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Agent Skill · 效率

reddit-digest(红迪文摘)

reddit-digest 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。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。

reddit-digest 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 12,656。

总安装 4,044周安装 162GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,309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:reddit-digest(红迪文摘)
来源仓库:https://github.com/redisread/reddit-digest
安装命令:
openclaw skills install reddit-digest
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 reddit-digest

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。

抓取指定单个 Subreddit 最近 24 小时热门 Post,逐一获取详情与评论,生成摘要、核心要点、可实践建议、灵感启发及社交媒体分享文案,输出为每日精选 Markdown 文档。当用户说"帮我抓取/总结 Reddit r/xxx"、"生成 Reddit 每日摘要"、"reddit digest"时使用。

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 reddit-digest;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

reddit-digest 怎么安装?

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

reddit-digest 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。

reddit-digest 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。

reddit-digest 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。

reddit-digest 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,044 次,近一周安装 162 次,下载 1,309 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。

reddit-digest 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
reddit-digest

红迪文摘 · 本页

4,044—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
reddit-digest
description
|

Reddit Subreddit 每日摘要

配置

优先级:命令行参数 > 环境变量 > 默认值

参数环境变量默认值
--base-dirREDDIT_DIGEST_BASE_DIR/Users/victor/Desktop/resource/daily-info/reddit
--subredditREDDIT_DIGEST_SUBREDDITClaudeAI

输出路径:{BASE_DIR}/{YYYYMMDD}/{subreddit_name}/{subreddit_name}-{YYYYMMDD}.md 临时目录:{BASE_DIR}/{YYYYMMDD}/{subreddit_name}/temp/

依赖

  • autocli:获取热门列表和 Post 详情
  • scripts/fetch_post_details.py:批量串行获取所有 Post 详情,保存到临时目录

执行流程

Step 1: 初始化

确定 BASE_DIR、SUBREDDIT、DATE(YYYYMMDD)变量,创建目录:

mkdir -p {BASE_DIR}/{DATE}/{SUBREDDIT}/temp

Step 2: 批量获取 Post 列表与详情

注意:以下命令必须写成一行(不含换行),在终端后台执行(is_background=true),避免3分钟超时。

SKILL_DIR="/path/to/skills/reddit-digest" && TEMP_DIR="{BASE_DIR}/{DATE}/{SUBREDDIT}/temp" && autocli reddit subreddit {SUBREDDIT} --limit 20 --sort top --time day --format json | python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_post_details.py" --temp-dir "$TEMP_DIR" > /tmp/reddit_fetch_{SUBREDDIT}.log 2>&1

SKILL_DIR 通常为 {workspace}/skills/reddit-digest(本 skill 所在目录)。

脚本串行调用 autocli reddit read {url} -f json 逐条抓取(autocli 基于浏览器,并发会导致 tab 冲突,默认 workers=1),每条 Post 保存为:

{TEMP_DIR}/{rank:02d}-{sanitized_title}.json

每个文件结构:

{
  "rank": 1,
  "meta": { "author", "comments", "title", "upvotes", "url" },
  "content": [ { "author", "score", "text", "type" }, ... ],
  "error": null
}

content 字段:type=POST 为原文,type=L0 为顶层评论,type=L1 为回复。

等待完成:后台启动后,每隔 30 秒检查 ls {TEMP_DIR}/ 或读取日志 /tmp/reddit_fetch_{SUBREDDIT}.log 确认进度(共 20 条,全部出现后即完成)。

容错:抓取失败时 error 字段记录原因,仅用 meta 元数据生成简要摘要。

Step 3: 分析每个 Post

逐一读取 {TEMP_DIR}/*.json,按 rank 顺序分析,筛选并剔除低价值 Post。

输出文档结构与筛选规则见 references/output-template.md。

Step 4: 汇总输出

将所有分析结果按 rank 排序合并,写入最终文档。所有内容使用简体中文撰写。

平台分布

OpenClaw

80.65%
按下载量换算1,056

安全审计

VirusTotal

通过

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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