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我让 AI 帮我做了一个「GitHub 逛项目」的小工具
我让 AI 帮我做了一个「GitHub 逛项目」的小工具
不知道你有没有过这种时刻——明明只是想找个趁手的库。于是打开 GitHub，从搜索开始，看一个、点进 issues、翻两页 README、被侧边栏推荐带跑…… 半小时过去，收藏了 8 个仓库，真正记住的，为零。 还有一半的焦虑来自信息本身：行业新闻天天刷，越刷越觉得自己落后。收藏列表长得像一座坟。 问题不在勤奋，在于「逛 GitHub、找项目、读文档」这三件事，天生就是在偷时间。 那能不能把这三件事，压成一条命令？ ——这就是我动手做 github-trending 这个 skill（技能）的起点。
我的做法一句话就能说完：让 agent 自己去创建一个 skill。这个 skill 干的活也很朴素——调用 GitHub 的 API，把项目信息取回来，整理成人话。 真正有意思的是第二步：功能不是想清楚再写的，是用的过程中长出来的。 比如我嫌英文介绍读得慢，就顺手跟 agent 说一句"以后给我推荐的项目，介绍全部翻成中文"，它就去改了。 以前这叫"提需求 → 排期 → 开发 → 上线"。现在这叫说一句话。 普通人做工具真正的门槛，从来不是技术，是你愿不愿意把自己那点麻烦，认真地当成一个需求。
想按 star、语言、话题找高人气库？一条 query 搞定。 比如想看"AI + Python"的高星项目： 星标区间、创建时间都能叠加——stars:>1000、created:>2024-01-01，随便组合。 ⚠️ 一个新手必踩的坑：不配 GITHUB_TOKEN 时，限速是每小时 10 次，点两下就 403。去 GitHub 生成一个 token 配上，直接拉到 5000 次/小时——基本可以随便造。 社区里那些 trending 接口（deno、vercel 那两个）早就挂了。 这个 skill 内置了一个解析脚本，直接扒 github.com/trending 页面，支持 daily / weekly / monthly，还能按语言筛。 今天涨了多少星，一眼就看到，不用自己一层层翻。 这个值得单独拎出来说。 丢一个仓库链接进去，它会把 README 啃完，然后给你吐出一份**「优化版中文用法 + 适用场景 + 类似项目推荐」**。 相当于雇了个不会喊累的实习生：把动辄几千词的英文文档读薄，还顺手帮你把替代品找好了。 它给你的不是"这个项目说了什么"，而是**"这东西你能不能用、什么时候别用、有没有别的选择"**。
早上到工位，泡好咖啡，在 agent 里敲一行： 几十秒，今天什么项目在路上，心里就有数了。 
碰到感兴趣的，直接追问： 它会给出核心特性、环境要求、使用方法、适用与不适用的场景、类似项目对比、官方文档索引——基本等于替我把"要不要用这个"的判断做完了。 
从"看到一个陌生项目"到"知道它跟我有没有关系"，原来是十几分钟的事，现在是十几秒。
这个工具的实现思路真的很浅：调 GitHub API，拿数据，整理输出。 但它解决的那半小时，是我每天实打实花掉的。 这也是我特别想说的：普通人做 AI 工具，第一步不是去学模型、学框架，而是把你自己身上那个反复出现的麻烦，写成一句话交给 agent。 你的麻烦，就是别人也有的麻烦。一个 skill 从这儿长出来，比从"我能做什么"出发，靠谱得多。 源码放在这里，觉得有点意思的话，帮忙 fork 一下，就当给还在犹豫要不要动手的人一个参考： 👉github-trending-skill
如果这篇对你有点启发，点个「在看」，让我知道这类"普通人怎么造自己的 AI 小工具"的内容值得继续写。 也欢迎在评论区聊聊：你每天在哪件事上，被偷走了半小时？说不定下一个 skill 就从你那句话开始。
普通人怎么吃到 AI 的红利？我的答案是：别只会用别人的 AI，做一个自己的。
用 AI 造一个垂直领域、只服务你自己需求的小工具——这件事正在悄悄改变各行各业的做事方式。
下面拿我自己做的 github-trending-skill 举个例子，聊聊它是怎么从一句吐槽变成一个能用的东西的。
一、起因：我又在 GitHub 上"逛"了半小时
二、实现：其实简单到有点不好意思
三、它到底能干什么：三个模式，三种真实场景
q=topic:ai+language:python&sort=stars&order=desc四、我的一天里，它长这样
/skill:github-trending 搜热门项目/skill:github-trending 介绍一下这个项目 https://github.com/morluto/rea