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flomo-random-walk弗洛莫随机游走

Agent Skill

flomo-random-walk 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。

总安装

2,396

周安装

96

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

776
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:flomo-random-walk(弗洛莫随机游走)
来源仓库:https://github.com/jayshna/flomo-random-walk
安装命令:
openclaw skills install flomo-random-walk
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 flomo-random-walk

简介

随机漫步:从一条随机笔记出发,探索相关笔记,形成知识漫游路径。 触发场景:用户说"随机漫步"、"flomo漫步"、"知识漫步"、"开始漫步"等。

SKILL.md

name
flomo-random-walk
description
|

随机漫步 — Flomo 知识探索

触发场景

用户说以下内容时调用:

  • "随机漫步"
  • "flomo漫步"
  • "知识漫步"
  • "开始漫步"
  • "漫步一下"

核心流程

第一步:获取随机笔记

方案A(推荐):每日回顾随机 调用 get_daily_review 获取今日推荐笔记,从中随机选择一条。

curl -X POST "https://flomoapp.com/mcp" \
  -H "Authorization: Bearer {FLOMO_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"get_daily_review","arguments":{}}}'

从返回的 memos 数组中随机选一条。

方案B(备选):标签随机

  1. 调用 tag_search 搜索随机关键词获取标签
  2. memo_search 搜索该标签下的笔记
  3. 随机选一条

第二步:展示笔记 + 相关推荐

  1. 展示当前笔记内容
  2. 调用 memo_recommended 获取相关笔记(最多10条)
curl -X POST "https://flomoapp.com/mcp" \
  -H "Authorization: Bearer {FLOMO_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"memo_recommended","arguments":{"id":"笔记ID","limit":10,"no_same_tag":false}}}'

参数说明:

  • id: 当前笔记ID
  • limit: 返回数量,默认10
  • no_same_tag: 是否排除同标签笔记,false 更容易发现意外关联

第三步:用户选择继续

展示相关笔记列表(编号1-10),用户输入数字选择下一条。

📮 随机漫步 #1
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

{当前笔记内容}

{标签}

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔗 相关笔记:

1. {相关笔记1摘要}...
2. {相关笔记2摘要}...
...

💡 输入数字继续漫步,或输入"q"结束

第四步:循环漫步

用户选择后,以选中的笔记为新起点,重复第二步和第三步。

记录漫步路径:

{
  "path": [
    {"id": "xxx", "content": "摘要", "tags": ["..."]},
    ...
  ],
  "started_at": "2026-04-23T23:00:00+08:00"
}

展示格式

当前笔记

📮 随机漫步 #{步数}
📅 {created_at 日期}

{content 内容}

🏷️ {tags 标签}

相关笔记列表

展示逻辑

  1. 取笔记前150字符
  2. 将换行符替换为空格,让显示更紧凑
  3. 超过150字显示 ...
  4. 显示 word_count 字段值(真实字数)
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔗 发现 {count} 条相关笔记:

1. 最近感觉也没什么好记录的 昨天宝贝说车厘子很便宜,我寻思,小思不是水果店的么,就找他买了几箱、给妈妈、宝贝的妈妈...
   🏷️ #Resource/Dayone | 📝 783字
   
2. 用了政府在支付宝发的券 果然这个券是用来刺激消费的,因为我买的东西都是非基本品,而是享乐品。
   🏷️ #Resource/Dayone | 📝 84字
...

漫步结束

用户输入"q"或其他退出指令时,展示漫步路径:

🎯 本次漫步完成!

📍 路径回顾:
1. {笔记1摘要}... → 
2. {笔记2摘要}... → 
3. {笔记3摘要}...

💡 输入"再来"开始新的漫步

历史记录

记录到 memory/flomo-random-walk-history.json

{
  "walks": [
    {
      "date": "2026-04-23",
      "steps": 5,
      "path": ["id1", "id2", "id3", "id4", "id5"],
      "start_tag": "Resource/AI",
      "end_tag": "Project/出海"
    }
  ],
  "total_walks": 12,
  "total_steps": 47
}

注意事项

  • 每步展示当前笔记全文,相关笔记只展示摘要(前50-80字)
  • 相关笔记按相关性排序,用户选择任意一条继续
  • 如果 memo_recommended 返回少于3条,提示用户可选择"换一批"
  • 鼓励用户探索意外关联,不是只看同标签内容

API 凭证

SECRET.md 读取:

  • Token: fmcp_P7Oq8XKWAEGE7544Rle0SWxkMPNhFWh3n-ExYX1rjes
  • MCP URL: https://flomoapp.com/mcp

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

90.58%
按下载量换算703

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

external-service

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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