Python 构建 GitHub 热门项目 AI 分析与挖掘 Agent。针对信息过载痛点，通过爬虫获取榜单，利用大模型分析 README 并生成结构化报告，结合定时任务与 IM 机器人推送。技术栈涵盖 Requests、BeautifulSoup、LLM API 及 GitHub Actions，无需服务器即可实现自动化情报收集。
随着技术发展，每日手动浏览 GitHub Trending 面临信息过载挑战：榜单项目众多，英文 README 阅读成本高，项目介绍晦涩难懂，且难以快速判断业务适用性。
为解决上述问题，本文介绍一个基于 Python 的 GitHub Insight Agent。该工具自动爬取热门项目，利用大语言模型进行深度分析，并结合即时通讯工具推送整理后的日报。项目完全开源，基于 GitHub Actions 运行，无需额外服务器资源。
这是一个具备感知、思考、表达能力的人工智能代理。
架构设计采用解耦模式：
requests + BeautifulSoup 抓取 GitHub Trending 榜单。README.md 原始内容。.github/workflows 实现 Cron 定时任务。核心逻辑如下：
# 核心逻辑伪代码
def main():
projects = get_trending()
# 1. 拿榜单
for p in projects:
readme = get_readme(p.name)
# 2. 拿文档
report = ai_analyze(readme)
# 3. AI 分析
send_to_im(report)
# 4. 推送消息
进入项目仓库，点击右上角的 Fork。
需要配置以下变量：
在仓库设置中，点击 Settings -> Secrets and variables -> Actions，填入以下变量：
LLM_API_KEY: 你的 keyLLM_BASE_URL: 你的模型地址NOTIFIER_WEBHOOK: 你的机器人地址配置完成后，前往 Actions 页面手动触发一次，或等待定时任务执行。
为了让 AI 生成高质量的'举一反三'内容，需迭代优化 Prompt。
关键技巧：
具体的 Prompt 内容可参考项目中的 prompts/ 文件夹。
本项目演示了一个 AI Agent 从数据获取到决策分析再到行动触达的闭环。希望它能帮助开发者从无效的信息流中解脱出来，把时间花在真正有价值的思考上。
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