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reddit-digest红迪文摘

Agent Skill

reddit-digest 用于整理文档、README、Markdown 和说明材料,适合在 OpenClaw 中需要把零散信息整理成结构清晰的文档时使用。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

4,044

周安装

162

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,309
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:reddit-digest(红迪文摘)
来源仓库:https://github.com/redisread/reddit-digest
安装命令:
openclaw skills install reddit-digest
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-digest

简介

抓取指定单个 Subreddit 最近 24 小时热门 Post,逐一获取详情与评论,生成摘要、核心要点、可实践建议、灵感启发及社交媒体分享文案,输出为每日精选 Markdown 文档。 当用户说"帮我抓取/总结 Reddit r/xxx"、"生成 Reddit 每日摘要"、"reddit digest"时使用。

SKILL.md

name
reddit-digest
description
|

Reddit Subreddit 每日摘要

配置

优先级:命令行参数 > 环境变量 > 默认值

参数环境变量默认值
--base-dirREDDIT_DIGEST_BASE_DIR/Users/victor/Desktop/resource/daily-info/reddit
--subredditREDDIT_DIGEST_SUBREDDITClaudeAI

输出路径:{BASE_DIR}/{YYYYMMDD}/{subreddit_name}/{subreddit_name}-{YYYYMMDD}.md 临时目录:{BASE_DIR}/{YYYYMMDD}/{subreddit_name}/temp/

依赖

  • autocli:获取热门列表和 Post 详情
  • scripts/fetch_post_details.py:批量串行获取所有 Post 详情,保存到临时目录

执行流程

Step 1: 初始化

确定 BASE_DIRSUBREDDITDATE(YYYYMMDD)变量,创建目录:

mkdir -p {BASE_DIR}/{DATE}/{SUBREDDIT}/temp

Step 2: 批量获取 Post 列表与详情

注意:以下命令必须写成一行(不含换行),在终端后台执行(is_background=true),避免3分钟超时。

SKILL_DIR="/path/to/skills/reddit-digest" && TEMP_DIR="{BASE_DIR}/{DATE}/{SUBREDDIT}/temp" && autocli reddit subreddit {SUBREDDIT} --limit 20 --sort top --time day --format json | python3 "$SKILL_DIR/scripts/fetch_post_details.py" --temp-dir "$TEMP_DIR" > /tmp/reddit_fetch_{SUBREDDIT}.log 2>&1

SKILL_DIR 通常为 {workspace}/skills/reddit-digest(本 skill 所在目录)。

脚本串行调用 autocli reddit read {url} -f json 逐条抓取(autocli 基于浏览器,并发会导致 tab 冲突,默认 workers=1),每条 Post 保存为:

{TEMP_DIR}/{rank:02d}-{sanitized_title}.json

每个文件结构:

{
  "rank": 1,
  "meta": { "author", "comments", "title", "upvotes", "url" },
  "content": [ { "author", "score", "text", "type" }, ... ],
  "error": null
}

content 字段:type=POST 为原文,type=L0 为顶层评论,type=L1 为回复。

等待完成:后台启动后,每隔 30 秒检查 ls {TEMP_DIR}/ 或读取日志 /tmp/reddit_fetch_{SUBREDDIT}.log 确认进度(共 20 条,全部出现后即完成)。

容错:抓取失败时 error 字段记录原因,仅用 meta 元数据生成简要摘要。

Step 3: 分析每个 Post

逐一读取 {TEMP_DIR}/*.json,按 rank 顺序分析,筛选并剔除低价值 Post。

输出文档结构与筛选规则见 references/output-template.md

Step 4: 汇总输出

将所有分析结果按 rank 排序合并,写入最终文档。所有内容使用简体中文撰写

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

80.65%
按下载量换算1,056

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

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。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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