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Practice 02 / Skill Radar V2

把零散的新 Skill 变成持续更新的雷达池

Skill Radar V2 不再每隔几小时追逐短期暴涨，而是维护一个可验证的长期能力池：每天更新 stars、发现首次突破 1K 的仓库、推送增长 Top 10，最后仍由我判断是否值得正式收录。

状态
V2 已上线
主调度
每日 10:00
数据与提醒
多维表 + 飞书

01 / Problem

真正的问题不是信息太少，
而是发现、验证与跟踪彼此断开

社交媒体能让我偶然看到一个热门仓库，却无法回答它是否真的包含可用的 Agent Skill，也无法持续记录它之后发生了什么。

只靠关键词搜索同样会混入大量教程、合集和普通 AI 项目；即使发现了真实 Skill，如果没有长期池和历史快照，第二天仍要从头判断。

V2 要解决的不是“再找几个热门项目”，而是把发现、文件验证、持续跟踪和人工判断连成一条可复查的链路。

02 / System

让自动化负责发现，
让人负责判断

  1. 01Discover

    18 组 GitHub Search 只负责发现

  2. 02Verify

    读取真实 `SKILL.md` 与 frontmatter

  3. 03Track

    全池写入多维表并完整回读

  4. 04Notify

    首次突破 + 每日增长 Top 10

  5. 05Finalize

    成功后才写快照与幂等状态

多维表保存完整雷达池、SKILL.md 证据和增长历史；飞书只承担提醒。Cloudflare 在北京时间 10:00 主触发，GitHub Actions 在 10:25 兜底；同一天已经完成时，后一次触发直接 no-op。

03 / Signals

准入与提醒，
使用两套不同标准

长期池门槛1,000+
能力证据SKILL.md
每日提醒Top 10

关键词只负责把候选带到门口。真正入池必须达到 1,000 stars、不是 fork / archived / disabled，并至少有一个带有效 `name` 与 `description` 的 `SKILL.md`。首轮真实审计发现 689 个候选，585 个通过、104 个被拒绝；入池之后，系统用相邻每日快照计算增长，只把首次突破与增长前十带进飞书。

04 / Human Judgment

雷达池只证明“值得持续观察”，
不代表“值得正式收录”

这是面向用户分发的 Skill，还是普通项目里的内部维护能力？

增长只是值得看，还是它确实补充了现有目录中的能力缺口？

README、License、安装方式、作者来源和风险边界是否足够清楚？

05 / Limits

当前边界

  • 1K stars 让池子更稳定，也会天然错过尚未积累规模的新仓库。
  • 有效 `SKILL.md` 只能证明仓库里有真实能力文件，不能证明它是核心产品或已经达到本站收录标准。
  • 初始建池遇到任何 Search 失败会整体停止；日常运行可以继续刷新已有池，但新突破可能延迟到搜索恢复后再出现。
  • 英文描述由 GitHub Models 生成中文简述并保留原文；翻译失败会阻止当次正式飞书推送。
  • “进入雷达池”与“正式收录”使用不同状态；多维表里的人工分类、备注和决策不会被自动同步覆盖。