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Agent Skill · 研究检索

neirong-liebian-gongchang(内荣列边工场)

neirong-liebian-gongchang 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

neirong-liebian-gongchang 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 37,772。

总安装 1,672周安装 67GitHub Stars 公开资料未说明下载 541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:neirong-liebian-gongchang(内荣列边工场)
来源仓库:https://github.com/zlszhonglongshen/neirong-liebian-gongchang
安装命令:
openclaw skills install neirong-liebian-gongchang
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 neirong-liebian-gongchang

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

内荣列边工场实现小红书热点追踪、爆文生成、知识卡片制作与公众号发布的全链路自动化。适用于内容运营团队进行社交媒体内容策划与批量发布,特别适合需要高频更新图文内容的场景。通过 openclaw skills install neirong-liebian-gongchang 命令安装,需配置相关平台 API 密钥。

使用前请确认是否涉及敏感话题过滤、版权合规性及账号安全策略,避免违规内容传播风险。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

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 neirong-liebian-gongchang;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

neirong-liebian-gongchang 怎么安装?

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

neirong-liebian-gongchang 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。

neirong-liebian-gongchang 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

neirong-liebian-gongchang 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。

neirong-liebian-gongchang 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,672 次,近一周安装 67 次,下载 541 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。

neirong-liebian-gongchang 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

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。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
neirong-liebian-gongchang

内荣列边工场 · 本页

1,672—只读MIT-0通过

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
内容裂变工厂
description
小红书热点追踪 × 爆文生成 × 知识卡片 × 公众号发布全链路自动化
category
AI
triggers
小红书选题, 内容创作, 热点爆文, 知识卡片, 跨平台发布, 选题雷达

内容裂变工厂 (内容裂变工厂)

热点追踪 → AI 分析 → 爆文生成 → 知识卡片 → 公众号发布 → 飞书存档

🎯 解决痛点

  • ❌ 每天刷小红书、微博、知乎热点,找选题耗时 1-2 小时
  • ❌ 找到选题后还要手动整理素材、写文章,效率低
  • ❌ 好不容易写完文章,配图还要另外找工具制作
  • ❌ 发布到多个平台需要重复操作,容易遗漏
  • ❌ 辛苦产出的内容无法沉淀为团队知识资产

💡 解决方案

小红书热搜 + 微博热搜 + 知乎热榜(Agent-Reach)
        ↓
┌─────────────────────────────┐
│  summarize (AI)             │ → 热点分析、话题价值评估、选题建议
└────────────┬────────────────┘
             │ 分析结果
      ┌──────▼──────┐
      │ card-renderer│ → 生成 Mac/赛博朋克/包豪斯风知识卡片
      └──────┬──────┘
             │ 卡片图
      ┌──────▼──────────────┐
      │ wechat-article-pro  │ → 生成 3000-5000 字公众号深度文章
      └──────┬──────────────┘
             │ 完整文章
      ┌──────▼────────┐
      │  feishu_doc  │ → 发布至飞书存档,永久沉淀
      └──────────────┘

📦 包含 Skills

Skill作用调用顺序
Agent-Reach抓取小红书/微博/知乎热搜榜1
summarizeAI 分析热点趋势、评估话题价值2
card-renderer生成精美的知识卡片图3
wechat-article-pro生成公众号风格深度文章4
feishu_doc发布存档至飞书文档5

🔧 前置要求

  1. Agent-Reach:已配置小红书、微博、知乎抓取权限
  2. card-renderer:已安装并配置图像生成后端
  3. feishu_doc:飞书机器人已配置文档写入权限
  4. wechat-article-pro:AI 写作模型已配置

📝 使用方法

触发方式

/内容裂变工厂
生成今日内容选题
小红书爆文生成
热点文章一键搞定

手动执行

# 方式 1:通过 OpenClaw
openclaw run 内容裂变工厂

# 方式 2:指定行业领域
openclaw run 内容裂变工厂 --niche 科技

# 方式 3:仅生成草稿(不发布)
openclaw run 内容裂变工厂 --draft true

定时执行(推荐)

# 每天早上 8:30 UTC (=北京时间16:30) 自动生成当天选题
openclaw cron add \
  --name "每日内容裂变工厂" \
  --schedule "30 8 * * *" \
  --skill 内容裂变工厂

🔄 工作流详情

Step 1: 热点抓取

步骤: 1
技能: Agent-Reach
输入:
  tasks:
    - search_xiaohongshu_trending
    - search_weibo_hot
    - search_zhihu_hot
  params:
    niche: "${inputs.niche}"
    limit: 20
输出:
  trending_data: ${step1.trending.json}

Step 2: AI 趋势分析

步骤: 2
技能: summarize
输入:
  content: ${step1.trending_data}
  tasks:
    - analyze_trending_topics
    - score_topic_viral_potential
    - suggest_content_angles
  outputFormat: structured_json
输出:
  analysis: ${step2.analysis.json}
  top_topics: ${step2.topics.json}
  angles: ${step2.angles.json}

Step 3: 生成知识卡片

步骤: 3
技能: card-renderer
输入:
  topics: ${step2.top_topics}
  styles: ["mac", "cyberpunk", "bauhaus"]
  outputFormat: image
输出:
  cards: ${step3.cards[]}

Step 4: 生成公众号文章

步骤: 4
技能: wechat-article-pro
输入:
  topic: "${step2.top_topics[0]}"
  angles: "${step2.angles[0]}"
  style: 公众号深度文章风格
  wordCount: 3500
  reference_cards: ${step3.cards}
输出:
  article: ${step4.article_md}
  title: ${step4.title}

Step 5: 发布存档至飞书

步骤: 5
技能: feishu_doc
输入:
  action: create
  title: "内容裂变 | ${step4.title} | $(date +%Y-%m-%d)"
  content: |
    # ${step4.title}

    ${step4.article_md}

    ## 配图卡片
    ![知识卡片](${step3.cards[0]})

    ## 选题分析
    ${step2.analysis}
  grant_to_requester: true
输出:
  doc_url: ${step5.docUrl}
  doc_id: ${step5.docId}

📊 输出示例

生成的文章结构

# 【热点解读】为什么这个话题突然爆了?

> 选题来源:小红书热搜 #xxx | 微博热搜 #yyy | 知乎热榜 #zzz

## 🔥 热点速览
- 热度指数:98/100
- 爆发时间:2026-04-29
- 覆盖人群:25-35岁都市女性
- 关联话题:#xxx #yyy #zzz

## 📊 话题分析
[AI 深度分析热点成因、传播路径、用户情绪]

## 💡 内容创作角度建议
1. 情感共鸣角度
2. 实用干货角度
3. 争议话题角度
...

## ✍️ 核心内容
[3000-5000字深度文章]

## 📌 配图建议
[针对每个章节的配图提示]

---
*由内容裂变工厂自动生成 | $(date)*

⚙️ 自定义配置

修改热点来源

编辑 workflow.json 中的 sources 配置:

{
  "sources": {
    "xiaohongshu": {
      "enabled": true,
      "categories": ["时尚", "美食", "科技", "职场"]
    },
    "weibo": {
      "enabled": true,
      "types": ["hot", "fellow", "notice"]
    },
    "zhihu": {
      "enabled": true,
      "categories": ["热搜", "推荐"]
    }
  }
}

修改卡片风格

{
  "card_styles": ["mac", "cyberpunk", "bauhaus"],
  "card_count": 3
}

🔒 安全说明

  • 抓取内容仅用于内容创作灵感
  • 尊重各平台内容版权,创作内容需原创
  • 飞书文档权限默认为创建者私有

⚠️ 注意事项

  1. 选题时效性:热点生命周期通常 24-72h,建议尽早创作发布
  2. 内容原创:AI 生成内容需二次加工,确保原创性
  3. 平台规则:各平台有不同的推荐机制,请遵守平台规范
  4. 频率控制:建议每日执行 1 次,避免过度整理

🚀 扩展用法

1. 多话题并行生成

# 每次生成 3 个不同角度的内容
openclaw run 内容裂变工厂 --count 3 --parallel true

2. 指定话题创作

# 针对特定话题深度创作
openclaw run 内容裂变工厂 --topic "AI耳机市场分析"

3. 输出草稿不发布

# 仅生成内容,不发布到任何平台
openclaw run 内容裂变工厂 --draft true

📞 故障排除

问题原因解决方案
热点抓取为空Agent-Reach 未配置检查小红书/微博 Cookie 配置
卡片生成失败card-renderer 后端异常确认图像生成服务运行正常
文章生成失败分析内容不足增加热点来源或 RSS 补充
飞书发布失败权限不足确认 feishu_doc 机器人权限

平台分布

OpenClaw

71.46%
按下载量换算387

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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