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开发敏感数据github未标认证来源可访问许可证需确认审计提醒

gdelt-mentions-fetchgdelt mentions fetch 命令行

Agent Skill

gdelt-mentions-fetch 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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

216

周安装

9

GitHub Stars

5

下载量

72
CodexClaudeCursorGemini CLI

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

unknown

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:gdelt-mentions-fetch(gdelt mentions fetch 命令行)
来源仓库:https://github.com/tiangong-ai/skills
仓库路径:skills/gdelt-mentions-fetch
安装命令:
npx skills add https://github.com/tiangong-ai/skills --skill gdelt-mentions-fetch
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/tiangong-ai/skills --skill gdelt-mentions-fetch

简介

用于获取 GDELT 项目的媒体提及数据,支持舆情监测和分析。

  • 适用于开发者在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中提取媒体报道信息。
  • 通过 GitHub 仓库安装,需确认权限范围和操作边界后再使用。
  • 建议结合原始 README 核验具体用法,避免触发不必要的联网或文件读写。
  • 使用前请检查维护状态,确保技能与当前宿主环境兼容。

SKILL.md

GDELT Mentions Fetch

Core Goal

  • Fetch GDELT 2.0 Global Mentions table exports (*.mentions.CSV.zip) from official public endpoints.
  • Resolve latest available snapshot via lastupdate.txt.
  • Resolve historical snapshots in a UTC range via masterfilelist.txt.
  • Persist downloaded files and return machine-readable JSON manifest.
  • Keep runtime observable with structured logs and optional log file.

Required Environment

  • Configure runtime by environment variables (see references/env.md).
  • Start from assets/config.example.env.
  • Load env values before running commands:
set -a
source assets/config.example.env
set +a

Workflow

  1. Validate effective configuration.
python3 scripts/gdelt_mentions_fetch.py check-config --pretty
  1. Inspect the latest available mentions snapshot.
python3 scripts/gdelt_mentions_fetch.py resolve-latest --pretty
  1. Dry-run a historical range selection before downloading.
python3 scripts/gdelt_mentions_fetch.py fetch \
  --mode range \
  --start-datetime 20260301000000 \
  --end-datetime 20260301120000 \
  --max-files 3 \
  --dry-run \
  --pretty
  1. Fetch files with transport and structure validation.
python3 scripts/gdelt_mentions_fetch.py fetch \
  --mode latest \
  --max-files 1 \
  --output-dir ./data/gdelt-mentions \
  --preview-lines 2 \
  --validate-structure \
  --expected-columns 16 \
  --quarantine-dir ./data/gdelt-mentions-quarantine \
  --log-level INFO \
  --log-file ./logs/gdelt-mentions-fetch.log \
  --pretty

Built-in Robustness

  • Apply retry with exponential backoff on transient HTTP/network failures.
  • Respect Retry-After when present on retriable responses.
  • Throttle request frequency with a minimum interval between requests.
  • Enforce --max-files safety cap (GDELT_MAX_FILES_PER_RUN) to prevent accidental bulk pulls.
  • Validate datetime format and range boundaries before remote calls.
  • Validate transport and structure after download:

- ZIP CRC/integrity check - UTF-8 strict decoding check - Tab column-count check (default 16) - Optional bad-line issue quarantine (--quarantine-dir)

  • Emit JSON results while writing operational logs to stderr and optional log file.

Scope Decision

  • Keep one concrete file-table fetch implementation: Global Mentions (*.mentions.CSV.zip).
  • Keep atomic operations only; do not add internal scheduler/polling loops.

References

  • references/gdelt-data-sources.md
  • references/gdelt-limitations.md
  • references/gdelt-schema.md
  • references/env.md
  • references/openclaw-chaining-templates.md

Script

  • scripts/gdelt_mentions_fetch.py

OpenClaw Invocation Compatibility

  • Keep skill trigger metadata in name, description, and agents/openai.yaml.
  • Invoke in prompts with $gdelt-mentions-fetch.
  • Keep the skill atomic: only resolve/fetch on demand.
  • Use script parameters for fetch conditions (--mode range --start-datetime --end-datetime).
  • If you need polling, let OpenClaw orchestrate repeated invocations externally, not inside this skill.

OpenClaw Prompt Templates

Use these templates directly in OpenClaw and only replace bracketed placeholders.

  1. Recon (latest availability)
Use $gdelt-mentions-fetch.
Run:
python3 scripts/gdelt_mentions_fetch.py resolve-latest --pretty
Return only the JSON result.
  1. Fetch (historical window, dry-run first)
Use $gdelt-mentions-fetch.
Run:
python3 scripts/gdelt_mentions_fetch.py fetch \
  --mode range \
  --start-datetime [YYYYMMDDHHMMSS] \
  --end-datetime [YYYYMMDDHHMMSS] \
  --max-files [N] \
  --dry-run \
  --pretty

Then run without --dry-run using:
  --output-dir [OUTPUT_DIR]
  --validate-structure
  --expected-columns 16
  --quarantine-dir [QUARANTINE_DIR]
Return only the JSON result.
  1. Validate (download quality gate)
Use $gdelt-mentions-fetch.
Run:
python3 scripts/gdelt_mentions_fetch.py fetch \
  --mode latest \
  --max-files 1 \
  --output-dir [OUTPUT_DIR] \
  --validate-structure \
  --expected-columns 16 \
  --quarantine-dir [QUARANTINE_DIR] \
  --pretty
Check validation.issue_count, decode_error_count, column_mismatch_count.
Return JSON plus one-line pass/fail verdict.

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

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

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

Codex

35.14%
按下载量换算25

Claude

31.18%
按下载量换算22

Cursor

18.17%
按下载量换算13

Gemini CLI

8.23%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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