GitHub Actions（定时）→ 拉 star 数据 + LLM 生成元数据 → JSON
                                                          ↓
                                                    push 到 gh-pages
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                                          GitHub Pages: data.json + 搜索页
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                                    ┌─────────────────────┴──────────────────┐
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                              浏览器访问                              本地 MCP server
                              （人类用搜索页）                    （HTTP 拉 JSON，agent 用）

star-knowledge-base/
├── .github/
│   └── workflows/
│       └── sync-stars.yml          # GitHub Actions: 定时拉取 star 数据
├── docs/
│   └── decisions/
│       └── 圆桌讨论-GitHub-Pages-Star-Agent-可行性评估-v3.md   # 完整 6 轮讨论报告（含纠错）
├── public/                          # GitHub Pages 静态文件
│   ├── index.html                   # 搜索页（Vanilla JS）
│   ├── data.json                    # star 数据（Actions 自动生成，gitignore）
│   └── data.example.json            # 数据结构示例
├── skills/
│   └── star-first-habit/
│       └── SKILL.md                 # Agent Skill: 教 agent 优先查 star 知识库
├── src/
│   ├── llm_client.py                # LLM 客户端抽象（OpenAI / Anthropic 可配置）
│   ├── sync_stars.py                # Actions 脚本: 拉数据 + LLM 元数据推断
│   └── mcp_server.py                # MCP server: 暴露 search_starred / get_project_details
├── .env.example                     # 环境变量模板
├── .gitignore
├── requirements.txt                 # Python 依赖
└── README.md

git clone https://github.com/<your-username>/star-knowledge-base.git
cd star-knowledge-base

LLM_PROVIDER=openai
LLM_API_KEY=（你在 https://open.bigmodel.cn/ 注册拿到的 key）
LLM_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4
LLM_MODEL=glm-4.7-flash

{
  "mcpServers": {
    "star-knowledge": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/star-knowledge-base/src/mcp_server.py"],
      "env": {
        "STAR_DATA_URL": "https://<your-username>.github.io/star-knowledge-base/data.json"
      }
    }
  }
}

{
  "mcpServers": {
    "star-knowledge": {
      "command": "python",
      "args": ["/absolute/path/to/star-knowledge-base/src/mcp_server.py"],
      "env": {
        "STAR_DATA_URL": "https://<your-username>.github.io/star-knowledge-base/data.json",
        "LLM_PROVIDER": "openai",
        "LLM_API_KEY": "你的智谱 key",
        "LLM_BASE_URL": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
        "LLM_MODEL": "glm-4.7-flash"
      }
    }
  }
}

npx skills add <your-username>/star-knowledge-base --skill star-first-habit

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 本地测试 sync_stars（需要 .env 或手动 export 环境变量）
cp .env.example .env  # 编辑后填入真实配置
python src/sync_stars.py

# 本地测试 MCP server（指向本地生成的 data.json）
export STAR_DATA_LOCAL=./public/data.json
python src/mcp_server.py

# 本地预览 Pages
cd public && python -m http.server 8000
# 浏览器打开 http://localhost:8000