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Agent Skill · 效率

bilibili-danmaku(bilibili 弹幕)

bilibili-danmaku 用于辅助部署、云资源、容器和基础设施运维,适合在 OpenClaw 中需要检查配置、整理部署步骤或排查环境问题时使用。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。

bilibili-danmaku 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 4,084。

总安装 14,443周安装 590GitHub Stars 1下载 4,673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
MIT-0
版本
1.0.3

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:bilibili-danmaku(bilibili 弹幕)
来源仓库:https://github.com/smartloe/bilibili-danmaku
安装命令:
openclaw skills install bilibili-danmaku
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install bilibili-danmaku

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

从 Bilibili 视频中提取弹幕并生成关键词频率、SVG 词云和情感分布。适用于分析视频观众互动和内容热度,适合研究或内容运营场景。输入视频 URL 或 BVID,输出结构化弹幕分析报告。需联网获取弹幕数据,注意隐私与版权合规性。

bilibili-danmaku 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。安装后确认 API 权限及反爬机制是否生效。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install bilibili-danmaku;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

    它需要需要联网,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

bilibili-danmaku 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install bilibili-danmaku。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

bilibili-danmaku 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

bilibili-danmaku 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

bilibili-danmaku 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

bilibili-danmaku 用的人多吗?

公开数据是累计安装 14,443 次,近一周安装 590 次,下载 4,673 次,GitHub 1 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。

bilibili-danmaku 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
bilibili-danmaku

bilibili 弹幕 · 本页

14,4431需要联网MIT-0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

name
bilibili-danmaku
description
Fetch and analyze Bilibili video danmaku (bullet comments) from a Bilibili video URL/BVID, then output keyword frequency, SVG word cloud, sentiment distribution, and a public-opinion report. Use when the user asks to analyze B站弹幕, generate 词云图, run 情感分析, or produce 舆情分析 for one or more Bilibili videos.

Bilibili Danmaku

Quick Start

0) 安装依赖(首次必做):

  • bash {baseDir}/scripts/ensure_env.sh

1) 抓取弹幕:

  • python3 {baseDir}/scripts/fetch_danmaku.py --url "<bilibili_video_url>" --outdir "{baseDir}/output"

2) 运行分析(jieba + 清洗 + SnowNLP + 高密度词云PNG):

  • bash {baseDir}/scripts/analyze.sh "<danmaku_csv_path>" "<meta_json_path>" "{baseDir}/output" "<task_name>"

3) 可选:增加自定义清洗词

  • --stopwords-file:传入自定义停用词文件(可重复)
  • --extra-stopwords:临时追加停用词(逗号分隔)
  • 示例:

- "{baseDir}/.venv/bin/python" {baseDir}/scripts/analyze_danmaku.py --csv "<csv>" --meta "<meta>" --outdir "{baseDir}/output" --name task_clean --extra-stopwords "妈妈,亲戚,这边"

Workflow

1. 获取输入

  • 输入支持:

- B站视频 URL(推荐) - --bvid + --page(分P视频) - --cid(高级模式,直接指定分P)

2. 抓取弹幕

  • 用 fetch_danmaku.py 自动完成:

- bvid -> cid 解析 - 下载 comment.bilibili.com/{cid}.xml - 导出:*_danmaku.csv / *_danmaku.json / *_corpus.txt / *_meta.json

3. 分析与产出

  • 用 analyze_danmaku.py 对 CSV 弹幕文本执行:

- jieba 分词关键词统计(JSON) - 数据清洗(停用词、噪声词、超高文档频率短词剔除) - SnowNLP 情感分布统计(JSON) - 高密度词云图(PNG) - 舆情报告(Markdown)

Output Files

默认输出目录:{baseDir}/output

主要产物:

  • *_top_words.json
  • *_sentiment.json
  • *_wordcloud.png
  • *_report.md

Recommended Usage Notes

  • 先抓“单视频单P”验证链路,再做批量任务。
  • SnowNLP 情感分析适合快速运营判断;高风险场景仍需人工复核。
  • 若用户要“更稳健结论”,优先扩大样本(多P/多视频)再汇总。

Resources

  • scripts/ensure_env.sh:安装依赖(jieba/snownlp/wordcloud)
  • requirements.txt:Python依赖清单
  • scripts/fetch_danmaku.py:抓取与导出弹幕
  • scripts/analyze_danmaku.py:jieba词频、清洗、SnowNLP情感、舆情报告
  • scripts/fetch.sh / scripts/analyze.sh:便捷命令封装
  • references/stopwords.default.txt:默认干扰词词表
  • references/methodology.md:方法与局限说明

平台分布

OpenClaw

77.53%
按下载量换算3,623

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

未展示

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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