Search GitHub, Stack Overflow, Hacker News, and HuggingFace for code examples, projects, technical answers, discussions, models, datasets, and Spaces. Filter supported searches and receive structured JSON results containing titles, links, and snippets.
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用于查找代码示例、开源项目、GitHub Issue、技术问答、开发者讨论、HuggingFace 模型/数据集/Space。
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
API key、token 与 cookie 统一建议写在仓库根目录 .env（参考 .env.example），并由 runtime 或用户在执行前加载为同名环境变量。脚本仍只从环境变量或显式 CLI 参数读取凭证；不要把真实密钥写入 skill payload、报告、日志或提交。
搜索 GitHub、Stack Overflow、Hacker News、HuggingFace 四个开发者核心平台。所有脚本无需 API 密钥 即可使用，但 GitHub --type code 搜索是例外（见下方说明）。
| 脚本 | 平台 | 用途 | API 密钥 |
|---|---|---|---|
github_search.py | GitHub | 仓库、代码、Issue 搜索 | code 类型必须；其他类型可选（提高限额） |
stackoverflow_search.py | Stack Overflow | 技术问答搜索 | 无需 |
hackernews_search.py | Hacker News | 技术新闻和讨论 | 无需 |
huggingface_search.py | HuggingFace | 模型、数据集、Space 搜索 | 可选 HF_TOKEN（提高限额） |
首次运行或脚本提示缺库时，使用本技能的依赖清单安装到当前 Python 环境：
python3 -m pip install -r requirements.txt
不要在脚本内部自动安装依赖。若安装失败、网络不可用或包不可用，停止使用对应脚本并改用网页搜索，说明缺少依赖。
python3 scripts/github_search.py <query> [选项]
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
query | 搜索关键词（必填） | — |
--limit, -n | 返回结果数量 | 10 |
--type, -t | 搜索类型：repositories, code, issues, repo, issue | repositories |
--token | GitHub Token（也可通过 GITHUB_TOKEN 环境变量设置） | — |
注意：
--type code必须提供 token。
GitHub API 对代码搜索接口强制要求认证，未提供 token 会返回 401。
repositories和issues类型无需 token，但有 token 可提高速率限制（未认证 10 次/分钟 → 认证 30 次/分钟）。
python3 scripts/github_search.py "machine learning framework" --type repositories --limit 5
python3 scripts/github_search.py "import asyncio" --type code --token ghp_xxx --limit 5
# 或通过环境变量：
GITHUB_TOKEN=ghp_xxx python3 scripts/github_search.py "import asyncio" --type code --limit 5
python3 scripts/stackoverflow_search.py <query> [选项]
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
query | 搜索关键词（必填） | — |
--limit, -n | 返回结果数量 | 10 |
--sort | 排序方式：relevance, votes, creation, activity | relevance |
--tagged | 按标签过滤，多个用分号分隔（如 python;asyncio） | — |
--api-key | Stack Exchange API 密钥（也可通过 SO_API_KEY 环境变量设置，可选，提高限额） | — |
python3 scripts/stackoverflow_search.py "python async await" --limit 5
python3 scripts/stackoverflow_search.py "rust lifetime" --sort votes --tagged rust --limit 10
python3 scripts/huggingface_search.py <query> [选项]
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
query | 搜索关键词（必填） | — |
--limit, -n | 返回结果数量 | 10 |
--type, -t | 搜索类型：models, datasets, spaces（及别名 model, dataset, space） | models |
--token | HuggingFace Token（也可通过 HF_TOKEN 环境变量设置，可选，提高限额） | — |
python3 scripts/huggingface_search.py "bert" --type models --limit 5
python3 scripts/huggingface_search.py "text classification" --type datasets --limit 5
python3 scripts/huggingface_search.py "stable diffusion" --type spaces --limit 5
python3 scripts/hackernews_search.py <query> [选项]
| 参数 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
query | 搜索关键词（必填） | — |
--limit, -n | 返回结果数量 | 10 |
--sort | 排序方式：relevance, date | relevance |
--tags | HN 标签过滤：story, comment, ask_hn, show_hn | — |
python3 scripts/hackernews_search.py "LLM agents" --limit 10
python3 scripts/hackernews_search.py "GPT-5" --sort date --tags story --limit 5
所有脚本输出标准 JSON：
{
"success": true,
"query": "...",
"provider": "github|stackoverflow|hackernews",
"items": [
{"title": "...", "url": "...", "snippet": "...", ...}
],
"error": null
}
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Compare counts and shares for two categories in Excel data. The skill cleans the selected columns, calculates differences and percentages, and produces a summary spreadsheet plus bar and pie charts.
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Analyze Excel data using custom categories, count distributions, and compare groups with charts. Score text using its length, technical terms, numbers, and selected complex concepts, then visualize difficulty levels and the relationship between text length and scores.
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Count categories in a chosen data column after removing missing values and placeholder labels. Calculate each category’s share and create high-resolution charts combining counts, percentages, pie charts, and horizontal bars for distribution reports.
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Clean category and numeric fields in structured data, compare groups with counts and cross-tabulations, and produce charts, Excel results, and a Markdown report. Export visuals as high-resolution PNG and SVG files for use in reports.
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Filter Excel data using candidate column names, RGB color values, text prefixes, and regular expressions, which match text patterns. Calculate totals and averages, then export results to Excel with highlighted rows and a download link.
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Filter rows from Excel or previously converted Parquet files, a format designed for efficient data storage. Summarize matching records by group with counts, percentages, and totals, then export the summary to Excel.
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