awesome-claude-plugins

自动追踪 Claude Code 插件热度,帮你挑出真正好用的插件

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开 自动化工作流 🍴 复刻 149 🐛 待处理 8 👀 关注 12
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 1529
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

awesome-claude-plugins 项目界面预览图
图片来源:项目官网

项目数据

分类自动化工作流
开发团队quemsah
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态✅ 目前可打开
是否开源是
主要语言TypeScript
技术栈/模型awesome-list,claude-code,claude-code-plugin,claude-code-plugins,claude-code-plugins-marketplace
GitHub 星标★ 1529
上线时间2025-10-30 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积106.0 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-20
浏览次数3

项目介绍

这是一个面向 Claude Code 插件生态的自动化数据收集项目,用 n8n 工作流定期扫描 GitHub 仓库,统计各插件的采用度指标(如星标、安装量、引用数等),并汇总成可浏览的 awesome 列表。它解决的核心问题是:Claude Code 插件市场分散在 GitHub 各处,开发者难以判断哪些插件真正被广泛使用、值得安装。项目通过自动化流水线替代人工整理,持续更新数据,让用户能快速找到热门、活跃、维护良好的插件。核心能力包括:n8n 驱动的定时抓取与指标计算、TypeScript 实现的数据处理逻辑、以及面向社区的插件分类与排名展示。适合想追踪 Claude Code 生态趋势、挑选插件或做竞品分析的开发者。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-20 · 当前星标 ★ 1529

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。

难度:入门 约 5 分钟 部署方式:云服务 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。

环境要求

  • 可访问 GitHub 或官网 awesomeclaudeplugins.com 的网络环境
  • 能正常渲染 Markdown 表格的阅读器(GitHub 网页或本地编辑器)
  • 无需本地安装:README 未提供任何安装或部署命令

安装与启动步骤

  1. 1打开榜单页面

    README 本身就是榜单页;也可打开官网浏览同一份数据,无需下载或安装。

  2. 2查看更新时间

    先看表格上方的 Last updated 行,确认数据日期与已索引仓库总数。

  3. 3按指标筛选仓库

    表格含 #、Repo Name、Description、Stars、Subs、Plugins 六列,可按 Stars 或 Subs 排序挑选。

  4. 4点击仓库名跳转

    Repo Name 一列是超链接,点进对应 GitHub 仓库查看插件详情与安装方式。

如何确认成功

能看到 Top 100 表格,且首行显示 Last updated 日期与 40314 total repositories indexed。

常见问题

Q:这个项目需要安装吗?

A:不需要。README 只提供榜单表格,没有任何安装命令;直接在 GitHub 或官网浏览即可。

Q:表格里的 Stars 和 Subs 是什么?

A:README 未说明这两个指标的定义与统计口径,仅列出数值,引用前建议到官网核对。

Q:数据多久更新一次?

A:README 只标注了 Last updated: 19.09.2026,未说明更新频率,需以官网实际显示为准。

Q:如何提交自己的插件?

A:README 节选中未提供提交入口或收录标准,请前往官网查看最新说明。

注意事项

  • README 节选只包含榜单表格,未提供安装、部署或运行命令,本教程步骤均为浏览操作。
  • 榜单数据以 Last updated 标注时间为准,指标含义需到官网确认。
  • 表中部分仓库 Stars 数值异常偏高,引用前请自行核实。

核心亮点

  • 用 n8n 工作流实现全自动数据采集与更新,无需人工维护列表
  • 聚焦 Claude Code 插件采用度指标,填补该细分生态的空白
  • TypeScript 实现,数据结构清晰,便于二次开发或接入其他分析工具

不足之处

  • 指标维度依赖 GitHub 公开数据,无法反映插件实际运行质量或用户留存
  • 项目本身是数据聚合列表,不提供插件安装、管理或运行能力

适用场景

  • 开发者想快速找到当前最流行的 Claude Code 插件时查阅排名
  • 插件作者追踪自己插件在生态中的采用度变化
  • 技术团队评估 Claude Code 插件生态活跃度,辅助选型决策

替代项目

awesome-claude-code、awesome-chatgpt-plugins

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