[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-duanyytop--agents-radar":3,"tool-duanyytop--agents-radar":62},[4,18,26,36,46,54],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",160784,2,"2026-04-19T11:32:54",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":42,"last_commit_at":43,"category_tags":44,"status":17},8272,"opencode","anomalyco\u002Fopencode","OpenCode 是一款开源的 AI 编程助手（Coding Agent），旨在像一位智能搭档一样融入您的开发流程。它不仅仅是一个代码补全插件，而是一个能够理解项目上下文、自主规划任务并执行复杂编码操作的智能体。无论是生成全新功能、重构现有代码，还是排查难以定位的 Bug，OpenCode 都能通过自然语言交互高效完成，显著减少开发者在重复性劳动和上下文切换上的时间消耗。\n\n这款工具专为软件开发者、工程师及技术研究人员设计，特别适合希望利用大模型能力来提升编码效率、加速原型开发或处理遗留代码维护的专业人群。其核心亮点在于完全开源的架构，这意味着用户可以审查代码逻辑、自定义行为策略，甚至私有化部署以保障数据安全，彻底打破了传统闭源 AI 助手的“黑盒”限制。\n\n在技术体验上，OpenCode 提供了灵活的终端界面（Terminal UI）和正在测试中的桌面应用程序，支持 macOS、Windows 及 Linux 全平台。它兼容多种包管理工具，安装便捷，并能无缝集成到现有的开发环境中。无论您是追求极致控制权的资深极客，还是渴望提升产出的独立开发者，OpenCode 都提供了一个透明、可信",144296,1,"2026-04-16T14:50:03",[13,45],"插件",{"id":47,"name":48,"github_repo":49,"description_zh":50,"stars":51,"difficulty_score":32,"last_commit_at":52,"category_tags":53,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",109154,"2026-04-18T11:18:24",[14,15,13],{"id":55,"name":56,"github_repo":57,"description_zh":58,"stars":59,"difficulty_score":32,"last_commit_at":60,"category_tags":61,"status":17},6121,"gemini-cli","google-gemini\u002Fgemini-cli","gemini-cli 是一款由谷歌推出的开源 AI 命令行工具，它将强大的 Gemini 大模型能力直接集成到用户的终端环境中。对于习惯在命令行工作的开发者而言，它提供了一条从输入提示词到获取模型响应的最短路径，无需切换窗口即可享受智能辅助。\n\n这款工具主要解决了开发过程中频繁上下文切换的痛点，让用户能在熟悉的终端界面内直接完成代码理解、生成、调试以及自动化运维任务。无论是查询大型代码库、根据草图生成应用，还是执行复杂的 Git 操作，gemini-cli 都能通过自然语言指令高效处理。\n\n它特别适合广大软件工程师、DevOps 人员及技术研究人员使用。其核心亮点包括支持高达 100 万 token 的超长上下文窗口，具备出色的逻辑推理能力；内置 Google 搜索、文件操作及 Shell 命令执行等实用工具；更独特的是，它支持 MCP（模型上下文协议），允许用户灵活扩展自定义集成，连接如图像生成等外部能力。此外，个人谷歌账号即可享受免费的额度支持，且项目基于 Apache 2.0 协议完全开源，是提升终端工作效率的理想助手。",100752,"2026-04-10T01:20:03",[45,13,15,14],{"id":63,"github_repo":64,"name":65,"description_en":66,"description_zh":67,"ai_summary_zh":67,"readme_en":68,"readme_zh":69,"quickstart_zh":70,"use_case_zh":71,"hero_image_url":72,"owner_login":73,"owner_name":74,"owner_avatar_url":75,"owner_bio":76,"owner_company":77,"owner_location":78,"owner_email":79,"owner_twitter":80,"owner_website":80,"owner_url":81,"languages":82,"stars":95,"forks":96,"last_commit_at":97,"license":80,"difficulty_score":32,"env_os":98,"env_gpu":99,"env_ram":98,"env_deps":100,"category_tags":106,"github_topics":80,"view_count":32,"oss_zip_url":80,"oss_zip_packed_at":80,"status":17,"created_at":108,"updated_at":109,"faqs":110,"releases":141},9869,"duanyytop\u002Fagents-radar","agents-radar","Daily AI ecosystem digest from 10 sources (GitHub, ArXiv, HN, HuggingFace, Product Hunt, Dev.to, Lobste.rs). Bilingual ZH\u002FEN reports via GitHub Actions.","agents-radar 是一款专为 AI 从业者打造的自动化生态情报助手。面对 GitHub、ArXiv、Hacker News 等十余个主流平台每日涌现的海量信息，用户往往难以高效筛选有价值的内容。agents-radar 通过定时任务自动聚合这些来源的最新动态，包括热门开源项目、前沿论文、趋势模型及社区讨论，并生成中英双语的日报、周报和月报，帮助用户轻松掌握行业脉搏。\n\n这款工具特别适合 AI 开发者、研究人员及技术爱好者使用。无论是需要追踪最新算法进展的研究员，还是希望发现优质开发工具的工程师，都能从中快速获取经过整理的高价值资讯。其独特亮点在于不仅提供传统的 Markdown 报告和优雅的 Web 浏览界面，还创新性地支持 RSS 订阅、Telegram 与飞书消息推送，甚至集成了 MCP（Model Context Protocol）服务器。这意味着用户可以直接在 Claude Desktop 等 AI 助手中间接调用 agents-radar，通过自然语言对话即时查询最新的 AI 生态数据，将信息获取流程无缝融入日常开发工作流中。","# agents-radar\n\nEnglish | [中文](.\u002FREADME.zh.md)\n\nA GitHub Actions workflow that runs every morning at 08:00 CST. It aggregates AI ecosystem signals from 10 data sources, then publishes bilingual (Chinese + English) daily digests as GitHub Issues and committed Markdown files. Weekly and monthly rollup reports are also generated automatically.\n\n### Data Sources\n\n| Source | Type | Data |\n|--------|------|------|\n| [GitHub Repos](https:\u002F\u002Fgithub.com) | API | Issues, PRs, releases from 17+ tracked AI tool repos |\n| [Claude Code Skills](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fskills) | API | Trending skills sorted by community engagement |\n| [GitHub Trending](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrending) | HTML + API | Daily trending repos + AI topic search (7-day window) |\n| [Hacker News](https:\u002F\u002Fnews.ycombinator.com) | [Algolia API](https:\u002F\u002Fhn.algolia.com\u002Fapi) | Top 30 AI stories from last 24h, 6 parallel queries |\n| [Product Hunt](https:\u002F\u002Fwww.producthunt.com) | GraphQL API | Yesterday's top AI products by votes |\n| [ArXiv](https:\u002F\u002Farxiv.org) | [ArXiv API](https:\u002F\u002Fexport.arxiv.org\u002Fapi\u002Fquery) | Latest papers from cs.AI, cs.CL, cs.LG (last 48h) |\n| [Hugging Face](https:\u002F\u002Fhuggingface.co) | [Hub API](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fapi\u002Fmodels) | 30 trending models sorted by weekly likes |\n| [Dev.to](https:\u002F\u002Fdev.to) | [Forem API](https:\u002F\u002Fdev.to\u002Fapi) | Top AI\u002FLLM articles from 5 tags |\n| [Lobste.rs](https:\u002F\u002Flobste.rs) | JSON API | AI\u002FML tagged stories from last 7 days |\n| [Anthropic](https:\u002F\u002Fanthropic.com) + [OpenAI](https:\u002F\u002Fopenai.com) | Sitemap | New articles detected via `lastmod` diff |\n\n## Web UI\n\n**[https:\u002F\u002Fduanyytop.github.io\u002Fagents-radar](https:\u002F\u002Fduanyytop.github.io\u002Fagents-radar)**\n\nBrowse all historical digests in a clean, dark-themed interface — no login required. Reports are rendered from the Markdown files in this repo via GitHub Pages.\n\n![Web UI](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fduanyytop_agents-radar_readme_b14fb5f64bc7.png)\n\n## Telegram Channel & Feishu Group\n\nSubscribe to get daily digest notifications pushed directly to your preferred platform. Each message links to all reports for that day (ZH and EN variants) plus the Web UI and RSS feed.\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd align=\"center\">\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ft.me\u002Fagents_radar\">Join Telegram Channel\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fapplink.feishu.cn\u002Fclient\u002Fchat\u002Fchatter\u002Fadd_by_link?link_token=478g7865-04a8-4fab-a7f8-23af85ba927b\">Join Feishu Group\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fduanyytop_agents-radar_readme_fea7854d3fd3.jpg\" width=\"300\" alt=\"Telegram notification\">\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fduanyytop_agents-radar_readme_3890a9187f90.jpg\" width=\"300\" alt=\"Feishu notification\">\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n## RSS Feed\n\n**[https:\u002F\u002Fduanyytop.github.io\u002Fagents-radar\u002Ffeed.xml](https:\u002F\u002Fduanyytop.github.io\u002Fagents-radar\u002Ffeed.xml)**\n\nSubscribe in any RSS reader (Feedly, Reeder, NewsBlur, etc.) to receive new digests automatically. The feed includes the latest 30 reports across all report types, updated daily alongside `manifest.json`.\n\n## MCP Server\n\n**`https:\u002F\u002Fagents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev`**\n\nA hosted [Model Context Protocol](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io) server that exposes agents-radar data as tools. Any MCP-compatible client (Claude Desktop, OpenClaw, etc.) can query the latest AI ecosystem reports directly.\n\n**Available tools:**\n\n| Tool | Description |\n|------|-------------|\n| `list_reports` | List available dates and report types (last N days) |\n| `get_latest` | Fetch the most recent report of a given type |\n| `get_report` | Fetch a specific report by date and type |\n| `search` | Keyword search across recent reports |\n\n**Claude Desktop setup** — add to `~\u002FLibrary\u002FApplication Support\u002FClaude\u002Fclaude_desktop_config.json`:\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"agents-radar\": {\n      \"url\": \"https:\u002F\u002Fagents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev\"\n    }\n  }\n}\n```\n\nRestart Claude Desktop after saving. You can then ask Claude things like:\n- *\"What's the latest in AI CLI tools?\"* → calls `get_latest`\n- *\"Search for Claude Code mentions this week\"* → calls `search`\n- *\"Show me the AI trending report for 2026-03-05\"* → calls `get_report`\n\n**OpenClaw setup** — run the following command:\n\n```bash\nopenclaw mcp add --transport http agents-radar https:\u002F\u002Fagents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev\n```\n\nOr add it manually to `~\u002F.openclaw\u002Fopenclaw.json`:\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"agents-radar\": {\n      \"type\": \"http\",\n      \"url\": \"https:\u002F\u002Fagents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev\"\n    }\n  }\n}\n```\n\nYou can then ask OpenClaw things like:\n- *\"What's the latest in AI CLI tools?\"* → calls `get_latest`\n- *\"Search for Claude Code mentions this week\"* → calls `search`\n- *\"Show me the AI trending report for 2026-03-05\"* → calls `get_report`\n\n**Self-hosting** — deploy your own instance from the `mcp\u002F` directory:\n\n```bash\ncd mcp\npnpm install\nwrangler deploy\n```\n\n## Tracked sources\n\n### AI CLI tools (GitHub)\n\n| Tool | Repository |\n|------|-----------|\n| Claude Code | [anthropics\u002Fclaude-code](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fclaude-code) |\n| OpenAI Codex | [openai\u002Fcodex](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex) |\n| Gemini CLI | [google-gemini\u002Fgemini-cli](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fgemini-cli) |\n| GitHub Copilot CLI | [github\u002Fcopilot-cli](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fcopilot-cli) |\n| Kimi Code CLI | [MoonshotAI\u002Fkimi-cli](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMoonshotAI\u002Fkimi-cli) |\n| OpenCode | [anomalyco\u002Fopencode](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanomalyco\u002Fopencode) |\n| Pi | [badlogic\u002Fpi-mono](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbadlogic\u002Fpi-mono) |\n| Qwen Code | [QwenLM\u002Fqwen-code](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQwenLM\u002Fqwen-code) |\n\n### Claude Code Skills (GitHub)\n\n| Source | Repository |\n|--------|-----------|\n| Claude Code Skills | [anthropics\u002Fskills](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fskills) |\n\nPRs and issues are fetched without a date filter and sorted by popularity (comment count), so the report always reflects the most actively discussed skills — not just the newest.\n\n### OpenClaw + AI agent ecosystem (GitHub)\n\nOpenClaw is tracked as the primary reference project, alongside several peer projects in the personal AI assistant \u002F autonomous agent space for cross-ecosystem comparison.\n\n| Project | Repository | Stars |\n|---------|-----------|-------|\n| OpenClaw | [openclaw\u002Fopenclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw) | 348.1k |\n| NanoBot | [HKUDS\u002Fnanobot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002Fnanobot) | 37.9k |\n| Hermes Agent | [nousresearch\u002Fhermes-agent](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnousresearch\u002Fhermes-agent) | 32.3k |\n| PicoClaw | [sipeed\u002Fpicoclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsipeed\u002Fpicoclaw) | 27.5k |\n| NanoClaw | [qwibitai\u002Fnanoclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqwibitai\u002Fnanoclaw) | 26.5k |\n| ZeroClaw | [zeroclaw-labs\u002Fzeroclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzeroclaw-labs\u002Fzeroclaw) | 30.1k |\n| CoPaw | [agentscope-ai\u002FCoPaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentscope-ai\u002FCoPaw) | 14.4k |\n| IronClaw | [nearai\u002Fironclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnearai\u002Fironclaw) | 11.4k |\n| NullClaw | [nullclaw\u002Fnullclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnullclaw\u002Fnullclaw) | 7.0k |\n| LobsterAI | [netease-youdao\u002FLobsterAI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnetease-youdao\u002FLobsterAI) | 4.8k |\n| TinyClaw | [TinyAGI\u002Ftinyagi](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTinyAGI\u002Ftinyagi) | 3.5k |\n| Moltis | [moltis-org\u002Fmoltis](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmoltis-org\u002Fmoltis) | 2.5k |\n| ZeptoClaw | [qhkm\u002Fzeptoclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqhkm\u002Fzeptoclaw) | 567 |\n\n### GitHub AI Trending\n\nTwo data sources are fetched in parallel every day:\n\n| Source | Details |\n|--------|---------|\n| [github.com\u002Ftrending](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrending?since=daily) | Today's trending repos — parsed from HTML; includes today's new star count |\n| GitHub Search API | Repos active in the last 7 days matching 6 AI topics: `llm`, `ai-agent`, `rag`, `vector-database`, `large-language-model`, `machine-learning` |\n\nThe LLM filters out non-AI repos from the trending list, classifies the rest by dimension (AI infrastructure \u002F agents \u002F applications \u002F models \u002F RAG), and extracts trend signals.\n\n### Hacker News\n\nTop AI stories from the last 24 hours, fetched via the [Algolia HN Search API](https:\u002F\u002Fhn.algolia.com\u002Fapi). Six queries run in parallel (`AI`, `LLM`, `Claude`, `OpenAI`, `Anthropic`, `machine learning`), results are deduplicated and ranked by points. The top 30 stories are passed to the LLM for analysis.\n\n### Official web content (sitemap-based)\n\n| Organization | Site | Tracked sections |\n|---|---|---|\n| Anthropic | [anthropic.com](https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com) | `\u002Fnews\u002F`, `\u002Fresearch\u002F`, `\u002Fengineering\u002F`, `\u002Flearn\u002F` |\n| OpenAI | [openai.com](https:\u002F\u002Fopenai.com) | research, publication, release, company, engineering, milestone, learn-guides, safety, product |\n\nNew articles are detected by comparing sitemap `lastmod` timestamps against a persisted state file (`digests\u002Fweb-state.json`). On the **first run**, up to 25 recent articles per site are fetched and a comprehensive overview report is generated. On subsequent runs, only new or updated URLs trigger a report; if nothing changed, the web report step is skipped entirely.\n\n## Features\n\n- Fetches issues, pull requests, and releases updated in the last 24 hours across all tracked repos\n- Tracks trending Claude Code Skills — sorted by community engagement, not recency\n- Generates a per-tool summary for each CLI repository and a cross-tool comparative analysis\n- Generates a deep OpenClaw project report plus a cross-ecosystem comparison against 11 peer projects\n- Scrapes official Anthropic and OpenAI web content via sitemaps; detects new articles incrementally\n- Monitors GitHub Trending daily + searches 6 AI topic tags; classifies repos by dimension and extracts trend signals\n- Fetches top-30 AI stories from Hacker News (last 24h, ranked by points); generates community sentiment report\n- Publishes GitHub Issues for each report type; commits Markdown files to `digests\u002FYYYY-MM-DD\u002F`\n- Runs on a daily schedule via GitHub Actions; supports manual triggering\n- All tracked repositories are configurable via `config.yml` — no code changes needed\n\n## Setup\n\n### 1. Fork this repository\n\n### 2. Customize `config.yml` (optional)\n\nEdit `config.yml` in the repo root to add, remove, or replace the tracked repositories. The file is fully commented. No code changes are needed — the pipeline reads it on every run and falls back to built-in defaults if the file is absent.\n\n```yaml\n# Add a new CLI tool\ncli_repos:\n  - id: my-tool\n    repo: owner\u002Fmy-ai-cli\n    name: My AI Tool\n\n# Add a new peer project to the OpenClaw ecosystem comparison\nopenclaw_peers:\n  - id: my-agent\n    repo: owner\u002Fmy-agent\n    name: My Agent\n```\n\n### 3. Add Secrets\n\nGo to **Settings → Secrets and variables → Actions** and add:\n\n| Secret | Required | Description |\n|--------|----------|-------------|\n| `LLM_PROVIDER` | optional | `anthropic` (default), `openai`, `github-copilot`, or `openrouter` |\n| `ANTHROPIC_API_KEY` | if Anthropic | API key — works with both Anthropic and Kimi Code |\n| `ANTHROPIC_BASE_URL` | optional | API endpoint override. Set to `https:\u002F\u002Fapi.kimi.com\u002Fcoding\u002F` for Kimi Code; leave unset for Anthropic |\n| `OPENAI_API_KEY` | if OpenAI | OpenAI API key |\n| `OPENAI_BASE_URL` | optional | OpenAI endpoint override |\n| `OPENROUTER_API_KEY` | if OpenRouter | OpenRouter API key |\n| `TELEGRAM_BOT_TOKEN` | optional | Telegram bot token from [@BotFather](https:\u002F\u002Ft.me\u002FBotFather). If set, a message is sent after each digest run |\n| `TELEGRAM_CHAT_ID` | optional | Telegram chat\u002Fchannel\u002Fgroup ID to send notifications to |\n| `FEISHU_WEBHOOK_URL` | optional | Feishu custom bot webhook URL. If set, a card message is sent after each digest run |\n\n> `GITHUB_TOKEN` is provided automatically by GitHub Actions. When using `github-copilot` as the provider, the same `GITHUB_TOKEN` is used for LLM calls.\n\n**Setting up Telegram notifications** (optional):\n1. Message [@BotFather](https:\u002F\u002Ft.me\u002FBotFather) on Telegram, create a bot, and copy the token\n2. Add the bot to your channel\u002Fgroup, or start a DM with it\n3. Get the chat ID via [@userinfobot](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fuserinfobot) or the [getUpdates](https:\u002F\u002Fcore.telegram.org\u002Fbots\u002Fapi#getupdates) API\n4. Add `TELEGRAM_BOT_TOKEN` and `TELEGRAM_CHAT_ID` as repository secrets\n\n> If neither secret is set, the notification step is silently skipped.\n\n### 3. Enable the workflow\n\nConfirm the workflow is enabled in the **Actions** tab.\n\nTo test immediately, go to **Actions → Daily Agents Radar → Run workflow**.\n\n> **First run note**: The web content step will fetch up to 50 articles (25 per site) and may take a few extra minutes. Subsequent runs are fast — only new articles are processed.\n\n## LLM providers\n\nSet `LLM_PROVIDER` to choose which model backend powers the digest generation. Defaults to `anthropic`.\n\n| Provider | `LLM_PROVIDER` | Required env vars | Default model |\n|----------|---------------|-------------------|---------------|\n| Anthropic | `anthropic` | `ANTHROPIC_API_KEY` | `claude-sonnet-4-6` |\n| OpenAI | `openai` | `OPENAI_API_KEY` | `gpt-4o` |\n| GitHub Copilot | `github-copilot` | `GITHUB_TOKEN` | `gpt-4o` |\n| OpenRouter | `openrouter` | `OPENROUTER_API_KEY` | `anthropic\u002Fclaude-sonnet-4` |\n\nOverride the model name with `ANTHROPIC_MODEL`, `OPENAI_MODEL`, `GITHUB_COPILOT_MODEL`, or `OPENROUTER_MODEL` respectively.\n\nThe provider abstraction lives in `src\u002Fproviders\u002F` — each provider is a separate file implementing the `LlmProvider` interface. Adding a new provider only requires creating a new file and registering it in the factory.\n\n## Running locally\n\n```bash\npnpm install\n\nexport GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxx\n\n# Option A: Anthropic (default)\nexport ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxx\n\n# Option B: OpenAI\n# export LLM_PROVIDER=openai\n# export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx\n\n# Option C: GitHub Copilot (uses GITHUB_TOKEN)\n# export LLM_PROVIDER=github-copilot\n\n# Option D: OpenRouter\n# export LLM_PROVIDER=openrouter\n# export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-xxxxxxxx\n\nexport DIGEST_REPO=your-username\u002Fagents-radar  # optional; omit to only write files\n\npnpm start\n```\n\n## Output format\n\nFiles are written to `digests\u002FYYYY-MM-DD\u002F`:\n\n| File | Content | GitHub Issue label |\n|------|---------|-------------------|\n| `ai-cli.md` | CLI digest — cross-tool comparison + per-tool details | `digest` |\n| `ai-agents.md` | OpenClaw deep report + cross-ecosystem comparison + 11 peer details | `openclaw` |\n| `ai-web.md` | Official web content report (only written when new content exists) | `web` |\n| `ai-trending.md` | GitHub AI trending report — repos classified by dimension + trend signals (only written when data is available) | `trending` |\n| `ai-hn.md` | Hacker News AI community digest — top stories + sentiment analysis (only written when fetch succeeds) | `hn` |\n| `ai-ph.md` | Product Hunt AI products digest (only written when `PRODUCTHUNT_TOKEN` is set and data is available) | `ph` |\n| `ai-arxiv.md` | ArXiv AI research digest — key papers from cs.AI\u002Fcs.CL\u002Fcs.LG | `arxiv` |\n| `ai-hf.md` | Hugging Face trending models digest — sorted by weekly likes | `hf` |\n| `ai-community.md` | Tech community AI digest — Dev.to articles + Lobste.rs stories combined | `community` |\n\nA shared state file `digests\u002Fweb-state.json` tracks which web URLs have been seen; it is committed alongside the daily digests.\n\nEach report is generated in both Chinese (`ai-cli.md`) and English (`ai-cli-en.md`). The Web UI sidebar shows ZH \u002F EN toggle buttons for reports that have both variants.\n\n---\n\n`ai-cli.md` \u002F `ai-cli-en.md` structure:\n```\n## Cross-Tool Comparison\n  Ecosystem overview \u002F Activity comparison table \u002F Shared themes \u002F Differentiation \u002F Trend signals\n\n## Per-Tool Reports\n  \u003Cdetails> Claude Code    — [Claude Code Skills Highlights]\n                             Top skills \u002F Community demand trends \u002F High-potential pending skills\n                             ---\n                             Today's summary \u002F Hot issues \u002F PR progress \u002F Trends\n  \u003Cdetails> OpenAI Codex   — Today's summary \u002F Hot issues \u002F PR progress \u002F Trends\n  \u003Cdetails> Gemini CLI     — ...\n  \u003Cdetails> GitHub Copilot CLI — ...\n  \u003Cdetails> Kimi Code CLI  — ...\n  \u003Cdetails> OpenCode       — ...\n  \u003Cdetails> Qwen Code      — ...\n```\n\n`ai-agents.md` \u002F `ai-agents-en.md` structure:\n```\nIssues: N | PRs: N | Projects covered: 10\n\n## OpenClaw Deep Dive\n  Today's summary \u002F Releases \u002F Project progress \u002F Community highlights \u002F\n  Bug stability \u002F Feature requests \u002F User feedback \u002F Backlog\n\n## Cross-Ecosystem Comparison\n  Ecosystem overview \u002F Activity table \u002F OpenClaw positioning \u002F\n  Shared technical directions \u002F Differentiation \u002F Community maturity \u002F Trend signals\n\n## Peer Project Reports\n  \u003Cdetails> Zeroclaw   — Today's summary \u002F Releases \u002F Progress \u002F ... (8 sections)\n  \u003Cdetails> EasyClaw   — ...\n  \u003Cdetails> LobsterAI  — ...\n  \u003Cdetails> ZeptoClaw  — ...\n  \u003Cdetails> NanoBot      — ...\n  \u003Cdetails> Hermes Agent — ...\n  \u003Cdetails> PicoClaw     — ...\n  \u003Cdetails> NanoClaw   — ...\n  \u003Cdetails> IronClaw   — ...\n  \u003Cdetails> TinyClaw   — ...\n  \u003Cdetails> CoPaw      — ...\n```\n\n`ai-web.md` \u002F `ai-web-en.md` structure:\n```\nSources: anthropic.com (N articles) + openai.com (N articles)\n\nToday's summary\nAnthropic \u002F Claude highlights  (news \u002F research \u002F engineering \u002F learn)\nOpenAI highlights              (research \u002F release \u002F company \u002F safety \u002F ...)\nStrategic signals\nNotable details\n[First full crawl also includes: Content landscape overview]\n```\n\n`ai-trending.md` \u002F `ai-trending-en.md` structure:\n```\nSources: GitHub Trending + GitHub Search API\n\nToday's summary\nTop repos by dimension\n  🔧 AI Infrastructure  — frameworks \u002F SDKs \u002F inference engines \u002F CLIs\n  🤖 AI Agents          — agent frameworks \u002F multi-agent \u002F automation\n  📦 AI Applications    — vertical products \u002F solutions\n  🧠 Models & Training  — model weights \u002F training frameworks \u002F fine-tuning\n  🔍 RAG & Knowledge    — vector databases \u002F retrieval augmentation\nTrend signal analysis\nCommunity focus\n```\n\n`ai-hn.md` \u002F `ai-hn-en.md` structure:\n```\nSources: Hacker News (top-30 AI stories, last 24h)\n\nToday's summary\nTop stories & discussions\n  🔬 Models & Research  — new model releases \u002F papers \u002F benchmarks\n  🛠️ Tools & Engineering — open-source projects \u002F frameworks \u002F engineering practice\n  🏢 Industry news      — company news \u002F funding \u002F product launches\n  💬 Opinions & debate  — Ask HN \u002F Show HN \u002F hot threads\nCommunity sentiment signals\nWorth reading\n```\n\n`ai-weekly.md` \u002F `ai-weekly-en.md` structure (generated every Monday):\n```\nCoverage: YYYY-MM-DD ~ YYYY-MM-DD  (last 7 daily digests)\n\nWeekly highlights\nKey trends & developments\nNotable releases\nCommunity momentum\nOutlook\n```\n\n`ai-monthly.md` \u002F `ai-monthly-en.md` structure (generated on the 1st of each month):\n```\nSources: N weekly reports  (or sampled daily reports if fewer than 2 weeklies available)\n\nMonth in review\nMajor themes\nEcosystem shifts\nTop projects & releases\nLooking ahead\n```\n\nHistorical digests are stored in [`digests\u002F`](.\u002Fdigests\u002F). Published issues are tagged by type: [`digest`](..\u002F..\u002Fissues?label=digest) · [`openclaw`](..\u002F..\u002Fissues?label=openclaw) · [`web`](..\u002F..\u002Fissues?label=web) · [`trending`](..\u002F..\u002Fissues?label=trending) · [`hn`](..\u002F..\u002Fissues?label=hn) · [`ph`](..\u002F..\u002Fissues?label=ph) · [`arxiv`](..\u002F..\u002Fissues?label=arxiv) · [`hf`](..\u002F..\u002Fissues?label=hf) · [`community`](..\u002F..\u002Fissues?label=community) · [`weekly`](..\u002F..\u002Fissues?label=weekly) · [`monthly`](..\u002F..\u002Fissues?label=monthly).\n\n## Schedule\n\n| Workflow | Cron | UTC | CST |\n|----------|------|-----|-----|\n| Daily digest | `0 0 * * *` | 00:00 daily | 08:00 daily |\n| Weekly rollup | `0 1 * * 1` | 01:00 Monday | 09:00 Monday |\n| Monthly rollup | `0 2 1 * *` | 02:00 on the 1st | 10:00 on the 1st |\n\nTo change the schedule, edit the cron expressions in the corresponding workflow files under `.github\u002Fworkflows\u002F`.\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fduanyytop_agents-radar_readme_13f822992ed1.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#duanyytop\u002Fagents-radar&Date)\n","# agents-radar\n\n英语 | [中文](.\u002FREADME.zh.md)\n\n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。\n\n### 数据源\n\n| 来源 | 类型 | 数据 |\n|--------|------|------|\n| [GitHub Repos](https:\u002F\u002Fgithub.com) | API | 来自 17 个以上受监控 AI 工具仓库的 Issues、PRs 和 releases |\n| [Claude Code Skills](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fskills) | API | 按社区参与度排序的趋势技能 |\n| [GitHub Trending](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrending) | HTML + API | 每日趋势仓库 + AI 主题搜索（7 天窗口） |\n| [Hacker News](https:\u002F\u002Fnews.ycombinator.com) | [Algolia API](https:\u002F\u002Fhn.algolia.com\u002Fapi) | 过去 24 小时内排名前 30 的 AI 新闻，执行 6 个并行查询 |\n| [Product Hunt](https:\u002F\u002Fwww.producthunt.com) | GraphQL API | 昨天按投票数排名的顶级 AI 产品 |\n| [ArXiv](https:\u002F\u002Farxiv.org) | [ArXiv API](https:\u002F\u002Fexport.arxiv.org\u002Fapi\u002Fquery) | cs.AI、cs.CL、cs.LG 领域的最新论文（过去 48 小时） |\n| [Hugging Face](https:\u002F\u002Fhuggingface.co) | [Hub API](https:\u002F\u002Fhuggingface.co\u002Fapi\u002Fmodels) | 按周点赞数排序的 30 个热门模型 |\n| [Dev.to](https:\u002F\u002Fdev.to) | [Forem API](https:\u002F\u002Fdev.to\u002Fapi) | 来自 5 个标签的顶级 AI\u002FLLM 文章 |\n| [Lobste.rs](https:\u002F\u002Flobste.rs) | JSON API | 过去 7 天内标记为 AI\u002FML 的故事 |\n| [Anthropic](https:\u002F\u002Fanthropic.com) + [OpenAI](https:\u002F\u002Fopenai.com) | 站点地图 | 通过 `lastmod` 差异检测到的新文章 |\n\n## Web UI\n\n**[https:\u002F\u002Fduanyytop.github.io\u002Fagents-radar](https:\u002F\u002Fduanyytop.github.io\u002Fagents-radar)**\n\n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。\n\n![Web UI](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fduanyytop_agents-radar_readme_b14fb5f64bc7.png)\n\n## Telegram 频道 & Feishu 群组\n\n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。\n\n\u003Ctable>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd align=\"center\">\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Ft.me\u002Fagents_radar\">加入 Telegram 频道\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd align=\"center\">\u003Cb>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fapplink.feishu.cn\u002Fclient\u002Fchat\u002Fchatter\u002Fadd_by_link?link_token=478g7865-04a8-4fab-a7f8-23af85ba927b\">加入 Feishu 群组\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fb>\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n  \u003Ctr>\n    \u003Ctd>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fduanyytop_agents-radar_readme_fea7854d3fd3.jpg\" width=\"300\" alt=\"Telegram notification\">\u003C\u002Ftd>\n    \u003Ctd>\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fduanyytop_agents-radar_readme_3890a9187f90.jpg\" width=\"300\" alt=\"Feishu notification\">\u003C\u002Ftd>\n  \u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n## RSS 订阅源\n\n**[https:\u002F\u002Fduanyytop.github.io\u002Fagents-radar\u002Ffeed.xml](https:\u002F\u002Fduanyytop.github.io\u002Fagents-radar\u002Ffeed.xml)**\n\n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。\n\n## MCP 服务器\n\n**`https:\u002F\u002Fagents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev`**\n\n这是一台托管的 [Model Context Protocol](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io) 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。\n\n**可用工具：**\n\n| 工具 | 描述 |\n|------|-------------|\n| `list_reports` | 列出可用日期和报告类型（最近 N 天） |\n| `get_latest` | 获取指定类型的最新报告 |\n| `get_report` | 根据日期和类型获取特定报告 |\n| `search` | 在近期报告中进行关键词搜索 |\n\n**Claude Desktop 设置** — 添加到 `~\u002FLibrary\u002FApplication Support\u002FClaude\u002Fclaude_desktop_config.json`：\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"agents-radar\": {\n      \"url\": \"https:\u002F\u002Fagents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev\"\n    }\n  }\n}\n```\n\n保存后重启 Claude Desktop。之后您可以这样询问 Claude：\n- *“最新的 AI CLI 工具有哪些？”* → 调用 `get_latest`\n- *“搜索本周提到 Claude Code 的内容”* → 调用 `search`\n- *“给我看看 2026 年 3 月 5 日的 AI 趋势报告”* → 调用 `get_report`\n\n**OpenClaw 设置** — 运行以下命令：\n\n```bash\nopenclaw mcp add --transport http agents-radar https:\u002F\u002Fagents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev\n```\n\n或者手动添加到 `~\u002F.openclaw\u002Fopenclaw.json`：\n\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"agents-radar\": {\n      \"type\": \"http\",\n      \"url\": \"https:\u002F\u002Fagents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev\"\n    }\n  }\n}\n```\n\n之后您可以这样询问 OpenClaw：\n- *“最新的 AI CLI 工具有哪些？”* → 调用 `get_latest`\n- *“搜索本周提到 Claude Code 的内容”* → 调用 `search`\n- *“给我看看 2026 年 3 月 5 日的 AI 趋势报告”* → 调用 `get_report`\n\n**自托管** — 从 `mcp\u002F` 目录部署您自己的实例：\n\n```bash\ncd mcp\npnpm install\nwrangler deploy\n```\n\n## 受监控的来源\n\n### AI CLI 工具（GitHub）\n\n| 工具 | 仓库 |\n|------|-----------|\n| Claude Code | [anthropics\u002Fclaude-code](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fclaude-code) |\n| OpenAI Codex | [openai\u002Fcodex](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenai\u002Fcodex) |\n| Gemini CLI | [google-gemini\u002Fgemini-cli](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgoogle-gemini\u002Fgemini-cli) |\n| GitHub Copilot CLI | [github\u002Fcopilot-cli](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fgithub\u002Fcopilot-cli) |\n| Kimi Code CLI | [MoonshotAI\u002Fkimi-cli](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FMoonshotAI\u002Fkimi-cli) |\n| OpenCode | [anomalyco\u002Fopencode](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanomalyco\u002Fopencode) |\n| Pi | [badlogic\u002Fpi-mono](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fbadlogic\u002Fpi-mono) |\n| Qwen Code | [QwenLM\u002Fqwen-code](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FQwenLM\u002Fqwen-code) |\n\n### Claude Code Skills（GitHub）\n\n| 来源 | 仓库 |\n|--------|-----------|\n| Claude Code Skills | [anthropics\u002Fskills](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fanthropics\u002Fskills) |\n\nPRs 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。\n\n### OpenClaw + AI 代理生态系统（GitHub）\n\nOpenClaw 被作为主要参考项目进行跟踪，同时还有多个个人 AI 助手\u002F自主代理领域的同类项目，用于跨生态系统的对比。\n\n| 项目       | 仓库                 | 星数    |\n|------------|---------------------|---------|\n| OpenClaw   | [openclaw\u002Fopenclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fopenclaw\u002Fopenclaw) | 34.81万 |\n| NanoBot    | [HKUDS\u002Fnanobot](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FHKUDS\u002Fnanobot)      | 3.79万 |\n| Hermes Agent | [nousresearch\u002Fhermes-agent](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnousresearch\u002Fhermes-agent) | 3.23万 |\n| PicoClaw   | [sipeed\u002Fpicoclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fsipeed\u002Fpicoclaw)   | 2.75万 |\n| NanoClaw   | [qwibitai\u002Fnanoclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqwibitai\u002Fnanoclaw) | 2.65万 |\n| ZeroClaw   | [zeroclaw-labs\u002Fzeroclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fzeroclaw-labs\u002Fzeroclaw) | 3.01万 |\n| CoPaw      | [agentscope-ai\u002FCoPaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fagentscope-ai\u002FCoPaw) | 1.44万 |\n| IronClaw   | [nearai\u002Fironclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnearai\u002Fironclaw)   | 1.14万 |\n| NullClaw   | [nullclaw\u002Fnullclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnullclaw\u002Fnullclaw) | 0.7万 |\n| LobsterAI  | [netease-youdao\u002FLobsterAI](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fnetease-youdao\u002FLobsterAI) | 0.48万 |\n| TinyClaw   | [TinyAGI\u002Ftinyagi](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FTinyAGI\u002Ftinyagi)   | 0.35万 |\n| Moltis     | [moltis-org\u002Fmoltis](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fmoltis-org\u002Fmoltis) | 0.25万 |\n| ZeptoClaw  | [qhkm\u002Fzeptoclaw](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fqhkm\u002Fzeptoclaw)     | 567 |\n\n### GitHub AI 趋势\n\n每天并行抓取两个数据源：\n\n| 来源               | 详情                                   |\n|--------------------|----------------------------------------|\n| [github.com\u002Ftrending](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Ftrending?since=daily) | 当日趋势仓库——从 HTML 中解析；包含当日新增星数 |\n| 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` |\n\nLLM 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 \u002F 代理 \u002F 应用 \u002F 模型 \u002F RAG），并提取趋势信号。\n\n### Hacker News\n\n过去 24 小时内的热门 AI 新闻，通过 [Algolia HN 搜索 API](https:\u002F\u002Fhn.algolia.com\u002Fapi) 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。\n\n### 官方网页内容（基于站点地图）\n\n| 组织         | 网站           | 跟踪版块                     |\n|--------------|----------------|------------------------------|\n| Anthropic    | [anthropic.com](https:\u002F\u002Fwww.anthropic.com) | `\u002Fnews\u002F`、`\u002Fresearch\u002F`、`\u002Fengineering\u002F`、`\u002Flearn\u002F` |\n| OpenAI       | [openai.com](https:\u002F\u002Fopenai.com)          | research、publication、release、company、engineering、milestone、learn-guides、safety、product |\n\n通过比较站点地图中的 `lastmod` 时间戳与持久化状态文件（`digests\u002Fweb-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。\n\n## 功能\n\n- 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\n- 跟踪 Claude Code Skills 的热度——按社区参与度而非发布时间排序\n- 为每个 CLI 仓库生成工具摘要，并进行跨工具的比较分析\n- 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\n- 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\n- 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\n- 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\n- 为每种报告类型发布 GitHub Issues；将 Markdown 文件提交到 `digests\u002FYYYY-MM-DD\u002F`\n- 通过 GitHub Actions 按每日计划运行；支持手动触发\n- 所有跟踪仓库均可通过 `config.yml` 配置——无需修改代码\n\n## 设置\n\n### 1. 分叉此仓库\n\n### 2. 自定义 `config.yml`（可选）\n\n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。\n\n```yaml\n# 添加一个新的 CLI 工具\ncli_repos:\n  - id: my-tool\n    repo: owner\u002Fmy-ai-cli\n    name: My AI Tool\n\n# 在 OpenClaw 生态系统对比中添加一个新的同类项目\nopenclaw_peers:\n  - id: my-agent\n    repo: owner\u002Fmy-agent\n    name: My Agent\n```\n\n### 3. 添加密钥\n\n前往 **Settings → Secrets and variables → Actions** 并添加：\n\n| 密钥            | 必需 | 描述                                       |\n|-----------------|------|--------------------------------------------|\n| `LLM_PROVIDER`  | 可选 | `anthropic`（默认）、`openai`、`github-copilot` 或 `openrouter` |\n| `ANTHROPIC_API_KEY` | 如果使用 Anthropic | API 密钥——适用于 Anthropic 和 Kimi Code |\n| `ANTHROPIC_BASE_URL` | 可选 | API 端点覆盖。若使用 Kimi Code，则设置为 `https:\u002F\u002Fapi.kimi.com\u002Fcoding\u002F`；否则保持未设置 |\n| `OPENAI_API_KEY`  | 如果使用 OpenAI | OpenAI API 密钥 |\n| `OPENAI_BASE_URL` | 可选 | OpenAI 端点覆盖 |\n| `OPENROUTER_API_KEY` | 如果使用 OpenRouter | OpenRouter API 密钥 |\n| `TELEGRAM_BOT_TOKEN` | 可选 | Telegram 机器人令牌，来自 [@BotFather](https:\u002F\u002Ft.me\u002FBotFather)。若设置，则每次摘要运行后会发送消息 |\n| `TELEGRAM_CHAT_ID` | 可选 | Telegram 聊天室\u002F频道\u002F群组 ID，用于发送通知 |\n| `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 |\n\n> `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`。\n\n**设置 Telegram 通知**（可选）：\n1. 在 Telegram 上联系 [@BotFather](https:\u002F\u002Ft.me\u002FBotFather)，创建一个机器人并复制其令牌\n2. 将机器人加入你的频道\u002F群组，或与其开始私聊\n3. 通过 [@userinfobot](https:\u002F\u002Ft.me\u002Fuserinfobot) 或 [getUpdates](https:\u002F\u002Fcore.telegram.org\u002Fbots\u002Fapi#getupdates) API 获取聊天 ID\n4. 将 `TELEGRAM_BOT_TOKEN` 和 `TELEGRAM_CHAT_ID` 添加为仓库密钥\n\n> 若两者均未设置，则通知步骤将被静默跳过。\n\n### 3. 启用工作流\n\n确认 **Actions** 选项卡中已启用工作流。\n\n如需立即测试，前往 **Actions → Daily Agents Radar → Run workflow**。\n\n> **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。\n\n## LLM 提供商\n\n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`。\n\n| 提供商 | `LLM_PROVIDER` | 必需环境变量 | 默认模型 |\n|----------|---------------|-------------------|---------------|\n| Anthropic | `anthropic` | `ANTHROPIC_API_KEY` | `claude-sonnet-4-6` |\n| OpenAI | `openai` | `OPENAI_API_KEY` | `gpt-4o` |\n| GitHub Copilot | `github-copilot` | `GITHUB_TOKEN` | `gpt-4o` |\n| OpenRouter | `openrouter` | `OPENROUTER_API_KEY` | `anthropic\u002Fclaude-sonnet-4` |\n\n可通过分别使用 `ANTHROPIC_MODEL`、`OPENAI_MODEL`、`GITHUB_COPILOT_MODEL` 或 `OPENROUTER_MODEL` 来覆盖模型名称。\n\n提供商抽象位于 `src\u002Fproviders\u002F` 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。\n\n## 本地运行\n\n```bash\npnpm install\n\nexport GITHUB_TOKEN=ghp_xxxxx\n\n# 选项 A：Anthropic（默认）\nexport ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxx\n\n# 选项 B：OpenAI\n# export LLM_PROVIDER=openai\n# export OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxx\n\n# 选项 C：GitHub Copilot（使用 GITHUB_TOKEN）\n# export LLM_PROVIDER=github-copilot\n\n# 选项 D：OpenRouter\n# export LLM_PROVIDER=openrouter\n# export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-xxxxxxxx\n\nexport DIGEST_REPO=your-username\u002Fagents-radar  # 可选；省略则仅写入文件\n\npnpm start\n```\n\n## 输出格式\n\n文件将被写入 `digests\u002FYYYY-MM-DD\u002F`：\n\n| 文件 | 内容 | GitHub 问题标签 |\n|------|---------|-------------------|\n| `ai-cli.md` | CLI 摘要——跨工具比较 + 各工具详细信息 | `digest` |\n| `ai-agents.md` | OpenClaw 深度报告 + 跨生态比较 + 11 个同行详细信息 | `openclaw` |\n| `ai-web.md` | 官方网页内容报告（仅在有新内容时才会生成） | `web` |\n| `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` |\n| `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` |\n| `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` |\n| `ai-arxiv.md` | ArXiv AI 研究摘要——来自 cs.AI\u002Fcs.CL\u002Fcs.LG 的关键论文 | `arxiv` |\n| `ai-hf.md` | Hugging Face 流行模型摘要——按每周点赞数排序 | `hf` |\n| `ai-community.md` | 科技社区 AI 摘要——结合 Dev.to 文章和 Lobste.rs 故事 | `community` |\n\n一个共享的状态文件 `digests\u002Fweb-state.json` 会记录已访问过的网页 URL；它会与每日摘要一起提交。\n\n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\u002F英切换按钮。\n\n---\n\n`ai-cli.md` \u002F `ai-cli-en.md` 结构：\n```\n## 跨工具比较\n  生态概览 \u002F 活动对比表 \u002F 共同主题 \u002F 差异化 \u002F 趋势信号\n\n## 各工具报告\n  \u003Cdetails> Claude Code    — [Claude Code 技能亮点]\n                             顶尖技能 \u002F 社区需求趋势 \u002F 高潜力待开发技能\n                             ---\n                             今日总结 \u002F 热门议题 \u002F PR 进展 \u002F 趋势\n  \u003Cdetails> OpenAI Codex   — 今日总结 \u002F 热门议题 \u002F PR 进展 \u002F 趋势\n  \u003Cdetails> Gemini CLI     — ...\n  \u003Cdetails> GitHub Copilot CLI — ...\n  \u003Cdetails> Kimi Code CLI  — ...\n  \u003Cdetails> OpenCode       — ...\n  \u003Cdetails> Qwen Code      — ...\n```\n\n`ai-agents.md` \u002F `ai-agents-en.md` 结构：\n```\n议题：N | PR：N | 涉及项目：10\n\n## OpenClaw 深度剖析\n  今日总结 \u002F 发布情况 \u002F 项目进展 \u002F 社区亮点 \u002F\n  Bug 稳定性 \u002F 功能请求 \u002F 用户反馈 \u002F 待办事项\n\n## 跨生态比较\n  生态概览 \u002F 活动表格 \u002F OpenClaw 的定位 \u002F\n  共同的技术方向 \u002F 差异性 \u002F 社区成熟度 \u002F 趋势信号\n\n## 同行项目报告\n  \u003Cdetails> Zeroclaw   — 今日总结 \u002F 发布情况 \u002F 进展 \u002F ...（8 个部分）\n  \u003Cdetails> EasyClaw   — ...\n  \u003Cdetails> LobsterAI  — ...\n  \u003Cdetails> ZeptoClaw  — ...\n  \u003Cdetails> NanoBot      — ...\n  \u003Cdetails> Hermes Agent — ...\n  \u003Cdetails> PicoClaw     — ...\n  \u003Cdetails> NanoClaw   — ...\n  \u003Cdetails> IronClaw   — ...\n  \u003Cdetails> TinyClaw   — ...\n  \u003Cdetails> CoPaw      — ...\n```\n\n`ai-web.md` \u002F `ai-web-en.md` 结构：\n```\n来源：anthropic.com（N 篇文章）+ openai.com（N 篇文章）\n\n今日总结\nAnthropic \u002F Claude 亮点  （新闻 \u002F 研究 \u002F 工程 \u002F 学习）\nOpenAI 亮点              （研究 \u002F 发布 \u002F 公司 \u002F 安全 \u002F ...）\n战略信号\n值得关注的细节\n[首次全面爬取还包括：内容格局概述]\n```\n\n`ai-trending.md` \u002F `ai-trending-en.md` 结构：\n```\n来源：GitHub Trending + GitHub Search API\n\n今日总结\n按维度划分的顶级仓库\n  🔧 AI 基础设施  — 框架 \u002F SDK \u002F 推理引擎 \u002F CLI\n  🤖 AI 代理          — 代理框架 \u002F 多智能体 \u002F 自动化\n  📦 AI 应用程序    — 垂直产品 \u002F 解决方案\n  🧠 模型与训练  — 模型权重 \u002F 训练框架 \u002F 微调\n  🔍 RAG 与知识    — 向量数据库 \u002F 检索增强\n趋势信号分析\n社区关注点\n```\n\n`ai-hn.md` \u002F `ai-hn-en.md` 结构：\n```\n来源：Hacker News（过去 24 小时内前 30 条 AI 相关故事）\n\n今日总结\n热门故事与讨论\n  🔬 模型与研究  — 新模型发布 \u002F 论文 \u002F 基准测试\n  🛠️ 工具与工程 — 开源项目 \u002F 框架 \u002F 工程实践\n  🏢 行业新闻      — 公司动态 \u002F 融资 \u002F 产品发布\n  💬 观点与辩论  — Ask HN \u002F Show HN \u002F 热门话题\n社区情绪信号\n值得阅读\n```\n\n`ai-weekly.md` \u002F `ai-weekly-en.md` 结构（每周一生成）：\n```\n涵盖范围：YYYY-MM-DD ~ YYYY-MM-DD  (最近 7 天的每日摘要)\n\n每周亮点\n关键趋势与进展\n值得关注的发布\n社区动力\n展望\n```\n\n`ai-monthly.md` \u002F `ai-monthly-en.md` 结构（每月 1 日生成）：\n```\n来源：N 份周报  (若周报不足 2 份，则采样每日摘要)\n\n本月回顾\n主要主题\n生态变化\n顶级项目与发布\n未来展望\n```\n\n历史摘要存储在 [`digests\u002F`](.\u002Fdigests\u002F) 中。已发布的议题会按类型打上标签：[`digest`](..\u002F..\u002Fissues?label=digest) · [`openclaw`](..\u002F..\u002Fissues?label=openclaw) · [`web`](..\u002F..\u002Fissues?label=web) · [`trending`](..\u002F..\u002Fissues?label=trending) · [`hn`](..\u002F..\u002Fissues?label=hn) · [`ph`](..\u002F..\u002Fissues?label=ph) · [`arxiv`](..\u002F..\u002Fissues?label=arxiv) · [`hf`](..\u002F..\u002Fissues?label=hf) · [`community`](..\u002F..\u002Fissues?label=community) · [`weekly`](..\u002F..\u002Fissues?label=weekly) · [`monthly`](..\u002F..\u002Fissues?label=monthly)。\n\n## 时间表\n\n| 工作流 | Cron 表达式 | UTC 时间 | CST 时间 |\n|----------|------|-----|-----|\n| 每日摘要 | `0 0 * * *` | 每天 00:00 | 每天 08:00 |\n| 每周汇总 | `0 1 * * 1` | 星期一 01:00 | 星期一 09:00 |\n| 每月汇总 | `0 2 1 * *` | 每月 1 日 02:00 | 每月 1 日 10:00 |\n\n如需更改时间表，请编辑 `.github\u002Fworkflows\u002F` 目录下相应工作流文件中的 Cron 表达式。\n\n## 星标历史\n\n[![星标历史图表](https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fduanyytop_agents-radar_readme_13f822992ed1.png)](https:\u002F\u002Fstar-history.com\u002F#duanyytop\u002Fagents-radar&Date)","# agents-radar 快速上手指南\n\n`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。\n\n## 环境准备\n\n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：\n\n*   **GitHub 账号**：用于 Fork 仓库及配置 Secrets。\n*   **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：\n    *   Anthropic (`ANTHROPIC_API_KEY`)\n    *   OpenAI (`OPENAI_API_KEY`)\n    *   OpenRouter (`OPENROUTER_API_KEY`)\n    *   *国内加速方案*：支持配置 Kimi Code，只需将 `ANTHROPIC_BASE_URL` 设置为 `https:\u002F\u002Fapi.kimi.com\u002Fcoding\u002F` 并使用对应的 Key。\n*   **通知渠道（可选）**：\n    *   Telegram Bot Token 及 Chat ID\n    *   飞书 (Feishu) 自定义机器人 Webhook URL\n*   **本地开发环境（仅用于自建 MCP 服务）**：\n    *   Node.js & pnpm\n    *   Cloudflare Wrangler CLI\n\n## 安装步骤\n\n### 1. Fork 仓库\n在 GitHub 上将 [agents-radar](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fduanyytop\u002Fagents-radar) 仓库 Fork 到你的个人账号下。\n\n### 2. 配置追踪源（可选）\n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。\n\n```yaml\n# 示例：添加一个新的 CLI 工具\ncli_repos:\n  - id: my-tool\n    repo: owner\u002Fmy-ai-cli\n    name: My AI Tool\n\n# 示例：添加 OpenClaw 生态对比项目\nopenclaw_peers:\n  - id: my-agent\n    repo: owner\u002Fmy-agent\n    name: My Agent\n```\n\n### 3. 设置 Secrets\n进入仓库的 **Settings → Secrets and variables → Actions**，点击 **New repository secret** 添加以下密钥：\n\n| Secret 名称 | 说明 | 必填项 |\n| :--- | :--- | :--- |\n| `LLM_PROVIDER` | 指定提供商：`anthropic` (默认), `openai`, `github-copilot`, `openrouter` | 否 |\n| `ANTHROPIC_API_KEY` | Anthropic API Key (兼容 Kimi Code) | 若选 Anthropic\u002FKimi |\n| `ANTHROPIC_BASE_URL` | API 端点覆盖。使用 Kimi Code 时设为 `https:\u002F\u002Fapi.kimi.com\u002Fcoding\u002F` | 否 |\n| `OPENAI_API_KEY` | OpenAI API Key | 若选 OpenAI |\n| `TELEGRAM_BOT_TOKEN` | Telegram 机器人 Token | 若需 TG 通知 |\n| `TELEGRAM_CHAT_ID` | Telegram 接收消息的频道\u002F群组 ID | 若需 TG 通知 |\n| `FEISHU_WEBHOOK_URL` | 飞书机器人 Webhook 地址 | 若需飞书通知 |\n\n> **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。\n\n### 4. 部署 MCP 服务（可选）\n若需通过 Claude Desktop 或 OpenClaw 直接查询数据，可自建 MCP 服务器：\n\n```bash\ncd mcp\npnpm install\nwrangler deploy\n```\n\n## 基本使用\n\n### 自动运行\n配置完成后，工作流将于每天 **08:00 CST** 自动触发。\n*   **查看报告**：生成的报告将以 GitHub Issue 形式发布，并在 `digests\u002FYYYY-MM-DD\u002F` 目录下提交 Markdown 文件。\n*   **Web 界面**：访问 [https:\u002F\u002Fduanyytop.github.io\u002Fagents-radar](https:\u002F\u002Fduanyytop.github.io\u002Fagents-radar) 浏览历史日报（深色模式，无需登录）。\n*   **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。\n*   **RSS 订阅**：订阅 [https:\u002F\u002Fduanyytop.github.io\u002Fagents-radar\u002Ffeed.xml](https:\u002F\u002Fduanyytop.github.io\u002Fagents-radar\u002Ffeed.xml) 获取最新更新。\n\n### 手动触发\n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**。\n\n### 通过 MCP 客户端查询\n若已部署 MCP 服务并完成客户端配置，可直接在对话中询问：\n\n**Claude Desktop 配置示例** (`~\u002FLibrary\u002FApplication Support\u002FClaude\u002Fclaude_desktop_config.json`)：\n```json\n{\n  \"mcpServers\": {\n    \"agents-radar\": {\n      \"url\": \"https:\u002F\u002Fagents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev\"\n    }\n  }\n}\n```\n\n**OpenClaw 配置命令**：\n```bash\nopenclaw mcp add --transport http agents-radar https:\u002F\u002Fagents-radar-mcp.duanyytop.workers.dev\n```\n\n**使用示例**：\n*   *\"What's the latest in AI CLI tools?\"* → 调用 `get_latest` 获取最新 CLI 工具动态\n*   *\"Search for Claude Code mentions this week\"* → 调用 `search` 搜索本周相关内容\n*   *\"Show me the AI trending report for 2026-03-05\"* → 调用 `get_report` 获取指定日期报告","某 AI 应用开发团队的技术负责人每天需要追踪全球最新的模型、代码库和论文，以便快速决定技术选型或跟进热点。\n\n### 没有 agents-radar 时\n- **信息源分散且耗时**：成员需手动刷新 GitHub Trending、ArXiv、Hacker News 等 10 多个网站，每天早晨耗费近 1 小时收集碎片信息。\n- **语言壁垒阻碍效率**：核心论文和技术动态多为英文，团队非英语母语成员阅读吃力，导致关键信息传递滞后或误读。\n- **缺乏系统化归档**：有价值的发现散落在浏览器标签页或聊天记录中，难以形成可检索的历史知识库，周报编写全靠回忆。\n- **错过黄金窗口期**：由于人工筛选速度慢，往往在热门开源项目或新模型发布数天后才知晓，错失早期集成或评估的最佳时机。\n\n### 使用 agents-radar 后\n- **自动化聚合推送**：agents-radar 每日上午 8 点自动抓取并汇总 10 大源头的动态，通过飞书或 Telegram 直接推送双语简报，将信息收集时间压缩至分钟级。\n- **中英双语无障碍**：生成的报告天然支持中英文对照，团队成员无需翻译即可精准理解 ArXiv 最新论文或 GitHub 热门项目的核心价值。\n- **知识资产自动沉淀**：所有日报自动转化为 Markdown 文件提交至仓库，并通过 Web UI 和 RSS 形成结构化历史档案，随时可回溯查询特定日期的技术趋势。\n- **智能交互即时响应**：借助 MCP Server 功能，开发者可直接在 Claude Desktop 中询问“本周有哪些新的 CLI 工具”，agents-radar 即刻调取数据给出精准答案，辅助快速决策。\n\nagents-radar 将原本松散低效的人工情报搜集，升级为自动化、双语化且可智能交互的实时生态雷达，让团队始终站在 AI 技术浪潮的最前沿。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002Fduanyytop_agents-radar_b14fb5f6.png","duanyytop","Dylan Duan","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002Fduanyytop_b13e43b0.jpg","Web3 Builder & Agentic Engineer","Web3","Asia","duanyytop@gmail.com",null,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fduanyytop",[83,87,91],{"name":84,"color":85,"percentage":86},"TypeScript","#3178c6",92.3,{"name":88,"color":89,"percentage":90},"HTML","#e34c26",7.4,{"name":92,"color":93,"percentage":94},"JavaScript","#f1e05a",0.3,656,80,"2026-04-19T16:52:29","未说明","不需要",{"notes":101,"python":98,"dependencies":102},"该工具主要作为 GitHub Actions 工作流运行，无需本地部署复杂环境。若需自托管 MCP 服务器，需安装 Node.js 和 pnpm，并使用 Wrangler 部署到 Cloudflare Workers。运行依赖配置在仓库中的 LLM API Key（如 Anthropic, OpenAI 等），而非本地计算资源。",[103,104,105],"Node.js (pnpm)","GitHub Actions","Wrangler (Cloudflare)",[13,107],"其他","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-20T07:18:26.323943",[111,116,121,126,131,136],{"id":112,"question_zh":113,"answer_zh":114,"source_url":115},44321,"如何防止生成的日报内容自动 @ 提及作者，导致他们收到不必要的通知？","该问题已通过双重机制修复：1. 输入端：在提供给大语言模型的数据中移除了用户名前的 '@' 前缀，从源头避免模型看到该格式；2. 输出端：在发布脚本（createGitHubIssue）中增加了保护措施，会在任何 '@' 符号后插入一个零宽空格。这样即使模型独立生成了 '@提及'，GitHub 也不会将其解析为真正的提及通知。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fduanyytop\u002Fagents-radar\u002Fissues\u002F203",{"id":117,"question_zh":118,"answer_zh":119,"source_url":120},44322,"项目目前支持哪些模型提供商？未来有计划支持 GitHub Copilot 或其他提供商吗？","目前主要支持 Anthropic 和 Kimi Code。维护者已确认将把“添加更多模型提供商（如 GitHub Copilot）”的建议列入待办事项列表，并欢迎社区提交相关的 Pull Request 来实现这一功能。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fduanyytop\u002Fagents-radar\u002Fissues\u002F91",{"id":122,"question_zh":123,"answer_zh":124,"source_url":125},44323,"README 文档中的飞书（Feishu\u002FLark）社群链接失效了怎么办？","维护者在收到反馈后已修复了 README 中失效的飞书群链接。如果遇到类似问题，可以直接在项目中提交 Issue 反馈，维护者通常会及时处理更新。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fduanyytop\u002Fagents-radar\u002Fissues\u002F614",{"id":127,"question_zh":128,"answer_zh":129,"source_url":130},44324,"如果某个 AI Agent 项目之前因故被移除，现在恢复了，可以申请重新加入生态日报吗？","可以。例如 ZeroClaw 项目曾因 GitHub CDN 问题被移出，在恢复稳定运行后，用户提交请求说明其已具备竞争力，维护者随即通过 PR 将其重新加回了 AI Agents 生态日报中。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fduanyytop\u002Fagents-radar\u002Fissues\u002F560",{"id":132,"question_zh":133,"answer_zh":134,"source_url":135},44325,"能否在 AI CLI 工具社群动态日报中加入 GitHub Copilot CLI 的相关动态？","可以。鉴于 GitHub Copilot CLI 在开发者群体中的高关注度，维护者已采纳建议，将其最新动态纳入日报范围，以帮助读者掌握业界趋势并提升资讯的完整性。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fduanyytop\u002Fagents-radar\u002Fissues\u002F33",{"id":137,"question_zh":138,"answer_zh":139,"source_url":140},44326,"我想推广自己的 AI 产品，可以通过提交 Issue 的方式加入到雷达日报中吗？","这取决于项目的收录标准。对于纯粹的商业产品推广（如某些基于 OpenClaw 的付费产品），维护者可能会直接拒绝（回复\"no, thanks\"）。建议确保您的项目具有开源属性、独特的技术价值或广泛的社区影响力，而不仅仅是商业广告。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fduanyytop\u002Fagents-radar\u002Fissues\u002F264",[]]