agents-radar

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这是一个 GitHub Actions 工作流，每天早上 08:00 CST 运行一次。它从 10 个数据源聚合 AI 生态系统的信号，然后以 GitHub Issues 和提交的 Markdown 文件形式发布中英双语的每日摘要。每周和每月的汇总报告也会自动生成。

数据源

来源	类型	数据
GitHub Repos	API	来自 17 个以上受监控 AI 工具仓库的 Issues、PRs 和 releases
Claude Code Skills	API	按社区参与度排序的趋势技能
GitHub Trending	HTML + API	每日趋势仓库 + AI 主题搜索（7 天窗口）
Hacker News	Algolia API	过去 24 小时内排名前 30 的 AI 新闻，执行 6 个并行查询
Product Hunt	GraphQL API	昨天按投票数排名的顶级 AI 产品
ArXiv	ArXiv API	cs.AI、cs.CL、cs.LG 领域的最新论文（过去 48 小时）
Hugging Face	Hub API	按周点赞数排序的 30 个热门模型
Dev.to	Forem API	来自 5 个标签的顶级 AI/LLM 文章
Lobste.rs	JSON API	过去 7 天内标记为 AI/ML 的故事
Anthropic + OpenAI	站点地图	通过 lastmod 差异检测到的新文章

Web UI

https://duanyytop.github.io/agents-radar

在简洁的暗色主题界面中浏览所有历史摘要——无需登录。报告通过 GitHub Pages 从本仓库中的 Markdown 文件渲染而成。

Telegram 频道 & Feishu 群组

订阅即可将每日摘要通知直接推送到您首选的平台。每条消息都链接到当天的所有报告（中文和英文版本），以及 Web UI 和 RSS 订阅源。

加入 Telegram 频道	加入 Feishu 群组

RSS 订阅源

https://duanyytop.github.io/agents-radar/feed.xml

在任何 RSS 阅读器（Feedly、Reeder、NewsBlur 等）中订阅，即可自动接收新的摘要。该订阅源包含所有报告类型的最新 30 条记录，每日随 manifest.json 一起更新。

MCP 服务器

https://agents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev

这是一台托管的 Model Context Protocol 服务器，将 agents-radar 数据作为工具公开。任何兼容 MCP 的客户端（Claude Desktop、OpenClaw 等）都可以直接查询最新的 AI 生态系统报告。

可用工具：

工具	描述
list_reports	列出可用日期和报告类型（最近 N 天）
get_latest	获取指定类型的最新报告
get_report	根据日期和类型获取特定报告
search	在近期报告中进行关键词搜索

Claude Desktop 设置 — 添加到 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json：

{
  "mcpServers": {
    "agents-radar": {
      "url": "https://agents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev"
    }
  }
}

保存后重启 Claude Desktop。之后您可以这样询问 Claude：

• “最新的 AI CLI 工具有哪些？” → 调用 get_latest
• “搜索本周提到 Claude Code 的内容” → 调用 search
• “给我看看 2026 年 3 月 5 日的 AI 趋势报告” → 调用 get_report

OpenClaw 设置 — 运行以下命令：

openclaw mcp add --transport http agents-radar https://agents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev

或者手动添加到 ~/.openclaw/openclaw.json：

{
  "mcpServers": {
    "agents-radar": {
      "type": "http",
      "url": "https://agents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev"
    }
  }
}

之后您可以这样询问 OpenClaw：

• “最新的 AI CLI 工具有哪些？” → 调用 get_latest
• “搜索本周提到 Claude Code 的内容” → 调用 search
• “给我看看 2026 年 3 月 5 日的 AI 趋势报告” → 调用 get_report

自托管 — 从 mcp/ 目录部署您自己的实例：

cd mcp
pnpm install
wrangler deploy

受监控的来源

AI CLI 工具（GitHub）

工具	仓库
Claude Code	anthropics/claude-code
OpenAI Codex	openai/codex
Gemini CLI	google-gemini/gemini-cli
GitHub Copilot CLI	github/copilot-cli
Kimi Code CLI	MoonshotAI/kimi-cli
OpenCode	anomalyco/opencode
Pi	badlogic/pi-mono
Qwen Code	QwenLM/qwen-code

Claude Code Skills（GitHub）

来源	仓库
Claude Code Skills	anthropics/skills

PRs 和 issues 不设日期筛选，按热度（评论数）排序，因此报告始终反映讨论最热烈的技能——而不仅仅是最新的。

OpenClaw + AI 代理生态系统（GitHub）

OpenClaw 被作为主要参考项目进行跟踪，同时还有多个个人 AI 助手/自主代理领域的同类项目，用于跨生态系统的对比。

项目	仓库	星数
OpenClaw	openclaw/openclaw	34.81万
NanoBot	HKUDS/nanobot	3.79万
Hermes Agent	nousresearch/hermes-agent	3.23万
PicoClaw	sipeed/picoclaw	2.75万
NanoClaw	qwibitai/nanoclaw	2.65万
ZeroClaw	zeroclaw-labs/zeroclaw	3.01万
CoPaw	agentscope-ai/CoPaw	1.44万
IronClaw	nearai/ironclaw	1.14万
NullClaw	nullclaw/nullclaw	0.7万
LobsterAI	netease-youdao/LobsterAI	0.48万
TinyClaw	TinyAGI/tinyagi	0.35万
Moltis	moltis-org/moltis	0.25万
ZeptoClaw	qhkm/zeptoclaw	567

GitHub AI 趋势

每天并行抓取两个数据源：

来源	详情
github.com/trending	当日趋势仓库——从 HTML 中解析；包含当日新增星数
GitHub 搜索 API	过去 7 天内活跃的、匹配 6 个 AI 主题的仓库：llm、ai-agent、rag、vector-database、large-language-model、machine-learning

LLM 会从趋势列表中过滤掉非 AI 仓库，将其余仓库按维度分类（AI 基础设施 / 代理 / 应用 / 模型 / RAG），并提取趋势信号。

Hacker News

过去 24 小时内的热门 AI 新闻，通过 Algolia HN 搜索 API 获取。并行运行六个查询（AI、LLM、Claude、OpenAI、Anthropic、machine learning），结果去重后按积分排序。前 30 条新闻会被传递给 LLM 进行分析。

官方网页内容（基于站点地图）

组织	网站	跟踪版块
Anthropic	anthropic.com	/news/、/research/、/engineering/、/learn/
OpenAI	openai.com	research、publication、release、company、engineering、milestone、learn-guides、safety、product

通过比较站点地图中的 lastmod 时间戳与持久化状态文件（digests/web-state.json）来检测新文章。在首次运行时，每个网站最多抓取 25 篇近期文章，并生成一份全面的概述报告。后续运行中，只有新增或更新的 URL 才会触发报告；若无变化，则完全跳过网页报告步骤。

功能

• 抓取所有跟踪仓库在过去 24 小时内更新的问题、拉取请求和发布
• 跟踪 Claude Code Skills 的热度——按社区参与度而非发布时间排序
• 为每个 CLI 仓库生成工具摘要，并进行跨工具的比较分析
• 生成详细的 OpenClaw 项目报告，以及与 11 个同类项目的跨生态系统对比
• 通过站点地图抓取 Anthropic 和 OpenAI 的官方网页内容；增量检测新文章
• 每日监控 GitHub 趋势 + 搜索 6 个 AI 主题标签；按维度分类仓库并提取趋势信号
• 抓取 Hacker News 上的前 30 条 AI 新闻（过去 24 小时，按积分排序）；生成社区情绪报告
• 为每种报告类型发布 GitHub Issues；将 Markdown 文件提交到 digests/YYYY-MM-DD/
• 通过 GitHub Actions 按每日计划运行；支持手动触发
• 所有跟踪仓库均可通过 config.yml 配置——无需修改代码

设置

1. 分叉此仓库

2. 自定义 config.yml（可选）

编辑仓库根目录下的 config.yml 文件，以添加、删除或替换跟踪的仓库。该文件已完全注释说明。无需更改代码——流水线会在每次运行时读取它，若文件不存在则回退到内置默认值。

# 添加一个新的 CLI 工具
cli_repos:
  - id: my-tool
    repo: owner/my-ai-cli
    name: My AI Tool

# 在 OpenClaw 生态系统对比中添加一个新的同类项目
openclaw_peers:
  - id: my-agent
    repo: owner/my-agent
    name: My Agent

3. 添加密钥

前往 Settings → Secrets and variables → Actions 并添加：

密钥	必需	描述
LLM_PROVIDER	可选	anthropic（默认）、openai、github-copilot 或 openrouter
ANTHROPIC_API_KEY	如果使用 Anthropic	API 密钥——适用于 Anthropic 和 Kimi Code
ANTHROPIC_BASE_URL	可选	API 端点覆盖。若使用 Kimi Code，则设置为 https://api.kimi.com/coding/；否则保持未设置
OPENAI_API_KEY	如果使用 OpenAI	OpenAI API 密钥
OPENAI_BASE_URL	可选	OpenAI 端点覆盖
OPENROUTER_API_KEY	如果使用 OpenRouter	OpenRouter API 密钥
TELEGRAM_BOT_TOKEN	可选	Telegram 机器人令牌，来自 @BotFather。若设置，则每次摘要运行后会发送消息
TELEGRAM_CHAT_ID	可选	Telegram 聊天室/频道/群组 ID，用于发送通知
FEISHU_WEBHOOK_URL	可选	飞书自定义机器人 webhook URL。若设置，则每次摘要运行后会发送卡片消息

GITHUB_TOKEN 由 GitHub Actions 自动提供。当使用 github-copilot 作为提供商时，LLM 调用也会使用相同的 GITHUB_TOKEN。

设置 Telegram 通知（可选）：

1. 在 Telegram 上联系 @BotFather，创建一个机器人并复制其令牌
2. 将机器人加入你的频道/群组，或与其开始私聊
3. 通过 @userinfobot 或 getUpdates API 获取聊天 ID
4. 将 TELEGRAM_BOT_TOKEN 和 TELEGRAM_CHAT_ID 添加为仓库密钥

若两者均未设置，则通知步骤将被静默跳过。

3. 启用工作流

确认 Actions 选项卡中已启用工作流。

如需立即测试，前往 Actions → Daily Agents Radar → Run workflow。

首次运行提示：网页内容步骤将抓取最多 50 篇文章（每个网站 25 篇），可能需要额外几分钟。后续运行速度很快——仅处理新增文章。

LLM 提供商

设置 LLM_PROVIDER 以选择为摘要生成提供支持的模型后端。默认值为 anthropic。

提供商	LLM_PROVIDER	必需环境变量	默认模型
Anthropic	anthropic	ANTHROPIC_API_KEY	claude-sonnet-4-6
OpenAI	openai	OPENAI_API_KEY	gpt-4o
GitHub Copilot	github-copilot	GITHUB_TOKEN	gpt-4o
OpenRouter	openrouter	OPENROUTER_API_KEY	anthropic/claude-sonnet-4

可通过分别使用 ANTHROPIC_MODEL、OPENAI_MODEL、GITHUB_COPILOT_MODEL 或 OPENROUTER_MODEL 来覆盖模型名称。

提供商抽象位于 src/providers/ 中——每个提供商都是一个单独的文件，实现了 LlmProvider 接口。添加新的提供商只需创建一个新的文件，并在工厂中注册即可。

本地运行

pnpm install

export GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxx

# 选项 A：Anthropic（默认）
export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxx

# 选项 B：OpenAI
# export LLM_PROVIDER=openai
# export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx

# 选项 C：GitHub Copilot（使用 GITHUB_TOKEN）
# export LLM_PROVIDER=github-copilot

# 选项 D：OpenRouter
# export LLM_PROVIDER=openrouter
# export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-xxxxxxxx

export DIGEST_REPO=your-username/agents-radar  # 可选；省略则仅写入文件

pnpm start

输出格式

文件将被写入 digests/YYYY-MM-DD/：

文件	内容	GitHub 问题标签
ai-cli.md	CLI 摘要——跨工具比较 + 各工具详细信息	digest
ai-agents.md	OpenClaw 深度报告 + 跨生态比较 + 11 个同行详细信息	openclaw
ai-web.md	官方网页内容报告（仅在有新内容时才会生成）	web
ai-trending.md	GitHub AI 趋势报告——按维度分类的仓库 + 趋势信号（仅在有数据时才会生成）	trending
ai-hn.md	Hacker News AI 社区摘要——热门故事 + 情感分析（仅在抓取成功时才会生成）	hn
ai-ph.md	Product Hunt AI 产品摘要（仅在设置了 PRODUCTHUNT_TOKEN 且有数据时才会生成）	ph
ai-arxiv.md	ArXiv AI 研究摘要——来自 cs.AI/cs.CL/cs.LG 的关键论文	arxiv
ai-hf.md	Hugging Face 流行模型摘要——按每周点赞数排序	hf
ai-community.md	科技社区 AI 摘要——结合 Dev.to 文章和 Lobste.rs 故事	community

一个共享的状态文件 digests/web-state.json 会记录已访问过的网页 URL；它会与每日摘要一起提交。

每份报告都会同时生成中文版（ai-cli.md）和英文版（ai-cli-en.md）。对于同时存在中英双语版本的报告，Web UI 侧边栏会显示中/英切换按钮。

---

ai-cli.md / ai-cli-en.md 结构：

## 跨工具比较
  生态概览 / 活动对比表 / 共同主题 / 差异化 / 趋势信号

## 各工具报告
  <details> Claude Code    — [Claude Code 技能亮点]
                             顶尖技能 / 社区需求趋势 / 高潜力待开发技能
                             ---
                             今日总结 / 热门议题 / PR 进展 / 趋势
  <details> OpenAI Codex   — 今日总结 / 热门议题 / PR 进展 / 趋势
  <details> Gemini CLI     — ...
  <details> GitHub Copilot CLI — ...
  <details> Kimi Code CLI  — ...
  <details> OpenCode       — ...
  <details> Qwen Code      — ...

ai-agents.md / ai-agents-en.md 结构：

议题：N | PR：N | 涉及项目：10

## OpenClaw 深度剖析
  今日总结 / 发布情况 / 项目进展 / 社区亮点 /
  Bug 稳定性 / 功能请求 / 用户反馈 / 待办事项

## 跨生态比较
  生态概览 / 活动表格 / OpenClaw 的定位 /
  共同的技术方向 / 差异性 / 社区成熟度 / 趋势信号

## 同行项目报告
  <details> Zeroclaw   — 今日总结 / 发布情况 / 进展 / ...（8 个部分）
  <details> EasyClaw   — ...
  <details> LobsterAI  — ...
  <details> ZeptoClaw  — ...
  <details> NanoBot      — ...
  <details> Hermes Agent — ...
  <details> PicoClaw     — ...
  <details> NanoClaw   — ...
  <details> IronClaw   — ...
  <details> TinyClaw   — ...
  <details> CoPaw      — ...

ai-web.md / ai-web-en.md 结构：

来源：anthropic.com（N 篇文章）+ openai.com（N 篇文章）

今日总结
Anthropic / Claude 亮点  （新闻 / 研究 / 工程 / 学习）
OpenAI 亮点              （研究 / 发布 / 公司 / 安全 / ...）
战略信号
值得关注的细节
[首次全面爬取还包括：内容格局概述]

ai-trending.md / ai-trending-en.md 结构：

来源：GitHub Trending + GitHub Search API

今日总结
按维度划分的顶级仓库
  🔧 AI 基础设施  — 框架 / SDK / 推理引擎 / CLI
  🤖 AI 代理          — 代理框架 / 多智能体 / 自动化
  📦 AI 应用程序    — 垂直产品 / 解决方案
  🧠 模型与训练  — 模型权重 / 训练框架 / 微调
  🔍 RAG 与知识    — 向量数据库 / 检索增强
趋势信号分析
社区关注点

ai-hn.md / ai-hn-en.md 结构：

来源：Hacker News（过去 24 小时内前 30 条 AI 相关故事）

今日总结
热门故事与讨论
  🔬 模型与研究  — 新模型发布 / 论文 / 基准测试
  🛠️ 工具与工程 — 开源项目 / 框架 / 工程实践
  🏢 行业新闻      — 公司动态 / 融资 / 产品发布
  💬 观点与辩论  — Ask HN / Show HN / 热门话题
社区情绪信号
值得阅读

ai-weekly.md / ai-weekly-en.md 结构（每周一生成）：

涵盖范围：YYYY-MM-DD ~ YYYY-MM-DD  (最近 7 天的每日摘要)

每周亮点
关键趋势与进展
值得关注的发布
社区动力
展望

ai-monthly.md / ai-monthly-en.md 结构（每月 1 日生成）：

来源：N 份周报  (若周报不足 2 份，则采样每日摘要)

本月回顾
主要主题
生态变化
顶级项目与发布
未来展望

历史摘要存储在 digests/ 中。已发布的议题会按类型打上标签：digest · openclaw · web · trending · hn · ph · arxiv · hf · community · weekly · monthly。

时间表

工作流	Cron 表达式	UTC 时间	CST 时间
每日摘要	0 0 * * *	每天 00:00	每天 08:00
每周汇总	0 1 * * 1	星期一 01:00	星期一 09:00
每月汇总	0 2 1 * *	每月 1 日 02:00	每月 1 日 10:00

如需更改时间表，请编辑 .github/workflows/ 目录下相应工作流文件中的 Cron 表达式。

星标历史

agents-radar 快速上手指南

agents-radar 是一个基于 GitHub Actions 的自动化工作流，旨在每日聚合全球 AI 生态信号（涵盖 GitHub、Hacker News、ArXiv、Product Hunt 等 10+ 数据源），并生成中英双语的日报、周报和月报。

环境准备

本项目主要依赖 GitHub Actions 运行，无需本地部署复杂的环境。若要自定义配置或使用 MCP 服务，需满足以下条件：

• GitHub 账号：用于 Fork 仓库及配置 Secrets。
• LLM API Key（可选）：若需启用智能分析功能，需准备以下任一服务的密钥：
  • Anthropic (ANTHROPIC_API_KEY)
  • OpenAI (OPENAI_API_KEY)
  • OpenRouter (OPENROUTER_API_KEY)
  • 国内加速方案：支持配置 Kimi Code，只需将 ANTHROPIC_BASE_URL 设置为 https://api.kimi.com/coding/ 并使用对应的 Key。
• 通知渠道（可选）：
  • Telegram Bot Token 及 Chat ID
  • 飞书 (Feishu) 自定义机器人 Webhook URL
• 本地开发环境（仅用于自建 MCP 服务）：
  • Node.js & pnpm
  • Cloudflare Wrangler CLI

安装步骤

1. Fork 仓库

在 GitHub 上将 agents-radar 仓库 Fork 到你的个人账号下。

2. 配置追踪源（可选）

若需添加或移除监控的 AI 工具仓库，编辑项目根目录下的 config.yml 文件。无需修改代码，管道会自动读取该配置。

# 示例：添加一个新的 CLI 工具
cli_repos:
  - id: my-tool
    repo: owner/my-ai-cli
    name: My AI Tool

# 示例：添加 OpenClaw 生态对比项目
openclaw_peers:
  - id: my-agent
    repo: owner/my-agent
    name: My Agent

3. 设置 Secrets

进入仓库的 Settings → Secrets and variables → Actions，点击 New repository secret 添加以下密钥：

Secret 名称	说明	必填项
LLM_PROVIDER	指定提供商：anthropic (默认), openai, github-copilot, openrouter	否
ANTHROPIC_API_KEY	Anthropic API Key (兼容 Kimi Code)	若选 Anthropic/Kimi
ANTHROPIC_BASE_URL	API 端点覆盖。使用 Kimi Code 时设为 https://api.kimi.com/coding/	否
OPENAI_API_KEY	OpenAI API Key	若选 OpenAI
TELEGRAM_BOT_TOKEN	Telegram 机器人 Token	若需 TG 通知
TELEGRAM_CHAT_ID	Telegram 接收消息的频道/群组 ID	若需 TG 通知
FEISHU_WEBHOOK_URL	飞书机器人 Webhook 地址	若需飞书通知

注意：GITHUB_TOKEN 由 GitHub Actions 自动提供。若选择 github-copilot 作为 LLM 提供商，系统将直接使用此 Token。

4. 部署 MCP 服务（可选）

若需通过 Claude Desktop 或 OpenClaw 直接查询数据，可自建 MCP 服务器：

cd mcp
pnpm install
wrangler deploy

基本使用

自动运行

配置完成后，工作流将于每天 08:00 CST 自动触发。

• 查看报告：生成的报告将以 GitHub Issue 形式发布，并在 digests/YYYY-MM-DD/ 目录下提交 Markdown 文件。
• Web 界面：访问 https://duanyytop.github.io/agents-radar 浏览历史日报（深色模式，无需登录）。
• 消息通知：若配置了 Telegram 或飞书，每日摘要将自动推送到指定频道。
• RSS 订阅：订阅 https://duanyytop.github.io/agents-radar/feed.xml 获取最新更新。

手动触发

如需立即生成报告，进入仓库 Actions 标签页，选择对应工作流并点击 Run workflow。

通过 MCP 客户端查询

若已部署 MCP 服务并完成客户端配置，可直接在对话中询问：

Claude Desktop 配置示例 (~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json)：

{
  "mcpServers": {
    "agents-radar": {
      "url": "https://agents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev"
    }
  }
}

OpenClaw 配置命令：

openclaw mcp add --transport http agents-radar https://agents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev

使用示例：

• "What's the latest in AI CLI tools?" → 调用 get_latest 获取最新 CLI 工具动态
• "Search for Claude Code mentions this week" → 调用 search 搜索本周相关内容
• "Show me the AI trending report for 2026-03-05" → 调用 get_report 获取指定日期报告