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tophub-trendstophub 趋势

Agent Skill

tophub-trends 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

380

周安装

16

GitHub Stars

87

下载量

133
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:tophub-trends(tophub 趋势)
来源仓库:https://github.com/wangdefou-dev/defou-workflow-agent
仓库路径:skills/tophub-trends
安装命令:
npx skills add https://github.com/wangdefou-dev/defou-workflow-agent --skill tophub-trends
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/wangdefou-dev/defou-workflow-agent --skill tophub-trends

简介

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。

  • 适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。
  • 通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。
  • 安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。
  • tophub-trends 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

TopHub Trends Analysis Skill

概述

这个 Skill 用于自动化获取 TopHub 热榜数据,并利用 Claude 分析当前最具传播潜力的热点话题,为内容创作者提供选题建议。

核心功能

  • 实时热榜抓取:从 TopHub 获取全网最新热点
  • AI 智能分析:使用 Claude 分析前 30 个热点的传播潜力
  • 选题建议:识别高流量潜力话题并提供创作方向
  • 数据存档:保存原始数据和分析报告

使用场景

  • 每日选题灵感获取
  • 热点追踪和分析
  • 内容规划参考
  • 趋势研究

工作流程

抓取热榜 → AI 分析 → 生成报告 → 保存文件

详细步骤

  1. 抓取热榜:从 TopHub (https://tophub.today/hot) 获取实时数据
  2. 数据筛选:提取前 30 个热点话题
  3. AI 分析:使用 Claude 评估每个话题的传播潜力
  4. 生成报告:输出包含选题建议的 Markdown 报告
  5. 保存文件:同时保存原始 JSON 和分析报告

使用方法

运行脚本

在项目根目录下运行:

npx ts-node .claude/skills/tophub-trends/tophub.ts

或者添加到 package.json 的 scripts 中:

{
  "scripts": {
    "skill:trends": "ts-node .claude/skills/tophub-trends/tophub.ts"
  }
}

然后运行:

npm run skill:trends

输出结果

文件位置

脚本运行后,会在 defou-workflow-agent/outputs/trends/ 目录下生成两个文件:

outputs/trends/
├── tophub_hot_20260123_143022.json    # 原始热榜数据
└── tophub_analysis_20260123_143022.md # AI 分析报告

文件内容

1. 原始数据 (JSON)

{
  "timestamp": "2026-01-23T14:30:22.000Z",
  "total": 100,
  "hotList": [
    {
      "rank": 1,
      "title": "某某热点事件",
      "url": "https://...",
      "heat": "1234567",
      "source": "微博"
    },
    ...
  ]
}

2. 分析报告 (Markdown)

# TopHub 热榜分析报告

**生成时间**:2026-01-23 14:30:22

## 📊 数据概览

- 总热点数:100
- 分析范围:Top 30
- 数据来源:TopHub

## 🔥 高潜力选题推荐

### 1. [热点标题]
- **热度**:⭐⭐⭐⭐⭐
- **传播潜力**:高
- **创作角度**:...
- **推荐理由**:...

### 2. [热点标题]
...

## 💡 创作建议

1. **热点借势**:...
2. **反直觉角度**:...
3. **深度分析**:...

前置条件

  • 已安装 Node.js 环境
  • 已配置 .env 文件:

- ANTHROPIC_API_KEY:Anthropic API Key - ANTHROPIC_BASE_URL:(可选)API Base URL - MOCK_MODE:(可选)设置为 true 使用模拟数据测试

  • 网络连接正常(需要访问 TopHub)

配置选项

.env 文件中配置:

# 必需配置
ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key

# 可选配置
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.anthropic.com
MOCK_MODE=false                    # 测试模式
TOPHUB_URL=https://tophub.today/hot # 自定义热榜 URL

示例

运行输出

$ npm run skill:trends

🚀 TopHub Trends Analysis 启动...
📡 正在抓取 TopHub 热榜...
✅ 获取到 100 条热点
🧠 AI 正在分析前 30 个热点...
✅ 分析完成
💾 保存原始数据:outputs/trends/tophub_hot_20260123_143022.json
💾 保存分析报告:outputs/trends/tophub_analysis_20260123_143022.md
🎉 完成!

分析报告示例

# TopHub 热榜分析报告

**生成时间**:2026-01-23 14:30:22

## 📊 数据概览

- 总热点数:100
- 分析范围:Top 30
- 数据来源:TopHub

## 🔥 高潜力选题推荐

### 1. AI 大模型价格战升级
- **热度**:⭐⭐⭐⭐⭐
- **传播潜力**:极高
- **创作角度**:
  - 反直觉:价格战背后的真正赢家不是用户
  - 深度分析:从价格战看 AI 行业的底层逻辑
  - 人间清醒:免费的 AI 最贵
- **推荐理由**:科技热点 + 反共识角度 + 与普通人相关

### 2. 年轻人"反向消费"成趋势
- **热度**:⭐⭐⭐⭐
- **传播潜力**:高
- **创作角度**:
  - 扎心算账:算一算"反向消费"能省多少钱
  - 人性洞察:不是年轻人抠,是真的穷
  - 结构分析:消费降级背后的阶层固化
- **推荐理由**:社会现象 + 年轻人痛点 + 易引发共鸣

## 💡 创作建议

1. **热点借势**:选择与目标受众相关的热点,避免纯娱乐八卦
2. **反直觉角度**:不要跟风,找到反共识的切入点
3. **深度分析**:从现象上升到本质,提供独特洞察
4. **时效性**:热点有时效性,建议 24 小时内完成创作

注意事项

  1. 时效性:热榜数据实时变化,建议定期运行
  2. API 配额:每次运行会调用 Claude API,注意配额
  3. 网络要求:需要稳定的网络连接访问 TopHub
  4. 数据准确性:AI 分析仅供参考,最终选题需人工判断

故障排除

问题:抓取失败

可能原因

  • TopHub 网站访问受限
  • 网络连接问题
  • 网站结构变化

解决方案

  • 检查网络连接
  • 使用 MOCK_MODE=true 测试
  • 更新爬虫代码适配新结构

问题:AI 分析质量不佳

可能原因

  • Prompt 需要优化
  • 热点数据质量问题

解决方案

  • 调整分析 Prompt
  • 增加数据筛选条件
  • 使用更强大的模型

高级用法

定时任务

使用 cron 定时运行:

# 每天早上 8 点运行
0 8 * * * cd /path/to/project && npm run skill:trends

自定义分析维度

修改脚本中的分析 Prompt,添加自定义维度:

const analysisPrompt = `
分析以下热点,评估维度:
1. 传播潜力
2. 与目标受众的相关性
3. 创作难度
4. 时效性
...
`;

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

34.23%
按下载量换算46

Claude

28.86%
按下载量换算38

Cursor

19.04%
按下载量换算25

Gemini CLI

8.76%
按下载量换算12

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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