From 728607475e7af1fb912b6a933dc6e58cc9ab962b Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: yangsai01 Date: Mon, 8 Jun 2026 11:06:05 +0800 Subject: [PATCH] feat(skills): add skill gitlink-research-hotspot --- skills/gitlink-research-hotspot/SKILL.md | 427 +++++++++++++++++++++++ 1 file changed, 427 insertions(+) create mode 100644 skills/gitlink-research-hotspot/SKILL.md diff --git a/skills/gitlink-research-hotspot/SKILL.md b/skills/gitlink-research-hotspot/SKILL.md new file mode 100644 index 0000000..b8708de --- /dev/null +++ b/skills/gitlink-research-hotspot/SKILL.md @@ -0,0 +1,427 @@ +--- +name: gitlink-research-hotspot +version: 1.0.0 +description: "科研热点追踪：按关键词/学科领域抓取 GitLink 平台科研类仓库数据，分析研究方向热度、技术演进趋势、核心团队与学者分布，构建领域科研知识图谱，输出科研趋势分析报告，辅助科研选题与前沿跟踪。当用户需要追踪科研热点、分析研究趋势、辅助选题时触发。" +metadata: + requires: + bins: ["gitlink-cli"] + cliHelp: "gitlink-cli search --help" +--- + +# gitlink-research-hotspot（科研热点追踪） + +**CRITICAL — 开始前必须先阅读 [`../gitlink-shared/SKILL.md`](../gitlink-shared/SKILL.md)。** +**CRITICAL — GitLink 操作只能用 `gitlink-cli`。** + +> **前置条件：** 先阅读 [`../gitlink-shared/SKILL.md`](../gitlink-shared/SKILL.md) 了解认证和全局参数。 + +## 功能概述 + +本技能面向科研选题、前沿追踪与学术竞争分析场景，基于 GitLink 平台数据提供： + +1. **关键词检索** — 按研究方向搜索 GitLink 上的科研类仓库 +2. **热度分析** — 从 Star、Fork、更新频率等多维度评估研究热度 +3. **趋势分析** — 识别上升期、成熟期和衰退期研究方向 +4. **知识图谱构建** — 构建"关键词—仓库—团队—学者"知识图谱 +5. **报告生成** — 输出领域科研趋势分析报告，辅助选题决策 + +--- + +## 一、关键词检索与仓库采集 + +### 1.1 单个关键词搜索 + +```bash +# 按关键词搜索仓库 +gitlink-cli search +repos -k "目标检测" --format json +gitlink-cli search +repos -k "深度学习" --format json +gitlink-cli search +repos -k "large language model" --format json +gitlink-cli search +repos -k "强化学习" --format json +``` + +### 1.2 多关键词组合搜索（分别执行，结果合并） + +```bash +# 主关键词 +gitlink-cli search +repos -k "<核心研究方向>" --format json + +# 相关关键词（英文别名） +gitlink-cli search +repos -k "<英文关键词>" --format json + +# 相关技术词 +gitlink-cli search +repos -k "<相关技术关键词>" --format json +``` + +**关键词扩展，可以使用AI获取与关键词相关的领域名称，然后进行搜索，相关关键词不超过8个** + + +### 1.3 搜索结果筛选规则 + +AI对搜索结果进行以下筛选，聚焦科研类仓库： + +``` +✅ 保留（以下特征之一）： +□ 仓库描述包含：论文、arxiv、实验、research、paper、code for +□ 主要语言为 Python/MATLAB/Julia/R（科研常用语言） +□ README 中包含论文链接（arxiv.org, dl.acm.org, openreview.net 等） +□ 仓库名称包含年份（如 CVPR2024, NeurIPS2023） +□ 有 Star 数（>5）说明有一定学术关注度 + +⚠ 可疑（需人工确认）： +□ 描述为空或过短（可能是课程作业，也可能是严肃科研项目） +□ 无 README 的新仓库 + +❌ 排除： +□ 明显的课程作业仓库（名称包含 homework/assignment/课程） +□ 教程/示例项目（名称包含 tutorial/demo/example） +□ 主语言为 HTML/CSS/Java（通常非科研代码） +``` + +### 1.4 获取候选仓库详情 + +```bash +# 对每个候选仓库，获取详细信息 +gitlink-cli repo +info --owner --repo --format json + +# 获取 commit 活跃度（最近10条提交，如果可以，尽量不要克隆到本地） +可选： git clone https://www.gitlink.org.cn//.git +cd +git log --oneline -10 --format='{"sha":"%H","author":"%an","date":"%ci","message":"%s"}' --no-merges +``` + +--- + +## 二、热度多维分析 + +### 2.1 热度指标定义 + +对每个科研仓库，AI计算以下热度指标： + +``` +基础热度指标： + S = Star 数（直接反映学术关注度） + F = Fork 数（反映代码复用/跟进研究意愿） + U = 最近更新距今天数（越小越活跃） + +活跃度指标： + C_30 = 最近 30 天提交数 + C_90 = 最近 90 天提交数 + P_open = 开放 PR 数（持续贡献信号） + I_open = 开放 Issue 数（社区关注度） + +综合热度评分（参考）： + Score = S × 0.4 + F × 0.3 + (365/max(U,1)) × 0.2 + C_90 × 0.1 +``` + +### 2.2 热度分级标准 + +``` +🔥 顶级热点（Score ≥ 100 或 Star ≥ 500）： + 领域旗帜性项目，高度关注 + +🌟 活跃热点（Score 30-100 或 Star 100-500）： + 有影响力的科研项目，值得跟踪 + +⭐ 新兴关注（Score 10-30 或 Star 20-100）： + 上升中的研究方向，适合早期跟进 + +🌱 萌芽项目（Score < 10 或 Star < 20）： + 新发布或小众研究，谨慎判断 +``` + +### 2.3 趋势判断模型 + +根据仓库更新时间和 commit 频率，AI判断研究趋势状态： + +``` +📈 上升期： + - 最近 3 个月内有持续提交 + - 近期 Star 增长明显（从 commit 时间推断） + - 有活跃的 Issue 和 PR 讨论 + +📊 成熟期： + - 仓库稳定，定期小幅更新 + - Issue 多为使用咨询，PR 多为 Bug 修复 + - Star 增长平稳 + +📉 衰退/完成期： + - 超过 6 个月无 commit + - README 中声明"维护暂停"或"论文代码已冻结" + +🏆 里程碑完成型： + - 论文发表后开源，短期内高热度 + - 之后进入低维护状态（正常现象） +``` + +--- + +## 三、知识图谱构建 + +### 3.1 知识图谱节点定义 + +``` +节点类型： + [关键词] — 研究方向关键词（搜索词） + [仓库] — GitLink 仓库（owner/repo） + [团队] — 科研组织（org 账号）或课题组 + [学者] — 核心贡献者（user 账号） + [技术] — 仓库使用的核心技术栈（从 README/代码推断） +``` + +### 3.2 知识图谱关系定义 + +``` +关系类型： + [关键词] --包含--> [仓库] 仓库描述中包含该关键词 + [仓库] --属于--> [团队] 仓库所有者是组织账号 + [学者] --贡献--> [仓库] 学者向仓库提交了代码 + [仓库] --引用--> [技术] 仓库使用了该技术框架 + [仓库] --关联--> [仓库] Fork 关系或相关仓库 +``` + +### 3.3 知识图谱 Mermaid 文本输出 + +AI将知识图谱以Mermaid格式输出（可直接在 Markdown 中渲染）： + +```mermaid +graph LR + %% 关键词节点 + K1[目标检测] + K2[Transformer] + + %% 仓库节点 + R1[team-a/DetectionX] + R2[researcher-b/TransDet] + R3[lab-c/FastDet] + + %% 学者节点 + A1[researcher_zhang] + A2[prof_li] + A3[student_wang] + + %% 团队节点 + T1[CVLab] + + %% 关系 + K1 --> R1 + K1 --> R2 + K1 --> R3 + K2 --> R2 + A1 --> R1 + A2 --> R1 + A1 --> R2 + A3 --> R3 + T1 --> R1 + R2 -.引用.-> R1 +``` + +### 3.4 获取学者和团队信息 + +```bash +# 获取仓库所有者信息 +gitlink-cli user +info --login --format json + +# 如果所有者是组织，获取组织信息 +gitlink-cli org +info --id --format json +gitlink-cli org +members --id --format json +``` + +--- + +## 四、科研趋势分析报告模板 + +```markdown +# 科研热点追踪报告 + +**领域关键词：** 目标检测 / Object Detection +**检索平台：** GitLink +**报告生成时间：** 2026-05-07 +**数据范围：** GitLink 全平台（检索结果 Top 20 仓库） + +--- + +## 一、检索概览 + +| 项目 | 数量 | +|------|------| +| 检索关键词 | 目标检测、object detection、YOLO、DETR | +| 发现仓库总数 | 47 | +| 科研类仓库（过滤后）| 23 | +| 纳入分析仓库 | 20（Top 20 by 热度）| +| 活跃仓库（6 个月内更新）| 14 | + +--- + +## 二、热度排行榜 Top 10 + +| 排名 | 仓库 | Star | Fork | 最近更新 | 趋势 | 描述 | +|------|------|------|------|---------|------|------| +| 1 | lab-a/YOLOv10-Exp | 842 | 156 | 3 天前 | 📈 上升 | CVPR 2025 目标检测新方法 | +| 2 | team-b/DETR-Plus | 534 | 89 | 2 周前 | 📊 成熟 | 改进 DETR 架构的开源实现 | +| 3 | researcher-c/NanoDet-RT | 312 | 47 | 1 个月前 | 📊 成熟 | 实时轻量级目标检测 | +| 4 | cvlab/SparseDet | 198 | 31 | 5 天前 | 📈 上升 | 基于稀疏注意力的检测器 | +| 5 | ... | ... | ... | ... | ... | ... | + +--- + +## 三、研究趋势分析 + +### 3.1 热度分布 + +🔥 顶级热点（Star ≥ 500）：2 个仓库 +🌟 活跃热点（Star 100-500）：7 个仓库 +⭐ 新兴关注（Star 20-100）：8 个仓库 +🌱 萌芽项目（Star < 20）：3 个仓库 + +### 3.2 技术趋势 + +**当前主流技术方向（基于仓库描述和代码关键词）：** + +| 技术方向 | 相关仓库数 | 热度 | 趋势 | +|---------|---------|------|------| +| Transformer-based 检测器 | 8 | 高 | 📈 上升 | +| 实时/轻量级检测 | 6 | 中 | 📊 成熟 | +| 开放词汇检测（OVD）| 4 | 高 | 📈 快速上升 | +| 3D 目标检测 | 3 | 中 | 📈 上升 | +| 小目标检测 | 2 | 中 | 📊 稳定 | + +### 3.3 近 12 个月活跃度走势 + +``` +提交数/月： +2025-05 ████████████████ 86 +2025-06 ███████████████ 78 +2025-07 ████████████ 62 +2025-08 ████████████████ 84 +2025-09 ████████████████████ 103 +2025-10 ███████████████████ 97 +2025-11 ████████████████████ 105 +2025-12 ██████████████ 72（寒假） +2026-01 █████████████████ 89 +2026-02 ████████████████████ 108 +2026-03 █████████████████████ 115 +2026-04 ████████████████████ 102 +``` +（数据来源：Top 20 仓库 commit 总和统计） + +--- + +## 四、核心团队与学者分布 + +### 4.1 高频贡献者（跨仓库出现 ≥2 次） + +| 学者账号 | 贡献仓库数 | 主要贡献领域 | 机构推断 | +|---------|---------|-----------|---------| +| researcher_zhang | 3 | Transformer 检测器 | 清华大学（基于仓库信息推断）| +| prof_li | 2 | 轻量级模型 | 中科院 | +| student_wang | 2 | 开放词汇检测 | 未知 | + +### 4.2 活跃科研机构 + +| 机构/团队 | 仓库数 | 代表性工作 | +|---------|-------|----------| +| CVLab (组织) | 4 | SparseDet, RobustDet | +| 某高校AI实验室 | 2 | NanoDet-RT | + +--- + +## 五、知识图谱 + +```mermaid +graph LR + K1[目标检测] --> R1[lab-a/YOLOv10] + K1 --> R2[team-b/DETR-Plus] + K2[Transformer] --> R2 + K3[轻量级] --> R3[researcher-c/NanoDet] + A1[researcher_zhang] --> R1 + A1 --> R2 + T1[CVLab] --> R4[cvlab/SparseDet] + R2 -.派生自.-> R5[原始DETR] +``` + +--- + +## 六、选题建议 + +### 6.1 推荐跟进方向（热度高 + 上升期） + +1. **开放词汇目标检测（OVD）** + - 理由：近半年新增仓库 4 个，且 Star 增长快 + - 入门仓库：[仓库链接] + - 研究切入点：提升 OVD 在小样本场景下的性能 + +2. **基于 Transformer 的实时检测** + - 理由：Transformer 方向热度高，但实时化仍是难题 + - 入门仓库：[仓库链接] + - 研究切入点：模型压缩与量化 + +### 6.2 谨慎选择的方向（成熟期，竞争激烈） + +- 传统 Anchor-based 检测：方向成熟，创新空间有限 +- 普通 YOLO 改进：竞争激烈，难以突出 + +### 6.3 关注但观望的新方向（萌芽期，不确定性高） + +- 神经符号融合检测：仓库少，理论尚未成熟 +``` + +--- + +## 五、执行步骤总览 + +```bash +# Step 1：多关键词分批搜索 +gitlink-cli search +repos -k "<主关键词>" --format json +gitlink-cli search +repos -k "<英文关键词>" --format json +gitlink-cli search +repos -k "<细分技术词>" --format json + +# Step 2：对候选仓库（Top 20）获取详细信息 +gitlink-cli repo +info --owner --repo --format json + +# Step 3：获取各仓库近期 commit 活跃度（克隆后使用 git log） +git clone https://www.gitlink.org.cn//.git && cd +git log --oneline -20 --format='{"sha":"%H","author":"%an","date":"%ci","message":"%s"}' --no-merges + +# Step 4：获取核心贡献者信息 +gitlink-cli user +info --login --format json + +# Step 5：获取活跃组织信息 +gitlink-cli org +info --id --format json + +# Step 6：AI 综合分析，生成热度排行、趋势分析、知识图谱和选题建议 +``` + +--- + +## 六、知识图谱详细输出规范 + +AI 输出知识图谱时，按以下规范生成Mermaid文本： + +``` +节点命名规范： + 关键词节点：K1、K2...（方括号，如 K1[深度学习]） + 仓库节点： R1、R2...（方括号，如 R1[owner/repo]） + 学者节点： A1、A2...（圆角方括号，如 A1([学者名])） + 团队节点： T1、T2...（圆形，如 T1((团队名))） + +关系表示： + --> 实线箭头（强关系：包含、贡献） + -.-> 虚线箭头（弱关系：引用、派生） + +布局建议： + graph TD（纵向）适合展示层级关系（关键词→仓库→贡献者） + graph LR（横向）适合展示网络关系（多仓库互联） +``` + +--- + +## 注意事项 + +- ✅ **多关键词覆盖**：同一研究方向使用中英文多个关键词检索，提高覆盖率 +- ✅ **过滤非科研仓库**：搜索结果中混有教程、作业等非科研仓库，需AI筛选 +- ⚠️ **热度数据时效性**：Star/Fork 数据反映历史累积，需结合更新时间综合判断 +- ✅ **知识图谱规模控制**：单次报告纳入≤20个仓库，保证图谱可读性，图谱简洁明了，且注意间隔，不要相互覆盖 +- ⚠️ **机构信息推断**：学者所属机构基于仓库信息推断，可能不准确，标注"推断" +- ✅ **仅读操作**：本技能不修改任何仓库数据，完全只读 +- ✅ **中文报告**：默认输出中文报告，适合中文科研社区使用，且报告使用html展示 + -- 2.34.1