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Agent Skill · 研究检索

zhida-content(知达内容)

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。

zhida-content 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,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 28,502。

总安装 3,213周安装 138GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,126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
1.1.0

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:zhida-content(知达内容)
来源仓库:https://github.com/freedompixels/zhida-content
安装命令:
openclaw skills install zhida-content
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 zhida-content

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。

知乎内容搜索与分析工具。搜索话题热度、分析高价值问题、追踪竞品回答。面向内容创作者和自媒体运营者,中文优先。当用户说"搜一下知乎"、"知乎有什么"、"分析知乎问题"、"知乎选题"、"搜知乎"时触发。Keywords: 知乎, zhihu, 搜索, 问题分析, 选题, 内容创作, 知乎热榜, 知乎搜索.

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 zhida-content;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

zhida-content 怎么安装?

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

zhida-content 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。

zhida-content 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。

zhida-content 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。

zhida-content 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,213 次,近一周安装 138 次,下载 1,126 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。

zhida-content 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
zhida-content

知达内容 · 本页

3,213—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
zhida-content
description
|
Keywords
知乎, zhihu, 搜索, 问题分析, 选题, 内容创作, 知乎热榜, 知乎搜索.
metadata
{"openclaw": {"emoji": "🔍"}}

Zhida Content — 知乎内容搜索与分析

知乎内容搜索、热度分析、选题挖掘工具。

核心功能

1. 话题搜索

按关键词搜索知乎问题,查看热度、回答数、关注者数据

2. 热榜获取

实时获取知乎热榜问题

3. 问题分析

深度分析单个问题:浏览量、回答质量、竞争程度、内容机会

4. 选题建议

基于搜索数据,推荐高价值创作选题

使用方式

# 搜索话题
python3 scripts/fetch_zhida.py --search "AI副业"

# 热榜问题
python3 scripts/fetch_zhida.py --hot --limit 10

# 问题分析
python3 scripts/fetch_zhida.py --analyze "https://www.zhihu.com/question/123456789"

# 选题推荐(关键词)
python3 scripts/fetch_zhida.py --topic "AI" --limit 20

# JSON输出
python3 scripts/fetch_zhida.py --topic "AI副业" --json

选题推荐逻辑

问题热度分级:

  • 🔥🔥🔥 极热(100万+浏览)→ 蹭流量,但竞争激烈
  • 🔥🔥 中热(10-100万浏览)→ 最佳选择,流量+竞争平衡
  • 🔥 温热(1-10万浏览)→ 垂直领域机会
  • ❄️ 冷门(1万以下)→ 竞争小但流量有限

回答机会评分:

  • 高机会:回答少 + 关注多 + 浏览高
  • 中机会:回答中等 + 浏览高
  • 低机会:回答多 + 浏览低

数据来源

知乎搜索 API(无需登录)

注意事项

  • 知乎反爬严格,脚本内置延迟和降级处理
  • 部分 API 可能因地域限制不可用

平台分布

OpenClaw

71.5%
按下载量换算805

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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