终极 Fork 与 Skill 扫描器

问题

在监控一个仓库时，fork 列表常常比有效信号更长。多数 fork 只是复制、停更或仅有无意义改动；真正有价值的版本可能重写了 auth layer、改善了吞吐，或加入了未预期的功能。手动翻 diff 成本高，直接让模型读取全部 fork 又容易浪费 token，并输出大量空泛总结。

工作方式

该技能把 fork 审查做成三段漏斗：

• Bash 预过滤：先用本地脚本快速丢弃不活跃和完全相同的 fork，避免无差别调用模型。
• 子代理深度分析：对保留下来的 fork 并行检查 diff quality、新增模式、性能变化等信号。
• 可执行报告：只输出值得关注的 fork，并推送到 WhatsApp，减少“无新消息”的干扰。

它还提供 Skill Scanner：每天审阅 10 个 ClawHub skills，标记 top picks、跟踪趋势，并顺着优秀作者继续发现相关作品。

适用边界

适合需要长期盯 fork 演化、筛选有价值实现或追踪 skills 生态的开发者。若仓库没有可用 diff、fork 数量远超单次扫描上限，或目标平台不在其扫描范围内，就需要额外接入数据源。报告偏结论式，适合快速筛选，但落地改造仍需要人工验证。