前言
如今，开发者每天手动刷 GitHub Trending 已成为习惯。但信息过载问题日益严重：榜单项目众多，大部分 README 为英文，阅读成本高；部分项目介绍晦涩，难以理解其解决的实际痛点；浏览后往往缺乏深度思考，无法将项目与自身业务结合。
为此，可以构建一个自动化 Agent。它自动抓取热门项目，利用大模型进行深度分析，并给出应用场景建议，最后将整理好的日报推送到即时通讯工具。该方案完全开源，基于 GitHub Actions 实现定时任务，无需额外服务器成本。
核心能力
这不是一个简单的爬虫，而是一个具备感知、思考、表达能力的 AI Agent。
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拒绝机翻，深度理解 通过精心设计的 Prompt，让 AI 阅读源码文档而非简单翻译。它能提供一句话总结、核心痛点分析及举一反三的应用建议（例如看到爬虫库，建议开发比价助手）。
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清晰的推送卡片 推送到飞书或钉钉的消息卡片排版舒适，便于快速阅读关键信息。
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零成本运行 利用 GitHub Actions 的免费计算资源，每天早上定时运行，无需购买 VPS。
技术架构
为了降低上手门槛，架构设计保持解耦：
- 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，并进行清洗。 - 大脑 (Analyzer)：接入 DeepSeek 或 OpenAI API，利用 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配置 Cron 定时任务。
核心逻辑相对简单，重点在于 Prompt 的调优。主要流程如下：
# 核心逻辑伪代码
def main():
projects = get_trending() # 1. 获取榜单
for p in projects:
readme = get_readme(p.name) # 2. 获取文档
report = ai_analyze(readme) # 3. AI 分析
send_to_im(report) # 4. 推送消息
部署指南
既然开源，大家可以直接复用。以下是基础部署步骤。
第一步：Fork 项目 进入项目仓库页面，点击右上角 Fork 按钮复制代码到个人账号。
第二步：准备密钥 需要两项配置：
- LLM API Key：推荐使用 DeepSeek 或 OpenAI。
- Webhook 地址：在飞书/钉钉群设置中生成机器人链接。
第三步：配置 Secrets
在仓库的 Settings -> Secrets and variables -> Actions 中填入以下变量，全程无需修改代码：
LLM_API_KEY: 你的 API Key
