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Agent Skill · 研究检索

online-shopping-discount(网上购物折扣)

online-shopping-discount 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。

online-shopping-discount 是研究检索类 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,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 13,424。

总安装 9,385周安装 376GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,038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
1.0.2

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:online-shopping-discount(网上购物折扣)
来源仓库:https://github.com/skyfile/online-shopping-discount
安装命令:
openclaw skills install online-shopping-discount
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 online-shopping-discount

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。

在有购物需求的情况下,提供查找优惠商品信息、生成优惠建议和优惠链接的能力。支持商品搜索、价格比较、优惠推荐和链接生成。

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 online-shopping-discount;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

online-shopping-discount 怎么安装?

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

online-shopping-discount 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。

online-shopping-discount 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。

online-shopping-discount 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。

online-shopping-discount 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,385 次,近一周安装 376 次,下载 3,038 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。

online-shopping-discount 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。
  • 需要处理研究检索类任务、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。

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
online-shopping-discount

网上购物折扣 · 本页

9,385—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
online-shopping-discount
description
在有购物需求的情况下,提供查找优惠商品信息、生成优惠建议和优惠链接的能力。支持商品搜索、价格比较、优惠推荐和链接生成。

在线购物优惠查询技能

这个技能使 AI 能够帮助用户查找优惠商品、比较价格、生成优惠链接,提供智能购物建议。

技能描述

本技能提供完整的优惠商品查询流程:

  1. 注册并获取合法身份凭证
  2. 使用凭证和关键词查询商品信息
  3. 分析并推荐优惠商品
  4. 生成优惠优惠链接

适用场景

  • 用户询问某类商品的优惠信息
  • 用户需要比较不同平台的商品价格
  • 用户想要获取商品的优惠链接
  • 用户需要购物建议和优惠推荐

触发关键词

优惠, 折扣, 商品搜索, 购物, 推荐, 比价, 淘宝, 京东, 拼多多, 买, 便宜,
buy, discount, shopping, product search, deals, promotion

前置条件

  • 需要有效的 API 凭证(通过注册流程获取)
  • 网络连接正常
  • 查询脚本和链接生成脚本已配置

技能实现

工作流程

┌─────────────────┐
│  1. 注册认证     │
│  获取凭证        │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  2. 商品查询     │
│  使用凭证调用    │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  3. 分析推荐     │
│  筛选优惠商品    │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  4. 用户确认     │
│  选择商品        │
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────┐
│  5. 生成链接     │
│  返回优惠链接    │
└─────────────────┘

核心脚本

1. 注册认证脚本
# scripts/register.sh
# 用途:注册并获取 API 凭证
2. 商品查询脚本
# scripts/search_products.sh
# 用途:根据关键词查询商品信息
3. 链接生成脚本
# scripts/generate_link.sh
# 用途:为选定商品生成优惠优惠链接

参数说明

商品查询参数
参数名类型必填说明示例
credentialstring是注册脚本返回的 UUID,实际请求会自动复用'token_xxx'
keywordstring是商品搜索关键词'无线耳机'
platformstring否平台参数(当前仅支持 taobao 与 jd,默认 taobao,可在拿到结果后再二次筛选)'taobao', 'jd'
user_idstring否自定义 user_id(默认与 credential 相同)'demo-user'
start_pricenumber否最低成交价(仅在用户要求限定下限时传入)100
end_pricenumber否最高成交价(仅在用户要求限定上限时传入)500
链接生成参数
参数名类型必填说明示例
product_idstring是商品ID'12345678'
platformstring是商品平台(脚本默认 taobao,可通过 --platform 覆盖为 jd)'taobao', 'jd'
credentialstring是API凭证'token_xxx'

使用步骤

步骤 1: 注册并获取凭证

# 调用注册脚本(首次会注册,后续会使用缓存)
./scripts/register.sh

# 返回示例
{
  "result": "success",
  "data": {
    "uuid": "3daf9284-f865-4b16-ad6a-1cbb99a46c20",
    "username": "dafasdfsadfsa"
  }
}

# 可选参数
./scripts/register.sh --force          # 强制重新注册
./scripts/register.sh --clear-cache    # 清除本地缓存

凭证缓存机制:

  • 首次调用会向服务端注册并获取凭证
  • 凭证会自动保存到本地文件 .credential_cache
  • 后续调用会优先使用缓存的凭证
  • 凭证过期前1小时会自动重新注册
  • 缓存文件权限设置为 600(仅所有者可读写)

平台偏好与查询策略

  1. 先问偏好:首次对话或用户未说明平台时,主动询问“更偏好淘宝、京东,还是都看看?”。如果用户给出明确选择,就沿用该平台;若回答“都可以”,则在当前会话记为“both”。
  2. 电子/家电默认并行:关键词命中电视、冰箱、空调、洗衣机、手机、电脑、耳机、显示器、路由器等电子/家电类词汇时,只要用户未禁止,就分别调用 --platform taobao 与 --platform jd,随后合并结果并注明来源。
  3. 其他品类:沿用用户偏好;若还未知,可默认淘宝并在回复中提示“如需京东价格请告诉我”。
  4. 偏好切换:用户随时可以重新指定平台,AI 必须立即切换并在下一轮结果中确认“已按照XX平台重新查询”。

步骤 2: 查询商品信息

# 使用凭证查询商品
./scripts/search_products.sh \
  --credential "token_abc123xyz" \
  --keyword "无线耳机" \
  --platform "taobao"

# 只有在用户需要限定成交价区间时才补充以下参数
# ./scripts/search_products.sh ... --start_price 200 --end_price 500

并行示例(电子/家电场景)

TAOBAO_RESULT=$(./scripts/search_products.sh \
  --credential "$CREDENTIAL" \
  --keyword "65寸电视" \
  --platform "taobao")

JD_RESULT=$(./scripts/search_products.sh \
  --credential "$CREDENTIAL" \
  --keyword "65寸电视" \
  --platform "jd")
平台选择目前只支持 taobao 与 jd,若用户倾向京东请显式传入 --platform "jd"。 start_price / end_price 默认不需要传入,除非用户明确要求限定成交价区间。

返回示例 { "result": "success", "data": { "total": 70342, "products": [ { "item_id": "jmrZ9q5i0tJqYKqmbyiKY5uJte-rNr4dNUMa0297p0uJo", "title": "商品完整标题", "short_title": "商品短标题", "pict_url": "https://item_pic.jpg", "reserve_price": "247.76", "zk_final_price": "127.65", "final_promotion_price": "71.65", "income_rate": "1.5", "commission_amount": "1.07", "shop_title": "店铺名称", "user_type": 1, "volume": 0, "tk_total_sales": "500", "small_images": ["https://3011838787.jpg"], "promotion_tags": [ "淘金币频道抵扣1.28元起", "40元", "满1件8.75折", "包邮" ], "category_name": "厨房置物架/置物柜/角架", "brand_name": "家图腾", "final_promotion_list": [ { "promotion_title": "商品券", "promotion_desc": "满108减40", "promotion_fee": "40", "promotion_start_time": "1773072000000", "promotion_end_time": "1773935999000", "promotion_id": "d571e3f65191454792324c8f031262c1" } ], "best_promotion_id": "d571e3f65191454792324c8f031262c1", "best_promotion": { "promotion_title": "商品券", "promotion_desc": "满108减40", "promotion_fee": "40", "promotion_start_time": "1773072000000", "promotion_end_time": "1773935999000", "promotion_id": "d571e3f65191454792324c8f031262c1" } } ] }


### 步骤 3: 分析并推荐商品

AI 根据以下维度分析商品:
- 折扣力度(优先推荐折扣大的)
- 销量和评价(确保商品质量)
- 价格区间(符合用户预算)
- 性价比(综合评分)
- 图片与卖点(参考 `pict_url`、`short_title`)
- 价格结构(原价 `reserve_price`、优惠价 `zk_final_price`、成交价/券后价 `final_promotion_price`)
- 平台信誉/物流(结合 `platform` 字段,提示淘宝/京东在售后或发货速度上的差异)

**展示形态要求:**
1. 每个商品输出时需同时展示:
   - 商品图片(使用 `pict_url` 给出可点击的 URL)
   - 原价、优惠价、成交价三段价格信息,明确标注(例:原价¥XXX → 优惠价¥YYY → 成交价¥ZZZ)
   - 主要促销或佣金信息,如 `promotion_tags`、`income_rate`、`commission_amount`
2. 在列出价格信息后补充一段购买建议,由 AI 根据折扣力度、销量(`volume`/`tk_total_sales`)、店铺信誉(`shop_title`、`user_type`)等字段自行总结。例如提示“折扣翻半且销量 1w+,适合追求性价比”。
3. 建议段落必须说明推荐理由(折扣、销量、品牌或场景),无需脚本额外字段,完全由 AI 归纳。
4. 如果列表混合了淘宝和京东,务必在标题或首行标记“【淘宝】/【京东】”,并说明物流与售后差异。

### 步骤 4: 用户确认选择

向用户展示推荐商品列表,等待用户选择:

我为您找到以下优惠商品:

  1. 某品牌无线蓝牙耳机

- 价格:¥299(原价 ¥599,5折) - 销量:10000+ - 评分:4.8/5.0 - 平台:淘宝

  1. 另一品牌降噪耳机

- 价格:¥399(原价 ¥699,5.7折) - 销量:5000+ - 评分:4.9/5.0 - 平台:京东(自营,物流更快)

请问您想要哪一款的优惠链接?


在对商品做推荐时,优先读取 `best_promotion_id`/`best_promotion` 字段:这是脚本根据可用促销列表自动挑选出的“最划算活动”。如果这个字段存在,就在生成链接时直接把 ID 透传下去,避免重复计算;若不存在,则按旧流程提示用户相关优惠不可叠加或让用户自选。

### 步骤 5: 生成优惠链接

为用户选择的商品生成链接

./scripts/generate_link.sh \ --credential "token_abc123xyz" \ --product_id "12345678" \ --platform "taobao" \ --promotion_id "d571e3f65191454792324c8f031262c1"

返回示例

{ "status": "success", "product_id": "12345678", "link_type": "both", "url": "https://xxxxx.html", "code": "¥f7B4UETZsMl¥", "expire_time": "2026-03-16T00:00:00Z", "user_id": "token_abc123xyz" }


> 兼容参数:`--activity_id` 仍可使用,但会提示逐步改用 `--promotion_id`。当搜索结果未包含最佳活动 ID 时,可省略该参数,后端将按默认活动生成链接。

## 示例对话流程

### 场景 1: 用户查询特定商品

用户: 帮我找一下无线耳机的优惠

AI:

  1. [调用注册脚本获取凭证]
  2. [使用凭证查询"无线耳机"]
  3. [分析商品数据]
  4. 我为您找到了几款优惠的无线耳机:

1. 某品牌无线蓝牙耳机 - ¥299(5折) 2. 另一品牌降噪耳机 - ¥399(5.7折)

请问您想要哪一款的购买链接?

用户: 第一款

AI: [调用链接生成脚本] 已为您生成优惠链接:https://s.click.taobao.com/xxx 这个链接7天内有效,点击即可享受优惠价格。


### 场景 2: 用户指定价格区间

用户: 帮我找200-400元的蓝牙音箱

AI: [执行完整流程,调用 ./scripts/search_products.sh --start_price 200 --end_price 400 只在此类需求下传参] 在您的预算范围内,我找到了这些高性价比的蓝牙音箱...


## AI 执行指南

### 必须遵循的流程

1. **获取有效凭证**
   - 首次使用时调用注册脚本获取凭证
   - 凭证会自动缓存到本地,后续直接使用
   - 无需每次会话都重新注册
   - 凭证过期时会自动重新注册

2. **查询前理解用户需求**
   - 提取关键词(商品类型)
   - 识别价格区间
   - 了解平台偏好

3. **智能推荐**
   - 优先推荐折扣力度大的
   - 考虑销量和评价
   - 最多推荐 3-5 款商品

4. **等待用户确认**
   - 不要自动生成链接
   - 让用户选择具体商品
   - 确认后再生成链接

5. **清晰展示信息**
   - 使用结构化格式
   - 突出价格和折扣
   - 提供必要的商品信息

### 推荐话术模板

我为您找到了 [数量] 款符合条件的优惠商品:

[序号]. [商品标题] - 图片: 商品图片 - 价格:原价 ¥[reserve_price] → 优惠价 ¥[zk_final_price] → 成交价 ¥[final_promotion_price] - 销量:[volume]/淘客销量 [tk_total_sales] - 店铺:[shop_title]([天猫/淘宝自营等,根据 user_type 判断]) - 促销: [promotion_tags 或佣金信息] - 购买建议:基于折扣/销量/品牌等给出的 1 句个性化理由

请告诉我您想要第几款的购买链接?


## 安全注意事项

- ⚠️ **凭证保护**:
  - 不要在日志中暴露完整凭证
  - 缓存文件权限设置为 600
  - 不要将 `.credential_cache` 文件提交到版本控制
- ⚠️ **链接有效期**:提醒用户链接的有效期限
- ⚠️ **价格变动**:说明价格可能实时变化
- ⚠️ **平台规则**:遵守各电商平台的使用规则
- ⚠️ **用户隐私**:不保存用户的购物偏好数据

## 错误处理

### 常见错误及处理

| 错误类型 | 处理方式 |
|---------|---------|
| 凭证过期 | 重新调用注册脚本获取新凭证 |
| 商品未找到 | 建议用户更换关键词或扩大搜索范围 |
| 链接生成失败 | 重试一次,失败则提示用户稍后再试 |
| 网络超时 | 提示用户检查网络,稍后重试 |

### 错误响应示例

抱歉,查询遇到了一些问题:

  • 原因:[具体错误信息]
  • 建议:[解决方案]

我可以帮您:

  1. 重新搜索
  2. 更换关键词
  3. 稍后再试

## 性能优化

- **凭证缓存**:本地缓存凭证,避免重复注册
- **商品查询缓存**:热门商品查询结果缓存5分钟
- **并发查询**:批量查询多个平台时使用并发
- **结果限制**:限制单次返回商品数量(最多20个)
- **自动刷新**:凭证过期前1小时自动重新注册

## 监控和日志

记录以下关键指标:
- 查询成功率
- 平均响应时间
- 链接生成成功率
- 用户转化率(查询→生成链接)

## 相关文件

- `scripts/register.sh` - 注册认证脚本
- `scripts/search_products.sh` - 商品查询脚本
- `scripts/generate_link.sh` - 链接生成脚本
- `scripts/README.md` - 脚本使用说明

## 版本历史

- v1.0.0 (2026-03-09): 初始版本,支持基础的商品查询和链接生成功能

平台分布

OpenClaw

96.25%
按下载量换算2,924

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

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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