le bruit des démos simples et de se concentrer sur les projets à haute valeur stratégique, ce qui en fait un ajout essentiel à la bibliothèque Openclaw Skills pour les défenseurs des développeurs professionnels et les stratèges de produits.
Cas d'utilisation de GitHub Radar
- Exploration proactive des projets tendances hebdomadaires pour identifier les piles techniques en mutation.
- Réalisation d'analyses approfondies de l'écosystème autour d'un dépôt spécifique pour comprendre les paysages concurrentiels.
- Surveillance des signaux de croissance anormaux pour capturer les projets en pleine explosion dès leur phase d'accélération initiale.
- Expansion stratégique des mots-clés et recherche pour cartographier de nouvelles directions ou catégories techniques.
Comment fonctionne GitHub Radar
- Authentification et vérification du quota : Le système valide l'authentification GitHub CLI (gh) et vérifie les API rate limits pour déterminer s'il doit s'exécuter en mode complet, dégradé ou minimal.
- Acquisition de données : Selon le mode sélectionné, l'outil récupère les métadonnées du dépôt, l'historique des stars et l'activité des contributeurs via des scripts Python.
- Classification des couches : L'agent AI applique un Layer Model spécialisé pour catégoriser les dépôts en fonction de leur position dans la pile AI (ex : Infrastructure vs Application).
- Synthèse des informations : Un analyseur AI traite les données brutes pour générer des informations qualitatives de PM, y compris les changements de paradigme et les évaluations d'innovation.
- Génération de rapports : Le système génère des rapports complets en HTML ou Markdown comprenant des courbes de croissance, des cartes d'écosystème en ASCII et des recommandations stratégiques.
Configuration de GitHub Radar
Assurez-vous que GitHub CLI est installé et authentifié avant d'utiliser cette compétence.
# 1. Verify GitHub CLI authentication
gh auth status
# 2. Check your current GitHub API rate limit
python scripts/check_rate_limit.py
# 3. Run a proactive pulse check (Mode 1)
python scripts/radar_pulse.py --days 7
# 4. Monitor specific domains for anomalies (Mode 3)
python scripts/watch_signals.py --domain ai-agent
Schéma de données et taxonomie de GitHub Radar
GitHub Radar organise l'intelligence à l'aide d'une taxonomie structurée et de fichiers de configuration locaux :
| Composant | Description |
|---|---|
| Layer Model | Une norme de classification (L1-L5) définissant la profondeur d'un projet dans l'écosystème AI. |
| Seed List | config/seed_list.json contient une liste organisée de constructeurs et d'organisations AI à haut signal. |
| Growth Metrics | Suit avg_daily_7d, acceleration, burst_ratio et fork_ratio pour la détection d'anomalies. |
| Reports | Génère des fichiers HTML/MD localisés (EN/CN) dans le répertoire output/ avec des variables CSS standardisées. |
Fonctionnalités avancées de GitHub Radar
- Intelligence multilingue : Adapte automatiquement la langue de l'utilisateur (anglais/chinois) pour les rapports et les invites de l'agent.
- Stratégie de recherche dynamique : Expansion des mots-clés basée sur l'heuristique qui s'adapte lorsque le rappel de recherche est faible.
- Cadre de détection d'anomalies : Classification spécialisée des modèles de croissance (Soutenu, Accéléré, Pic+Déclin, Palier).
- Cartographie de l'écosystème par liens profonds : Génère des diagrammes ASCII pour visualiser la relation entre un projet et ses concurrents.
- Listes de graines personnalisables : Permet aux utilisateurs avancés de suivre des développeurs spécifiques à fort impact pour une découverte de tendances sur mesure au sein d'Openclaw Skills.
SKILL.md
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