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Agent Skill · 待分类

agentbay-monitor-skills(Agentbay 监控技能)

agentbay-monitor-skills 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

agentbay-monitor-skills 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 3,461。

总安装 1,004周安装 41GitHub Stars 35下载 321核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:agentbay-monitor-skills(Agentbay 监控技能)
来源仓库:https://github.com/agentbay-ai/agentbay-skills
仓库路径:skills/agentbay-monitor-skills
安装命令:
npx skills add https://github.com/agentbay-ai/agentbay-skills --skill agentbay-monitor-skills
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/agentbay-ai/agentbay-skills --skill agentbay-monitor-skills

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

agentbay-monitor-skills 执行完整舆情分析流程:爬取→情感分析→生成报告三步闭环。适用于监测特定事件或话题的舆论走向与情绪分布。必须完成全部三个阶段,禁止仅执行爬取后中断流程。输出包括原始 JSON、情感标注结果与 Markdown/PDF 报告文件。

使用前应明确主题关键词与数据范围,避免无效爬取浪费资源。

来源仓库内路径:skills/agentbay-monitor-skills

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/agentbay-ai/agentbay-skills --skill agentbay-m…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

agentbay-monitor-skills 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/agentbay-ai/agentbay-skills --skill agentbay-monitor-ski…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

agentbay-monitor-skills 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

agentbay-monitor-skills 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

agentbay-monitor-skills 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

agentbay-monitor-skills 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,004 次,近一周安装 41 次,下载 321 次,GitHub 35 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

agentbay-monitor-skills 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
agentbay-monitor-skills

Agentbay 监控技能 · 本页

1,00435接触敏感数据未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

AgentBay 舆情监控 Skill

⚠️ 舆情分析 = 全流程(必读)

用户说「运行舆情分析」「做舆情分析」「舆情分析 主题是 XXX」时,必须执行完整三步,不能只跑爬取就结束。

步骤动作说明
1. 爬取crawl.py 或 crawl_for_sentiment(...)得到 raw_output_path(爬取结果 JSON)
2. 情感分析读 scripts/sentiment/sentiment_instruction.md → 对爬取 JSON 逐条判定 → 写情感结果小 JSON → 运行 write_processed.py得到 processed JSON(如 output/processed.json)
3. 生成报告report.py --input <processed 路径> 或 generate_report(...)得到 Markdown/JSON(及可选 PDF)

禁止行为:只运行 crawl.py 后就说「爬取完成,情感分析由主 Agent 完成」并结束。这是错误用法——主 Agent 就是你自己,你必须继续完成步骤 2 和 3,直到产出最终报告文件。

何时使用

用户出现以下任一意图时,必须使用本技能并执行全流程(爬取→情感分析→生成报告):

  • 问「某事件/话题舆情如何」「XX 舆论怎么样」「想了解 XX 的舆情」
  • 「运行舆情分析」「做舆情分析」「舆情分析 主题是 XXX」
  • 舆情监控、情感分析、舆情报告、按关键词/平台爬取并生成报告(中英文场景均可)

意图为舆情相关即默认使用本技能,不可仅用联网搜索代替。

重要约定:凡提到「舆情分析」(或「运行舆情分析」「做舆情分析」等等价表述),即视为执行全流程——爬取 → 情感分析 → 生成报告。必须按该完整流程执行,不可只做爬取;最终产出须包含 Markdown/JSON(及可选 PDF)报告。

前置条件

工作目录为技能目录(本 SKILL 所在目录);已安装依赖;已配置 AGENTBAY_API_KEY。

依赖

pip install wuying-agentbay-sdk pandas numpy pyyaml markdown

可选(PDF 报告):brew install cairo pango gdk-pixbuf 后 pip install weasyprint。不装则仅无 PDF,.md/.json 正常。

API Key

仅需配置 AGENTBAY_API_KEY。环境变量:export AGENTBAY_API_KEY=你的key(Windows PowerShell:$env:AGENTBAY_API_KEY="你的key")。或直接写文件:mkdir -p ~/.config/agentbay && echo -n '你的key' > ~/.config/agentbay/api_key。获取:https://agentbay.console.aliyun.com/service-management 。未配置时运行脚本会报错。其余参数由主 Agent 传参/命令行传入。

整体流程

舆情分析 = 全流程:爬取 → 情感分析 → 生成报告(见上文「⚠️ 舆情分析 = 全流程」)。用户要求「舆情分析」时,三步都必须执行,不能只做第 1 步。

  1. 爬取:crawl.py 或 crawl_for_sentiment(...) → 得到 raw_output_path(爬取结果 JSON)。
  2. 情感分析:主 Agent 读提示词 scripts/sentiment/sentiment_instruction.md,对爬取 JSON 逐条判定情感,产出情感结果小 JSON;再运行 write_processed.py 合并得到 processed JSON(如 output/processed.json)。提示词可定制。
  3. 生成报告:report.py --input <processed 路径> 或 generate_report(processed_results,...) → Markdown/JSON(及可选 PDF)。

运行方式

步骤 0:登录(仅非搜索引擎) xhs/weibo/douyin/zhihu 须先登录;百度、Bing 不需要。python scripts/login.py --platform xhs [--context-name sentiment-analysis] → 浏览器中登录后终端按 Enter,状态持久化。非搜索引擎爬取时 --context-name 须与登录一致。

步骤 1:爬取

python scripts/crawl.py --keywords "关键词1,关键词2" [--platform baidu] [--max-results N] [--output-dir output]

参数:-k 必需;-p 默认 baidu(可选 xhs/weibo/douyin/zhihu/bing);--max-results、-o、--report-title、--context-name、--crawl-timeout。百度/Bing 仅抓资讯列表页(不点进链接),百度用资讯 URL(tn=news)。

爬取超时(必读):执行环境(如 run_terminal_cmd)的超时须 ≥ 10 分钟(600 秒或 600000 毫秒),否则会中断。约 1 条/分钟,10 条约 10 分钟;建议超时略大于估算(如 15 分钟)。脚本内 --crawl-timeout 不传时会自动按条数计算,一般无需手传。

步骤 2:情感分析 主 Agent 读 scripts/sentiment/sentiment_instruction.md,对爬取 JSON 逐条判定情感并按规定格式写 processed JSON(无需在技能中配置 LLM)。

步骤 3:生成报告

python scripts/report.py --input <processed JSON 路径> [--output-dir output] [--title "报告标题"]

输出

爬取 → raw_output_path、crawl_results。情感分析 → processed JSON(含 sentiment_statistics、每条 sentiment,格式见提示词)。报告 → markdown_path、json_path、可选 pdf_path。

Agent 调用要点

舆情分析必跑全流程:用户说「舆情分析」「运行舆情分析」或类似意图时,必须完成「爬取 → 情感分析 → 合并(write_processed.py)→ 生成报告」,产出最终报告文件。不可只运行爬取后就说「情感分析由主 Agent 完成」并结束——主 Agent 即当前 Agent,必须由你继续完成情感分析与报告。

  • 登录:非搜索引擎前先 login.py --platform <平台>;百度/Bing 免登录。
  • 爬取:crawl.py 或 crawl_for_sentiment(...),默认平台 baidu;执行超时 ≥ 10 分钟(见上文「爬取超时」);非搜索引擎时 context_name 与登录一致。
  • 情感分析:读 scripts/sentiment/sentiment_instruction.md;对爬取 JSON(raw_output_path)逐条判定情感;写情感结果小 JSON(如 output/sentiment_only.json);运行 python scripts/sentiment/write_processed.py --raw <爬取JSON> --sentiment <情感结果JSON> --output output/processed.json。
  • 报告:report.py --input output/processed.json 或 generate_report(...)。
  • 失败:未配置 Key、未登录或执行失败 → success: False、error。

代码示例

import asyncio, sys, json
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent / "scripts"))
from crawl import crawl_for_sentiment, generate_report

async def main():
    result = await crawl_for_sentiment(platform="baidu", keywords=["产品名"], max_results_per_keyword=10, output_dir="output")
    if not result.get("success"): return
    raw_path = result.get("raw_output_path")
    # 主 Agent:读 sentiment_instruction.md → 对 raw_path 做情感分析 → 写 output/processed.json(或先用 write_processed.py 合并)
    processed_path = Path("output") / "processed.json"
    with open(processed_path, "r", encoding="utf-8") as f:
        report = generate_report(json.load(f), output_dir="output", title="舆情报告")
    print("报告:", report.get("markdown_path"))
asyncio.run(main())

常见问题

  • 只跑了爬取怎么办:若已运行 crawl.py 得到 raw_output_path,必须继续做情感分析(读 sentiment_instruction.md、写情感结果 JSON、运行 write_processed.py)再运行 report.py --input <processed路径>,直到产出报告。
  • processed JSON:title/content 常含未转义双引号,手写易导致 report.py JSON 解析失败。主 Agent 只产出「情感结果」小 JSON,再运行 python scripts/sentiment/write_processed.py --raw <爬取JSON> --sentiment <情感结果JSON> --output <processed路径>。详见 sentiment_instruction.md 第 4 节。
  • 登录失效:重跑 python scripts/login.py --platform <平台> [--context-name...]。
  • 爬取超时:执行环境超时须 ≥ 10 分钟(见上文);需更长时显式传 --crawl-timeout(秒)。

文件结构

SKILL.md · scripts/:crawl.py(爬取/报告入口)、report.py、login.py、crawler/、sentiment/(sentiment_instruction.md、write_processed.py)、reporter/ · output/

平台分布

Codex

37.77%
按下载量换算121

Claude

29.22%
按下载量换算94

Cursor

19.47%
按下载量换算62

Gemini CLI

8.72%
按下载量换算28

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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