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social-intel社会情报

Agent Skill

social-intel 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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

2,851

周安装

120

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

998
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:social-intel(社会情报)
来源仓库:https://github.com/kk-kingkong/social-intel
安装命令:
openclaw skills install social-intel
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 social-intel

简介

social-intel 是社媒情报中心,支持多平台爬虫、数据分析和 AI 洞察。

  • 适用于社交媒体趋势追踪、词云生成和内容数据分析场景。
  • 提供多平台数据整理和可视化报告,辅助运营决策。
  • 安装方式:openclaw skills install social-intel,宿主为 OpenClaw。
  • 使用前请确认权限范围和维护状态,注意可能涉及联网和数据处理。

SKILL.md

name
social-intel
description
社媒情报中心 - 多平台爬虫 + 数据分析 + AI洞察 + 词云 + 趋势追踪
metadata

Social Intel Hub v2 — 社媒情报中心

一句话需求,结构化数据 + 可视化 + AI洞察,全套出来。

触发方式

"爬小红书服装数据并分析" "分析微博AI相关内容" "生成奶茶的词云图" "对比咖啡和茶饮的差异"

核心脚本

/Users/kk/.openclaw/workspace/skills/social-intel/social_intel.py

支持平台

平台参数主要数据
小红书xhs笔记/点赞/收藏/评论数
微博weibo / wb帖子/转发/评论数
B站bilibili / bili视频/点赞/浏览/弹幕
抖音douyin / dy视频/点赞/浏览/评论
快手kuaishou / ks短视频/点赞/浏览
TikToktiktok视频
YouTubeyoutube / yt视频/字幕

意图索引

用户意图触发条件功能
搜索 + 分析"爬/分析/查看+平台+关键词"默认模式
多平台并行"所有平台+关键词"--all-platforms
竞品对比"对比/比较+关键词1+关键词2"--compare
趋势追踪"趋势/近期+关键词"--trend
词云图"词云/可视化+关键词"--wordcloud
评论整理"评论+关键词"--comments
数据导出"导出/csv/excel+关键词"--export

使用示例

基础搜索 + 分析报告

python3 social_intel.py -k "咖啡" -p xhs -m 30 --analyze

输出:高频标签 TOP15 + 高赞内容 + 日期趋势 + AI洞察prompt

多平台并行搜索

python3 social_intel.py -k "AI" --all-platforms -m 20

同时爬取微博/B站/小红书/抖音/快手,一次看全网反应

竞品对比

python3 social_intel.py -k "对比" -p xhs --compare "咖啡" "奶茶" "气泡水"

输出对比表:哪个话题更热、标签差异、用户偏好

趋势追踪(近7天)

python3 social_intel.py -k "新品" -p xhs --trend

每天一条快照,自动判断上升/下降/平稳趋势

生成词云图

python3 social_intel.py -k "穿搭" -p xhs -m 30 --wordcloud -o /tmp/chuanda.png

整理指定笔记评论

python3 social_intel.py -k "咖啡" -p xhs --comments 69aae46f000000001a0298f1

导出数据

# CSV
python3 social_intel.py -k "运动鞋" -p xhs -m 50 --export csv -o /tmp/shoes.csv

# Excel(多平台对比)
python3 social_intel.py -k "咖啡" --all-platforms -m 30 --export excel -o /tmp/coffee_multi.xlsx

参数说明

参数说明
-k / --keyword搜索关键词(必填)
-p / --platform平台,默认 xhs;all 表示全部平台
-m / --max最大笔记数,默认 20
--pages搜索页数,默认 1(每页约 20 条)
--analyze输出完整分析报告(默认开启)
--all-platforms并行搜索所有平台
--compare KW1 KW2...竞品对比模式
--trend近7天趋势分析
--wordcloud生成词云图 PNG
--comments NOTE_ID整理指定笔记评论
`--export csv\excel\both`导出格式
-o / --output输出文件路径
--no-cache禁用缓存,强制重新请求

分析报告内容

  • 📈 总体指标:总点赞/收藏/浏览/评论 + 均值
  • 🏷️ 高频话题:TOP20 标签 + 可视化条形图
  • 🔥 TOP3:点赞最高 + 评论最多 + 浏览最多
  • 📅 趋势:按日期聚合 + 热度条形图
  • 💡 AI洞察:自动生成可复制的 LLM 分析 prompt

缓存机制

  • 自动缓存:每个搜索请求缓存 24 小时
  • 缓存路径:/tmp/social_intel_cache/
  • 重复查询走缓存,不消耗 TikHub 余额
  • --no-cache 强制刷新

依赖

用途安装
wordcloud词云生成pip3 install wordcloud
matplotlib词云可视化pip3 install matplotlib
openpyxlExcel 导出pip3 install openpyxl

底层架构

用户需求 → social_intel.py(统一入口)
    ├── TikHub MCP(主力,零登录,7平台并行)
    ├── 24h 缓存(节省余额)
    ├── 数据分析(词频/趋势/竞品对比)
    ├── 词云生成(wordcloud)
    ├── 导出(CSV/Excel)
    └── AI洞察 prompt(喂给 MiniMax LLM)

后续可扩展方向

  • [ ] MediaCrawler 评论情感分析(需登录)
  • [ ] MiniMax LLM 直接生成洞察文字
  • [ ] Cron 定时趋势监控 + 飞书推送
  • [ ] 热度预测模型

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

93.1%
按下载量换算929

安全审计

VirusTotal

未展示

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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