GitHub Project Research Skill

标准化 GitHub 项目研究技能 — 快速扫描、深度分析、结构化输出

A reusable AI agent skill for researching GitHub repositories efficiently. Works with Claude Code, Cursor, Codex, OpenCode, and 70+ other agents.

✨ 功能

• 快速扫描: 获取仓库元数据、README 要点、一键评估
• 深度分析: 项目架构、技术栈、代码组织、最佳实践
• 结构化输出: 核心价值 → 可学之处 → 注意事项 → 关联链接

📦 安装

方式一：Skills CLI（推荐）

npx skills add millionandmillion0406/github-project-research

方式二：手动安装

将 SKILL.md 复制到你项目的 .claude/skills/ 或 .cursor/skills/ 目录。

🚀 使用

安装后，直接说：

"研究一下这个项目 https://github.com/xxx/xxx" "看看这个仓库有什么值得学的"

Agent 会自动执行研究流水线并输出结构化报告。

📋 输出示例

# 项目名称
⭐ 10K | 🍴 2K | MIT
**一句话总结**

## 📦 基本信息
- 语言: Python | 最后更新: 2026-07

## 🎯 核心价值
{独特之处}

## 💡 可学之处
- 要点1
- 要点2

关于 Token 节省

每次研究一个项目，总 token 分两块：

• 数据获取：读 README、看代码结构、翻文档——省不了
• 过程开销：跟 Agent 解释"先看什么、怎么看、什么格式"——这部分能省

这个 skill 省的是过程开销。实测单次研究约省 33% 总 token，十次下来能省两三万。不是惊天动地，但研究越多省越多。

更直接的好处：不用把同样的话说第二遍。

📄 许可证

MIT