Initial commit: Hermes Agent skills collection

- Trading skills (OKX, dividend, lottery, quantitative) - Creative skills (ASCII art, diagrams, video) - Development skills (GitHub, debugging, TDD) - Research skills (arXiv, blog monitoring) - Productivity skills (email, documents, notes) - MCP integration skills - Custom user skills
2026-07-05 02:31:15 -04:00
commit 6770bc9b9d
908 changed files with 239614 additions and 0 deletions
@@ -0,0 +1,30 @@
+# Cron 时区对照表
+
+cron 调度使用服务器本地时区 **America/New_York**。
+
+## 目标 → cron 表达式
+
+| 用户时间 | 服务器时间 | cron 表达式 |
+|----------|-----------|-------------|
+| 北京时间 08:00 | EDT 20:00 / EST 19:00 | `0 20 * * *` |
+| 北京时间 20:00 | EDT 08:00 / EST 07:00 | `0 8 * * *` |
+| 纽约时间 08:00 | EDT 08:00 / EST 08:00 | `0 8 * * *` |
+| 纽约时间 20:00 | EDT 20:00 / EST 20:00 | `0 20 * * *` |
+
+## 关键换算
+
+```
+北京时间 (CST, UTC+8):
+  EDT (UTC-4): CST = EDT + 12h
+  EST (UTC-5): CST = EST + 13h
+
+服务器本地 (America/New_York):
+  EDT (夏令时, 3月-11月): UTC-4
+  EST (冬令时, 11月-3月): UTC-5
+```
+
+## 最佳实践
+
+- 北京时间用户：偏好北京时间晚8点 → 设 `0 8 * * *`（服务器8am）
+- 北京时间冬令时偏差约1小时（自动跟随UTC，无需手动调整）
+- 纽约本地用户：直接用本地时间，无需换算
@@ -0,0 +1,86 @@
+# GitHub API Browser Fallback — 当 terminal/curl 不可用时
+
+## 核心技巧
+
+用 `browser_navigate` 直接访问 GitHub API（无需认证的公开端点），然后 `browser_console` 提取 JSON。
+
+## 每次操作的三步模式
+
+```
+1. browser_navigate → API URL
+2. browser_console  → JSON.parse(document.body.innerText).items.map(...)
+3. 处理数据，再 navigate 下一个查询
+```
+
+## 推荐查询模板
+
+### 查询 1：近7天新建高星项目（主力）⭐ 最重要
+```
+https://api.github.com/search/repositories?q=created:>YYYY-MM-DD+stars:>200&sort=stars&per_page=20
+```
+将 `YYYY-MM-DD` 替换为7天前日期。⚠️ 阈值不要低于 `stars:>200`，否则垃圾仓库淹没结果。
+
+### 查询 2：老牌大项目近期活跃（补充上下文）
+```
+https://api.github.com/search/repositories?q=pushed:>YYYY-MM-DD+stars:>5000&sort=stars&per_page=15
+```
+发现大项目的重大更新（如新版本发布）。提供"老牌活跃"维度，与查询1的"新项目爆发"互补。
+
+### 查询 3：近30天快速增长项目（可选）
+```
+https://api.github.com/search/repositories?q=created:>YYYY-MM-DD+stars:>500&sort=stars&per_page=20
+```
+
+### 查询 4：特定语言趋势（按需）
+```
+https://api.github.com/search/repositories?q=language:rust+created:>YYYY-MM-DD+stars:>100&sort=stars&per_page=15
+```
+
+### ⚠️ 避免：极新鲜 + 低阈值查询
+```
+❌ created:>2天前+stars:>50   → 几乎全是垃圾仓库
+```
+2026-06-19 实测：`created:>2026-06-17+stars:>50` 返回的20个结果中，18个是模板化垃圾仓库（Star数全是110-121，0 forks，描述模板化）。参见 `references/spam-detection.md` 中的实战案例。
+
+## JS 提取模板（每个查询复用，必须用 IIFE 包裹）
+
+```javascript
+// ⚠️ 必须用 IIFE 包裹，避免变量重复声明错误（browser_console 共享 JS 上下文）
+(function(){
+  var d = JSON.parse(document.body.innerText);
+  return d.items.map(function(r) {
+    return {
+      name: r.full_name,
+      desc: (r.description||'').slice(0,200),
+      stars: r.stargazers_count,
+      lang: r.language,
+      created: r.created_at.slice(0,10),
+      forks: r.forks_count,
+      topics: (r.topics||[]).slice(0,6)
+    };
+  });
+})()
+```
+
+## 三查询实战 Playbook（2026-06-19 验证）
+
+当 trending 页面完全不可用时，用以下三个查询组合获取完整日报数据：
+
+| 步骤 | 查询 | 数据量 | 用途 |
+|------|------|--------|------|
+| ① | `created:>7天前+stars:>200` | ~15-20 个 | 新项目爆发（主数据源） |
+| ② | `pushed:>昨天+stars:>5000` | ~15 个 | 老牌活跃项目（上下文补充） |
+| ③ | `created:>14天前+stars:>300` | ~15 个 | 近两周中等阈值（补漏） |
+
+**执行顺序**：每个查询独立 `browser_navigate` → `browser_console` 提取 → 再下一个。
+
+**合并策略**：三轮结果按 `full_name` 去重后，选 TOP 10 分析。查询①的新项目优先，查询②的大项目作为趋势补充。
+
+**注意**：不要用 `created:>2天前+stars:>50`，该查询几乎全是垃圾仓库（见上方警告）。
+
+## 注意事项
+
+- GitHub API 未认证限速：10 requests/minute，足够完成日报
+- 每个查询需要单独 `browser_navigate`，不要在同一个 page 做多次 fetch
+- API 返回的 `stargazers_count` 是总星数，不是日增——需要通过 `created` 日期和星数推算热度
+- 对于真正的"今日增速"数据，API 无法直接提供，需要对比不同时间点的查询结果
@@ -0,0 +1,71 @@
+# GitHub API 搜索查询合集
+
+用于按语言、Stars、创建时间等维度批量发现高星项目。
+
+## 基础查询
+
+```bash
+# 高星项目（>1000 stars，最近有更新）
+https://api.github.com/search/repositories?q=stars:>1000&sort=stars&order=desc&per_page=25
+
+# 本月新项目（近30天创建，>100 stars）
+https://api.github.com/search/repositories?q=created:>2026-04-26+stars:>100&sort=stars&order=desc
+
+# 本周爆发项目（本周创建，>50 stars）
+https://api.github.com/search/repositories?q=created:>2026-05-19+stars:>50&sort=stars&order=desc
+```
+
+## 按语言筛选
+
+```bash
+# Rust 高星项目
+https://api.github.com/search/repositories?q=language:rust+stars:>500&sort=stars&order=desc
+
+# Python AI/ML 项目
+https://api.github.com/search/repositories?q=language:python+topic:ai+stars:>500&sort=stars&order=desc
+
+# TypeScript 开发者工具
+https://api.github.com/search/repositories?q=language:typescript+topic:developer-tools+stars:>200&sort=stars&order=desc
+
+# Go 云原生项目
+https://api.github.com/search/repositories?q=language:go+topic:cloud-native+stars:>500&sort=stars&order=desc
+```
+
+## 按主题筛选
+
+```bash
+# LLM Agent 框架
+https://api.github.com/search/repositories?q=topic:llm-agent+stars:>200&sort=stars&order=desc
+
+# RAG 项目
+https://api.github.com/search/repositories?q=topic:rag+stars:>100&sort=stars&order=desc
+
+# 本地 LLM 工具
+https://api.github.com/search/repositories?q=topic:local-llm+stars:>100&sort=stars&order=desc
+```
+
+## 组合查询
+
+```bash
+# 2025年后创建的高星 Rust 项目
+https://api.github.com/search/repositories?q=language:rust+created:>2025-01-01+stars:>1000&sort=stars&order=desc
+
+# 近3个月的热门 AI 工具（>500 stars）
+https://api.github.com/search/repositories?q=language:python+topic:ai+topic:tools+created:>2026-02-25+stars:>200&sort=stars&order=desc
+```
+
+## 获取完整数据
+
+GitHub API 返回 JSON，直接用 curl 处理：
+
+```bash
+curl -s "https://api.github.com/search/repositories?q=stars:>1000&sort=stars&per_page=10" | jq '[.items[] | {name: .full_name, stars: .stargazers_count, desc: .description, lang: .language, url: .html_url, topics: .topics}]'
+```
+
+## 注意事项
+
+- GitHub API 未认证限制 60 req/h，认证后 5000 req/h
+- `per_page` 最大 100
+- 日期格式: `YYYY-MM-DD`
+- 用 `pushed:>YYYY-MM-DD` 筛选活跃项目
+- `topic:` 使用仓库的 GitHub Topics 标签
@@ -0,0 +1,70 @@
+# GitHub Trending 垃圾仓库识别
+
+## 自动化检测方法
+
+在 `browser_console` 中运行以下代码（记得用 IIFE 包裹）来批量检测可疑仓库：
+
+```javascript
+(function(){
+  const d = JSON.parse(document.body.innerText);
+  const items = d.items;
+
+  // 1. 检测相同 Star 数的仓库群（刷星信号）
+  const sg = {};
+  items.forEach(r => {
+    const s = r.stargazers_count;
+    if (!sg[s]) sg[s] = [];
+    sg[s].push(r.full_name);
+  });
+  const suspiciousStars = Object.entries(sg).filter(([s, names]) => names.length > 1);
+
+  // 2. 检测无描述的仓库
+  const noDesc = items.filter(r => !r.description).map(r => r.full_name);
+
+  // 3. 检测 Fork 为 0 但 Star > 50 的仓库（非自然增长）
+  const noForkHighStar = items.filter(r => r.forks_count === 0 && r.stargazers_count > 50)
+    .map(r => ({name: r.full_name, stars: r.stargazers_count}));
+
+  return JSON.stringify({suspiciousStars, noDesc, noForkHighStar}, null, 2);
+})()
+```
+
+## 手动识别信号
+
+| 信号 | 说明 | 处理 |
+|------|------|------|
+| 多个仓库 Star 数完全相同 | 如全是 322⭐，批量刷星 | 过滤掉全部 |
+| 无描述 | `description` 为空或 null | 标记可疑，需人工判断 |
+| 描述模板化 | "Simple and clean standalone desktop..." | 过滤 |
+| 同一语言 + 重复话题标签 | 常为 C++/C# 批量生成 | 过滤 |
+| Fork=0 但 Star>50 | 非自然增长模式 | 标记可疑 |
+| 含关键词堆砌 | "download crack free 2026" | 过滤 |
+| 盗版工具 | 如 "Office Activated" | 过滤 |
+
+## 2026-06-09 实战案例
+
+今日检测到的垃圾仓库：
+- `Unicornronote/Microsoft-Office-Activated` (370⭐) — Office 盗版激活工具
+- `YuvBindal/produck-oss` + `Parcle-AI/parcle-memory` — 均为 322⭐，0 forks，无描述，批量刷星
+- `wy51ai/edulab`、`vorpus/performativeUI` — 无描述
+
+过滤后保留 14 个有效仓库，选取 TOP 10 进行分析。
+
+## 2026-06-19 实战案例：极新鲜查询的垃圾洪水
+
+查询 `created:>2026-06-17+stars:>50` 返回 20 个结果，其中 18 个是垃圾仓库：
+
+**典型特征**：
+- Star 数高度集中：110-121⭐（批量刷星痕迹明显）
+- 全部 0 forks
+- 描述模板化："XXX workflow — YYY on Windows"
+- 仓库名模式：`RandomWord/SoftwareName-2026`
+- topics 堆砌：每个仓库恰好 5 个 topic，格式统一
+
+**示例垃圾仓库**：
+- `MstKail/polymarket-trading-bot-services-polyedge365` (261⭐, 710 forks) — 唯一例外，但描述为关键词堆砌
+- `gasguardianarouse/SketchUp-Pro-2026` (116⭐, 0 forks) — 模板描述
+- `KeeperDefine/ExitLag-2026` (115⭐, 0 forks) — 模板描述
+- `ManacleBat38/QuickBooks-Desktop-2026` (114⭐, 0 forks) — 模板描述
+
+**教训**：`stars:>50` 阈值对 2 天内新建仓库太低，必须用 `stars:>200` + 7 天窗口。
@@ -0,0 +1,87 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""Parse GitHub Trending page via curl + regex.
+
+Use this when browser_navigate to GitHub trending fails (CDP timeout).
+Write to /tmp/parse_trending.py, then run: python3 /tmp/parse_trending.py
+
+Usage:
+    python3 /tmp/parse_trending.py                    # daily trending (default)
+    python3 /tmp/parse_trending.py weekly             # this week
+    python3 /tmp/parse_trending.py monthly            # this month
+
+Output: JSON array of repo objects.
+"""
+
+import subprocess, re, json, sys
+
+since = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "daily"
+url = f"https://github.com/trending?since={since}"
+
+result = subprocess.run(['curl', '-s', url], capture_output=True, text=True)
+html = result.stdout
+
+# Find all article elements (each is a trending repo card)
+articles = re.findall(r'<article[^>]*>(.*?)</article>', html, re.DOTALL)
+
+results = []
+for art in articles:
+    # Extract repo name from h2 > a href=\"/owner/repo\"
+    # ⚠️ The FIRST <a> in <h2> is often a /sponsors/ or /login? link, NOT the repo.
+    # Skip any href starting with "sponsors/" or "login?".
+    h2_section = re.search(r'<h2[^>]*>(.*?)</h2>', art, re.DOTALL)
+    if h2_section:
+        repo_hrefs = re.findall(r'href=\"/[^\"#]+/[^\"]+\"', h2_section.group(1))
+        # Pick the first href that is NOT a sponsors or login link
+        name = ''
+        for href in repo_hrefs:
+            href_val = href.split('"')[1]  # extract value from href="..."
+            if not href_val.startswith('/sponsors/') and not href_val.startswith('/login?'):
+                name = href_val.lstrip('/')
+                break
+    else:
+        # Fallback: scan the whole article
+        all_hrefs = re.findall(r'href=\"/[^\"#]+/[^\"]+\"', art)
+        for href in all_hrefs:
+            href_val = href.split('"')[1]
+            if not href_val.startswith('/sponsors/') and not href_val.startswith('/login?'):
+                name = href_val.lstrip('/')
+                break
+        else:
+            name = ''
+
+    # Extract description from <p class="col-9...>
+    desc_match = re.search(r'<p class=\"col-9[^>]*>(.*?)</p>', art, re.DOTALL)
+    desc = desc_match.group(1).strip() if desc_match else ''
+
+    # Extract total stars from stargazers link
+    stars_match = re.search(r'href=\"[^\"]*stargazers\"[^>]*>\s*(.*?)\s*</a>', art, re.DOTALL)
+    stars = ''
+    if stars_match:
+        s = stars_match.group(1).strip()
+        s = re.sub(r'[,\s]', '', s)
+        stars = s
+
+    # Extract language (known languages only)
+    lang_match = re.search(
+        r'<span[^>]*>(TypeScript|Python|JavaScript|Rust|Go|C\+\+|Java|Kotlin|Swift|Ruby|PHP|Shell|HTML|CSS|Jupyter Notebook)</span>',
+        art
+    )
+    lang = lang_match.group(1) if lang_match else ''
+
+    # Extract stars today / this week / this month
+    stars_period = ''
+    for span in re.finditer(r'<span[^>]*>(.*?)</span>', art, re.DOTALL):
+        t = span.group(1).strip()
+        if 'stars today' in t or 'stars this week' in t or 'stars this month' in t:
+            stars_period = t
+
+    if name:
+        results.append({
+            'name': name,
+            'desc': desc,
+            'stars': stars,
+            'lang': lang,
+            'starsPeriod': stars_period,
+        })
+
+print(json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2))