基于 Python 的 GitHub 热门项目 AI 分析 Agent 设计与实现

前言

作为开发者，每天手动浏览 GitHub Trending 榜单面临信息过载、英文文档阅读困难及缺乏业务关联思考等问题。为此，设计并开发了一个 GitHub Insight Agent，自动抓取热门项目，利用大语言模型进行深度分析，并将整理好的日报推送到飞书或钉钉。

功能特性

该 Agent 具备感知、思考和表达能力：

1. 深度解析：不只是翻译，而是通过 Prompt 让 AI 阅读源码文档，提供一句话总结、核心痛点及商业应用场景建议。
2. 结构化输出：推送消息卡片排版舒适，信息清晰。
3. 自动化调度：利用 GitHub Actions 定时任务运行，无需额外服务器资源。

技术架构

系统采用解耦设计：

• 数据源 (Collector)：使用 requests + BeautifulSoup 抓取 GitHub Trending 榜单。
• 素材获取 (Fetcher)：调用 GitHub API 获取项目的 README.md 原始内容。
• 大脑 (Analyzer)：接入 DeepSeek 或 OpenAI API，使用 Prompt Engineering 输出结构化 JSON 数据。
• 推送 (Notifier)：通过 Webhook 对接飞书/钉钉群机器人。
• 调度 (Scheduler)：.github/workflows 实现 Cron 定时任务。

核心逻辑如下：

def main():
    projects = get_trending()
    for p in projects:
        readme = get_readme(p.name)
        report = ai_analyze(readme)
        send_to_im(report)

部署指南

1. Fork 项目：克隆仓库到本地。
2. 准备 API Key：配置 LLM API Key（推荐 DeepSeek 或 OpenAI）及 Webhook 地址。
3. 配置 Secrets：在仓库 Settings -> Secrets and variables -> Actions 中填入以下变量：
   • LLM_API_KEY: 你的 key
   • LLM_BASE_URL: 你的模型地址
   • NOTIFIER_WEBHOOK: 你的机器人地址
4. 运行：提交代码后，Actions 页面将自动触发定时任务。

Prompt 设计要点

为了让 AI 生成高质量内容，需优化提示词：

1. 角色设定：设定为'极具商业洞察力的技术专家'。
2. 思维链 (CoT)：要求 AI 先理解核心逻辑，再发散应用场景。
3. 防幻觉：明确指示'不知道的细节就说不知道，严禁瞎编'。

具体的 Prompt 内容可参考项目中的 prompts/ 文件夹。

结语

该项目演示了 AI Agent 从数据获取到决策分析再到行动触达的闭环。通过掌握工具，可以将时间花在真正有价值的思考上，从无效的信息流中解脱出来。