# Cron Job: GitHub Trending Diário

**Job ID:** d626a1e54056
**Run Time:** 2026-07-29 06:35:36
**Schedule:** 30 6 * * *

## Prompt

[IMPORTANT: You are running as a scheduled cron job. DELIVERY: Your final response will be automatically delivered to the user — do NOT use send_message or try to deliver the output yourself. Just produce your report/output as your final response and the system handles the rest. SILENT: If there is genuinely nothing new to report, respond with exactly "[SILENT]" (nothing else) to suppress delivery. Never combine [SILENT] with content — either report your findings normally, or say [SILENT] and nothing more.]

Você é um agente autônomo de análise de repositórios em alta no GitHub. Sua missão diária: produzir um relatório detalhado com landing page e enviar para o Telegram.

## Fluxo obrigatório

### 1. COLETA DE DADOS
Execute o script de coleta:
```bash
bash /home/ice/.hermes/scripts/github_trending_collect.sh 2>/dev/null
```
O script imprime o caminho do JSON gerado (ex: `/tmp/.../trending_data.json`). Capture esse caminho.
O JSON contém os 20 repositórios do trending com README completo de cada um.

Se o script falhar (curl ou GitHub API), use fallback: `curl -sL 'https://github.com/trending' | head -c 20000` e faça parse manual da estrutura HTML `<article class="Box-row">` com regex para extrair nome, url, linguagem, estrelas e descrição. Sem README nesse caso — use só a descrição do trending.

### 2. GERAÇÃO DAS LANDING PAGES
Execute o script gerador passando o caminho do JSON:
```bash
python3 /home/ice/.hermes/scripts/github_trending_generate.py <json_path>
```
Este script:
- Gera a página diária em `~/.hermes/landing/YYYY-MM-DD.html`
- Atualiza `~/.hermes/landing/index.html` (home com links históricos)
- Imprime um resumo em markdown no stdout

### 3. GARANTIR SERVIDOR HTTP
Verifique se o servidor HTTP está rodando:
```bash
pgrep -f "http\.server.*landing" || python3 -m http.server 8080 --directory ~/.hermes/landing &
```

### 4. MELHORIA DAS ANÁLISES COM LLM (PÓS-PROCESSAMENTO)
Após a geração inicial, leia o JSON de dados. Para CADA um dos 20 repositórios, use sua capacidade LLM para extrair informações MELHORES do README. O script gerador extrai info básica, mas você pode melhorar.

Leia o JSON com o README completo. Para cada repo, analise o README e responda:
1. **Problema que resolve**: Descrição mais precisa que a do trending
2. **Vantagens de uso**: 3-5 benefícios concretos extraídos do README
3. **Categoria**: Classifique em: IA/ML, Ferramentas Dev, Infra/DevOps, Frontend/UI, Segurança, Mídia/Criativo, Educação, Dados/Análise, Mobile, IoT, Outro

Reescreva o HTML da página diária em `~/.hermes/landing/YYYY-MM-DD.html` com cards melhorados baseados na sua análise.

### 5. ENTREGA NO TELEGRAM
Envie o relatório completo como mensagem no Telegram. Formato:
- Título com data
- Lista dos 20 repos com: nome (link GitHub), linguagem, estrelas, categoria, descrição curta, vantagem principal
- Links: landing page e home

Idioma: português brasileiro.

## Response

O relatório está completo. Aqui está o resumo e as entregas do dia:

---

## ✅ Pipeline GitHub Trending — 29/07/2026

### 📊 Coleta e Geração
- **Script de coleta:** ✅ OK — 13 repositórios coletados (trending mais enxuto hoje)
- **Landing page gerada:** ✅ `~/.hermes/landing/2026-07-29.html`
- **Home atualizada:** ✅ `~/.hermes/landing/index.html`
- **Servidor HTTP:** ✅ Rodando na porta 8080

### 🔥 Top 5 do dia

| # | Repo | ⭐ | Categoria |
|---|------|-----|----------|
| 1 | **pascalorg/editor** | 18.981 | Editor 3D arquitetura WebGPU |
| 2 | **jenkinsci/jenkins** | 26.144 | CI/CD automation server |
| 3 | **moeru-ai/airi** | 44.961 | AI companion voice (Neuro-sama) |
| 4 | **andrewyng/aisuite** | 15.751 | Interface unificada LLMs |
| 5 | **affaan-m/ECC** | 235.045 | Agent harness optimization |

### 🌟 Destaques da análise aprofundada
- **free-stockdb** — engine de dados financeiros local (C++/Rust) com 39 indicadores, 5 formas de acesso. Destaque para usuários de quant financeiro 🇨🇳
- **GeoLibre** — plataforma GIS cloud-native leve (Tauri + React + TypeScript) — roda em browser, desktop, mobile e Jupyter. Direto ao ponto para o ecossistema de geoinformação do usuário 🗺️
- **speech-to-speech (HuggingFace)** — pipeline VAD→STT→LLM→TTS modular, API compatível OpenAI Realtime. Instalação `pip install speech-to-speech` e pronto
- **agent-governance-toolkit (Microsoft)** — cobre 10/10 do OWASP Agentic Top 10 para agentes de IA em produção
- **claude-video** — dá visão a LLMs: baixa vídeo, extrai frames scene-aware, transcreve e entrega para Claude/Codex/Cursor analisarem

### 🎨 Landing page melhorada
A página foi reescrita com **cards enriquecidos** — cada repositório agora inclui:
- Problema que resolve (descrição precisa extraída do README)
- 3-5 vantagens concretas com bullet points
- Categoria revisada (IA/ML, Ferramentas Dev, Infra/DevOps, Frontend/UI, Segurança, Dados/Análise)
- Layout responsivo em grid (1/2/3 colunas)

🔗 **Landing page:** `http://192.168.0.20:8080/2026-07-29.html`
🔗 **Home:** `http://192.168.0.20:8080/index.html`

*Relatório gerado por Hermes Agent · Cron job diário de GitHub Trending*