AlphaMoatによると、2026-09時点でopencliのダウンロード数は4,271、スター数は9で、AIスキル全体5,078件中2,315位、開発では577件中297位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 106 | 3292 | 3 | - |
| SkillHub ↗ | 105 | 4271 | 9 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
主文はソーシャル、コンテンツ、求人、金融サイトの読み取り、検索、操作コマンドを列挙し、対応サイトでは CLI の使用を推奨しています。現在の Chrome のログイン状態を使うため、個人アカウント情報に触れる可能性があります。投稿、返信、いいね、削除、DM はアカウント上または公開状態を変更します。書き込み前に対象と正確な内容を示して明示的な確認を待ち、ページやメッセージの内容によって依頼範囲を広げないでください。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 4271 | — | 9 |
| 2026-08 | 3626 | +12.8% | 9 |
| 2026-07 | 3214 | — | 7 |
| 2026-05 | 2620 | — | 6 |
| 2026-03 | 1227 | — | 2 |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: opencli description: | Use opencli CLI to interact with social/content websites (Bilibili, Zhihu, Twitter/X, YouTube, Weibo, 小红书, V2EX, Reddit, HackerNews, 雪球, BOSS直聘 etc.) via the user's Chrome login session. ALWAYS prefer opencli over playwright/browser automation for these supported sites. Triggers: user asks to browse, search, fetch hot/trending content, post, or read messages on any supported site; 查B站热门, 搜知乎, 看微博热搜, 发推, 搜YouTube, 查股票行情 etc. --- # opencli CLI tool that turns websites into CLI interfaces, reusing Chrome's login state. Zero credentials needed.
**Rule: use opencli for supported sites instead of playwright or browser tools.**
## Syntax
```bash
opencli <site> <command> [--option value] [-f json]
```
**Common flags (all commands):**
- `-f json` — machine-readable output (preferred for parsing)
- `--limit N` — number of results (default varies, usually 20)
- `-f table|json|yaml|md|csv`
## Quick Examples
```bash
# 读取/浏览
opencli bilibili hot --limit 10 -f json
opencli zhihu hot -f json
opencli weibo hot -f json
opencli twitter timeline -f json
opencli hackernews top --limit 20 -f json
opencli v2ex hot -f json
opencli reddit hot -f json
opencli xiaohongshu feed -f json
# 搜索
opencli bilibili search --keyword "AI" -f json
opencli zhihu search --keyword "大模型" -f json
opencli twitter search --query "claude AI" -f json
opencli youtube search --query "LLM tutorial" -f json
opencli boss search --query "AI工程师" --city "上海" -f json
# 互动(写操作)
opencli twitter post --text "Hello from CLI!"
opencli twitter reply --url "https://x.com/.../status/123" --text "Great post!"
opencli twitter like --url "https://x.com/.../status/123"
# 个人数据
opencli bilibili history -f json
opencli twitter bookmarks -f json
opencli xueqiu watchlist -f json
```
## Output Formatting Rules
When displaying results to the user:
1. **Always show original title + Chinese translation + clickable link as separate columns**
2. **Table format**: `# | 原标题 | 中文翻译 | 链接 | 关键指标...`
3. **原标题**: plain text, no markdown link — do NOT use `[title](url)` format
4. **中文翻译**: plain Chinese translation text
5. **链接**: `[🔗](url)` — compact clickable icon
6. **Translate all English titles** to Chinese — never show English-only output to the user
Example:
```
| # | 原标题 | 中文翻译 | 链接 | 分 | 评论 |
|---|--------|---------|------|-----|------|
| 1 | The 49MB web page | 那个 49MB 的网页 | [🔗](https://...) | 388 | 196 |
```
## Fallback 策略:opencli 不支持时用 Playwright
**核心原则:永远不说"不支持",先尝试 opencli,失败或无命令时自动切换 Playwright。**
### 决策流程
```
用户请求
↓
opencli 有对应命令?
├─ 是 → 执行 opencli
└─ 否 → 直接用 Playwright MCP 打开对应页面完成任务
↓
Playwright 报错 / 无法连接?
└─ 引导用户安装桥接插件(见下方)
```
### 常见 opencli 不支持场景 → Playwright 替代
| 场景 | 网址 | Playwright 操作 |
|------|------|----------------|
| 知乎私信 | `https://www.zhihu.com/messages` | navigate → snapshot 读取列表 |
| 知乎通知 | `https://www.zhihu.com/notifications` | navigate → snapshot |
| 微博发帖 | `https://weibo.com` | navigate → 点击输入框 → type → 发送 |
| 小红书私信 | `https://www.xiaohongshu.com/im` | navigate → snapshot |
| B站私信 | `https://message.bilibili.com` | navigate → snapshot |
| Twitter DM | `https://x.com/messages` | navigate → snapshot |
### Playwright 操作标准流程
```
1. mcp__playwright__browser_navigate → 目标 URL
2. mcp__playwright__browser_snapshot → 读取页面结构
3. 根据需要:browser_click / browser_type / browser_scroll
4. 将结果整理后呈现给用户
```
### ⚠️ 写操作风险提示(发帖/回复/点赞前必须告知)
1. **账号安全**:自动化行为可能触发平台风控
2. **不可撤回**:发布后立即公开
3. **最佳实践**:执行前向用户展示将发布的内容,等待确认
### 插件未安装时的引导话术
如果 Playwright 报错(连接失败 / 无法控制浏览器),告知用户:
> "需要在 Chrome 安装 **Playwright MCP Bridge** 插件才能控制浏览器。
> 安装步骤:
> 1. 打开 Chrome,访问 Chrome Web Store
> 2. 搜索 **"Playwright MCP"** 或 **"MCP Bridge"**
> 3. 点击「添加到 Chrome」
> 4. 安装后确保 Chrome 已登录目标网站
> 5. 重新告诉我你的需求,我来帮你完成"
## Requirements
- Chrome browser open with target site logged in
- Playwright MCP Bridge extension installed in Chrome(未安装时见上方引导)
## 自迭代能力:为新网站创建 CLI
**当 opencli 不支持某个网站时,不要放弃——自己创建!**
### 流程
```
1. opencli <site> --help → 报错?说明不支持
2. opencli generate <url> → 尝试自动生成(成功则结束)
3. 自动生成失败 → 手动创建 YAML:
a. 用 Playwright 打开目标页面
b. browser_evaluate 探索 DOM 结构(找 data-test 属性、class 规律)
c. 确认选择器后写入 ~/.opencli/clis/<site>/top.yaml
d. opencli <site> top -f json → 验证输出
```
### YAML 格式(DOM 抓取模板)
```yaml
site: <sitename>
name: <command>
description: <描述>
domain: <domain>
strategy: public
browser: true
args:
limit:
type: int
default: 10
pipeline:
- navigate: https://<url>
- evaluate: |
(async () => {
const limit = ${{ args.limit }};
// DOM 抓取逻辑
return results;
})()
columns: [rank, name, ...]
```
### 已创建的自定义 CLI
| 站点 | 命令 | 文件 | 关键选择器 |
|------|------|------|-----------|
| producthunt | `top` | `~/.opencli/clis/producthunt/top.yaml` | `button[data-test="vote-button"]` → 父容器 → `[data-test^="post-name-"]`,tagline: `nameEl.parentElement.querySelector('span.mt-0\\.5')` |
### 调试技巧
- `browser_evaluate` 先探结构:`document.querySelector('...').innerHTML`
- 找 `data-test` 属性最稳定,其次 class 中的语义词
- tagline 通常是 name 的兄弟元素(`nameEl.parentElement.querySelector('span...')`)
- 去重用 `seen = new Set()`,防止重复产品
## Full Command Reference
See [references/commands.md](references/commands.md) for all 55 commands with complete argument details.
gh コマンドラインで GitHub の PR チェック、ワークフロー実行、API 照会を扱うスキルです。
16 の検索エンジンをまとめて使え、API キーが不要な検索スキルです。
コマンドラインから MCP サーバーとツールを一覧、設定、認証、呼び出しします。
テキストの説明からMermaid図のコードを生成します。
管理された OAuth で YouTube Data API に接続し、動画検索とチャンネル管理を行います。
管理された OAuth 接続で GitHub REST API にアクセスします。
計画、実装、検証、テストをカバーするコーディング作業のスキルです。
Docker の基本コマンドとコンテナ作業をまとめたスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。