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rss-content-flowRSS 内容流

Agent Skill

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

总安装

4,870

周安装

197

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,529
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:rss-content-flow(RSS 内容流)
来源仓库:https://github.com/freedompixels/rss-content-flow
安装命令:
openclaw skills install rss-content-flow
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 rss-content-flow

简介

监控多个RSS源并自动提取核心观点,适配多平台内容分发。

  • 适合自媒体运营者获取选题灵感与快速生成文案。
  • 支持知乎、小红书、公众号等平台格式转换。rss-content-flow 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 首次使用需配置RSS订阅源与AI分析参数。
  • 内容生成依赖外部API,可能存在响应延迟。

SKILL.md

name
rss-content-flow
description
|
Keywords
RSS, 订阅, 内容选题, 今日内容, 内容灵感, 文章改写, feed, 监控.

RSS 内容流

将 RSS 订阅转化为结构化内容素材,一站式生成多平台发布文案。

核心能力

  1. RSS 订阅管理 — 添加/删除/列出订阅源
  2. 智能抓取 — 自动获取最新 N 篇文章
  3. AI 分析 — 提取核心观点、关键数据、金句
  4. 内容生成 — 按平台风格改写(知乎/小红书/公众号)
  5. 草稿保存 — 保存到本地文件或直接输出

快速开始

用户说"帮我找今天的选题"时:

1. 读取 ~/.qclaw/skills/rss-content-flow/scripts/config.json(订阅列表)
2. 用 fetch_feed() 获取各源最新条目
3. AI 分析后呈现 3-5 个可用选题
4. 用户确认后 → 生成完整内容

订阅管理

添加订阅源

python3 scripts/manage_feeds.py --add <name> <url>
# 示例:python3 scripts/manage_feeds.py --add 36氪 https://36kr.com/feed

列出订阅

python3 scripts/manage_feeds.py --list

删除订阅

python3 scripts/manage_feeds.py --remove <name>

默认订阅源(预配置)

名称URL内容方向
36氪https://36kr.com/feed科技/商业
虎嗅https://www.huxiu.com/rss/0.xml商业/创业
少数派https://sspai.com/feed效率/工具
AI研习社https://ai.googleblog.com/feed/AI/技术
OpenAI Bloghttps://OpenAI.com/blog/rss.xmlAI产品

内容抓取

单源抓取

python3 scripts/fetch_feed.py --source 36氪 --limit 5

全源抓取

python3 scripts/fetch_feed.py --all --limit 3

输出示例:

📰 36氪 | 4篇新文章
  ① [AI创业] 标题:xxx | 浏览量预估:xxx
  ② [商业] 标题:xxx
  ...

📰 虎嗅 | 2篇新文章
  ① [汽车] 标题:xxx
  ...

抓取逻辑

  1. 解析 RSS XML,获取 title/link/description/pubDate
  2. 过滤:去除广告/软文/太旧的文章(>7天)
  3. 按时间倒序排列
  4. 返回结构化 JSON 供 AI 分析

AI 内容分析

收到文章列表后,AI 自动执行:

对每篇文章:
1. 读取 description / 摘要
2. 判断:这篇文章的核心价值是什么?
3. 提取:
   - 核心观点(1-2句)
   - 关键数据(数字/排名/增长)
   - 金句(适合引用的原话)
   - 相关话题标签(3-5个)
4. 评估:适合哪些平台?
   - 知乎:深度分析/观点争议类
   - 小红书:实操教程/工具推荐/个人经验类
   - 公众号:行业趋势/商业观察类

平台内容生成

知乎风格

  • 字数:800-1500字
  • 结构:背景→问题→分析→结论
  • 开头:痛点/争议性观点
  • 结尾:行动号召/评论区互动
  • 关键词:#AI #副业 #效率工具

小红书风格

  • 字数:300-600字
  • 结构:钩子→干货→互动
  • emoji 序号 + 话题标签(#AI副业 #效率神器)
  • 每段不超过3行
  • 结尾:评论区互动问题

公众号风格

  • 字数:1000-2000字
  • 结构:开篇引子→案例拆解→方法论→资源推荐
  • 标题公式:数字+情绪+悬念
  • 文末:往期回顾/互动话题

输出方式

保存为草稿(默认)

feishu_doc action=create title="内容草稿 | {日期}" → 获取 doc_token
feishu_doc action=write doc_token={token} content={内容}

预览后发布

生成内容 → 用户确认 → 调用 social-media-poster 发布

自动发布(需用户授权)

用户说"自动发布"时:
1. 将内容保存为本地Markdown文件
2. 调用 social-media-poster 发布
3. 返回发布结果

配置项

首次使用时向用户确认:

配置说明默认值
订阅源监控哪些 RSS36氪+虎嗅+少数派
抓取数量每次取几条每源3条
生成平台生成哪个平台内容用户指定
输出方式草稿/直接发布草稿
风格偏好正式/轻松/专业轻松

文件结构

rss-content-flow/
├── SKILL.md              # 本文件
├── README.md             # 用户文档
├── scripts/
│   ├── manage_feeds.py   # 订阅管理(增删查)
│   ├── fetch_feed.py     # RSS 抓取脚本
│   └── config.json       # 订阅配置(运行时生成)
├── references/
│   └── platform_style.md # 各平台风格指南
└── assets/               # 封面图模板等

与其他 Skill 的配合

  • social-media-poster:生成内容后直接发布到知乎/小红书
  • feishu-daily-report:每日内容草稿自动归入日报数据源
  • content-repurposer:同一篇文章改写到不同平台

注意事项

  • RSS 源需确保可访问,过期/失效的源自动跳过
  • 生成内容时必须注明原文来源(保留链接)
  • 版权合规:RSS 文章只能分析观点+改写,不得直接复制原文
  • 抓取间隔建议不低于 30 分钟,避免对源站造成压力

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

77.09%
按下载量换算1,179

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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