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Agent Skill · 效率

reddit-topic-insight(Reddit 主题洞察)

reddit-topic-insight 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

reddit-topic-insight 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,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 4,858。

总安装 12,292周安装 528GitHub Stars 1下载 4,308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
1.0.1

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-topic-insight(Reddit 主题洞察)
来源仓库:https://github.com/wbule/reddit-topic-insight
安装命令:
openclaw skills install reddit-topic-insight
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-topic-insight

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。

输入研究主题,自动整理Reddit讨论,提炼爆款角度,总量X推文、小红书笔记、公众号文章三平台成品。7步模拟:需求收集 → 关键词设计 → 数据整理 → 详情获取 → 角度规划 → 成品生产 → 合并输出。

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-topic-insight;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-topic-insight 怎么安装?

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

reddit-topic-insight 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-topic-insight 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-topic-insight 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-topic-insight 用的人多吗?

公开数据是累计安装 12,292 次,近一周安装 528 次,下载 4,308 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。

reddit-topic-insight 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。

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。
  • 需要处理效率类任务、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。

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-topic-insight

Reddit 主题洞察 · 本页

12,2921需要联网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
reddit-topic-insight
description
输入研究主题,自动整理 Reddit 讨论,提炼爆款角度,产出 X 推文、小红书笔记、公众号文章三平台成品。7 步流水线:需求收集 → 关键词设计 → 数据整理 → 详情获取 → 角度规划 → 成品生产 → 合并输出。

Reddit 主题洞察 Skill

从 Reddit 社区讨论中挖掘爆款内容角度,自动产出三平台(X / 小红书 / 公众号)成品内容。

触发条件

当用户:

  • 提及「Reddit 研究」「Reddit 洞察」「Reddit 话题」
  • 想从 Reddit 挖掘内容角度或爆款灵感
  • 需要基于 Reddit 讨论产出多平台内容
  • 使用类似「分析 Reddit 上关于 XX 的讨论」的表述

设计原则

原则说明
确定性 → 脚本数据整理、排序去重、内容合并等确定性操作使用 Python 脚本
创造性 → AI关键词设计、角度规划、内容创作等创造性操作由 AI SubAgent 完成
上下文隔离SubAgent 只接收必要信息、只返回极简结果
主 Agent 保护主 Agent 不读 piece 文件,避免上下文膨胀
断点恢复progress.json 记录流水线进度,支持随时中断恢复

7 步流水线

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  Step 1: 需求收集                                    │
│  初始化运行目录 + progress.json 断点恢复               │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Step 2: 关键词设计                    [AI 创造性]     │
│  5 个英文关键词:核心/同义/教程/经验/痛点               │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Step 3: 数据整理                      [Python 脚本]  │
│  reddit_collector.py → posts_raw.json               │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Step 4: 详情获取                      [Python 脚本]  │
│  reddit_detail_fetcher.py → posts_detail.json       │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Step 5: 角度规划                      [AI 创造性]     │
│  单 SubAgent → 10 个角度 × 10 种文章类型              │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Step 6: 成品生产                      [AI 创造性]     │
│  5 SubAgent × 3 轮(2+2+1)并行                      │
│  每角度 → X 推文 + 小红书笔记 + 公众号文章             │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│  Step 7: 合并输出                      [Python 脚本]  │
│  content_merger.py → content.md + 来源表格            │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

执行流程

Step 1: 需求收集

详见 step-1-requirement.md

  1. 检查运行目录下是否存在 progress.json
  2. 若存在:读取进度,从中断步骤恢复
  3. 若不存在:向用户确认研究主题和目标受众
  4. 创建 runs/<topic-slug>/ 目录
  5. 初始化 progress.json

Step 2: 关键词设计

详见 step-2-keywords.md

AI 生成 5 个英文搜索关键词,覆盖:

  • 🎯 核心词(锚定词,必须保留)
  • 🔄 同义词 / 近义词
  • 📚 教程 / How-to 类
  • 💡 经验 / 最佳实践类
  • 😫 痛点 / 问题类

输出 → keywords.json

Step 3: 数据整理

详见 step-3-collect.md

python3 scripts/python/reddit_collector.py \
  --keywords-file runs/<slug>/keywords.json \
  --output runs/<slug>/posts_raw.json \
  --config config/default.json

Step 4: 详情获取

详见 step-4-details.md

python3 scripts/python/reddit_detail_fetcher.py \
  --input runs/<slug>/posts_raw.json \
  --output runs/<slug>/posts_detail.json \
  --config config/default.json

Step 5: 角度规划

详见 step-5-angles.md

单 SubAgent 读取帖子摘要 → 规划 10 个不重复角度 → 匹配文章类型 → angles.json

Step 6: 成品生产

详见 step-6-produce.md

5 个 SubAgent 分 3 轮并行(2+2+1),每角度产出三平台成品 → pieces/angle-{n}.md

Step 7: 合并输出

详见 step-7-merge.md

python3 scripts/python/content_merger.py \
  --pieces-dir runs/<slug>/pieces \
  --posts-file runs/<slug>/posts_detail.json \
  --output runs/<slug>/content.md

运行目录结构

每次运行产生以下文件:

runs/<topic-slug>/
├── progress.json         # 流水线进度
├── keywords.json         # 5 个关键词
├── posts_raw.json        # 原始帖子列表
├── posts_detail.json     # 帖子详情 + 评论
├── angles.json           # 10 个角度规划
├── pieces/               # 各角度成品
│   ├── angle-01.md
│   ├── angle-02.md
│   └── ...
└── content.md            # 最终合并输出

配置

默认配置文件:config/default.json

可选环境变量(用于 Reddit API 认证,提高速率限制):

REDDIT_CLIENT_ID=your_client_id
REDDIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret

脚本依赖

仅需 requests 库:

pip install requests

参考模板

平台分布

OpenClaw

95.6%
按下载量换算4,118

安全审计

VirusTotal

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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