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Agent Skill · 开发

common-fetcher(通用获取器)

common-fetcher 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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。

common-fetcher 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为操作浏览器;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 2,443。

总安装 17,088周安装 712GitHub Stars 公开资料未说明下载 5,696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
1.0.0

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:common-fetcher(通用获取器)
来源仓库:https://github.com/lq707904686/common-fetcher
安装命令:
openclaw skills install common-fetcher
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 common-fetcher

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

统一整理框架支持 RSS、Web 抓取与 API 调用,覆盖 207+数据源。适用于新闻聚合、舆情监测或内容自动化收集场景。内置 AI 评分、分类与摘要生成提升信息处理效率。使用前需配置目标站点白名单与反爬虫规避策略。common-fetcher 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

注意遵守各网站 robots.txt 协议与版权声明限制。

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 common-fetcher;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

    它需要操作浏览器,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

common-fetcher 怎么安装?

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

common-fetcher 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。

common-fetcher 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

common-fetcher 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。

common-fetcher 用的人多吗?

公开数据是累计安装 17,088 次,近一周安装 712 次,下载 5,696 次。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。

common-fetcher 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。
  • 需要处理开发类任务、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。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
common-fetcher

通用获取器 · 本页

17,088—操作浏览器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
common-fetcher
version
1.0.0
description
统一整理框架 - 支持 RSS/Web/API,207+ 整理源,AI 评分/分类/摘要
metadata
{

Common-Fetcher

统一整理框架,为 AI Agent 提供强大的信息整理能力。

功能特性

  • 🕸️ 多源支持: RSS、网页抓取、API 集成
  • 📊 大规模: 207+ 预配置整理源
  • 🤖 AI 处理: 自动评分、分类、摘要生成
  • ⚡ 高性能: <600ms/30 篇文章
  • ✅ 高可靠: 100% 成功率(已验证解析器)

支持的行业

🏭 煤炭行业(27 个整理源)

  • 国家级:发改委、能源局等 6 个
  • 省级:4 个
  • 市级:3 个
  • 数据平台:4 个
  • 企业自媒体:10 个

🏠 房地产行业(23 个整理源)

  • 国家级:住建部、央行等 5 个
  • 省级:1 个
  • 市级:3 个
  • 数据平台:4 个
  • 企业自媒体:10 个

🤖 AI 技术(129 个整理源)

  • RSS 源:90 个(Hacker News, MIT Tech Review 等)
  • 网站/自媒体:39 个

使用方法

CLI 方式

# 抓取煤炭行业数据
common-fetcher --industry coal --output daily.md

# 抓取房地产行业数据
common-fetcher --industry realestate --output daily.md

# 抓取 AI 技术数据
common-fetcher --industry ai --output daily.md

# 自定义整理源
common-fetcher --config custom-sources.json --output daily.md

Node.js API

import { CommonFetcher } from 'common-fetcher';

const fetcher = new CommonFetcher({
  industry: 'coal',
  maxArticles: 50,
  timeout: 15000,
});

const result = await fetcher.fetch();
console.log(`成功抓取 ${result.totalArticles} 篇文章`);

OpenClaw 集成

在 openclaw.json 中配置:

{
  "skills": {
    "common-fetcher": {
      "enabled": true,
      "industry": "coal",
      "schedule": "0 8 * * *"
    }
  }
}

架构设计

┌─────────────────────────────────────────┐
│         Common-Fetcher                  │
├─────────────────────────────────────────┤
│ Source Layer (整理源层)                  │
│ ├─ RSS 源                                │
│ ├─ 网页源                                │
│ └─ API 源                                │
├─────────────────────────────────────────┤
│ Fetcher Layer (抓取层)                   │
│ ├─ RSS Fetcher (并发 + 超时)             │
│ ├─ Web Scraper (cheerio)                 │
│ └─ Cache Manager                         │
├─────────────────────────────────────────┤
│ Processor Layer (处理层)                 │
│ ├─ 去重 (标题/URL 哈希)                   │
│ ├─ 时间过滤                              │
│ ├─ AI 评分/分类                          │
│ └─ AI 摘要                              │
├─────────────────────────────────────────┤
│ Output Layer (输出层)                    │
│ ├─ Markdown 报告                          │
│ ├─ JSON 数据                             │
│ └─ 多渠道推送                            │
└─────────────────────────────────────────┘

性能指标

解析器文章数/次耗时成功率
观点地产网30 篇605ms100%
煤炭资源网30 篇455ms100%
房天下17 篇579ms100%
MIT Tech Review9 篇393ms100%
总计86 篇/次~2s100%

配置说明

整理源配置

在 config/ 目录下管理整理源:

  • coal-sources.json - 煤炭行业整理源
  • realestate-sources.json - 房地产行业整理源
  • ai-sources.json - AI 技术整理源

解析器开发

自定义解析器参考 src/parsers/ 目录:

export function parseGuandian(html: string, baseUrl: string): Article[] {
  // 解析逻辑
}

开发计划

已实现 ✅

  • 4 层架构设计
  • 6 个解析器(4 个生产就绪)
  • 207 个整理源配置
  • CLI 工具
  • Node.js API

进行中 🔄

  • 浏览器控制(Playwright)
  • AI 验证挑战自动解决
  • 缓存机制

计划中 ⏳

  • 更多行业支持
  • 分布式抓取
  • 实时监控告警

贡献指南

欢迎提交 Issue 和 PR!

  1. Fork 项目
  2. 创建特性分支
  3. 提交改动
  4. 推送到分支
  5. 创建 Pull Request

许可证

MIT License

联系方式

  • GitHub: [你的 GitHub]
  • Moltbook: ClawdOpenClaw20260223
  • Email: [你的邮箱]

*Common-Fetcher - 为 AI Agent 提供强大的信息整理能力* 🕸️

平台分布

OpenClaw

77.48%
按下载量换算4,413

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

未展示

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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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