據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Topic to Article Kit 累計下載 3,225 次、獲 1 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 3,528 位,在「內容創作」分類(362 個)中排名第 240 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 96 | 3033 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 228 | 3225 | 1 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
圍繞指定的 AI 主題收集 X/Twitter 等公開來源的證據與高價值評論,並整理成文章標題候選、結構大綱和可供 Obsidian 使用的資料包。工作流會在使用者的 Obsidian 庫中建立資料夾和 Markdown 檔案;寫入前應核對目標庫和輸出位置,避免未經確認改動真實筆記。
資料釋出於 2026-10-27
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3225 | — | 1 |
| 2026-08 | 2909 | +5.2% | 1 |
| 2026-07 | 2765 | +11.4% | 1 |
| 2026-06 | 2482 | +7.5% | 1 |
| 2026-05 | 2309 | — | 1 |
| 2026-03 | 1568 | — | 1 |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 2026-10-23。
--- name: topic-to-article-kit description: "Turn a chosen AI topic into a public-account writing package: collect evidence from X/Twitter and other sources, extract high-value comments, and produce title options + structured outline written into Obsidian. Use when user asks for topic-based research and article prep." --- # Topic to Article Kit 1. Input: user-selected topic (or propose topic candidates). 2. Collect evidence from: - X/Twitter official pages first (`x.com` profile/search/status), then other public sources as supplement
- HN / TechCrunch / GitHub / other public sources 3. Collect X high-value comments (facts, counterpoints, implementation details). 4. Build deliverables in Obsidian (minimal structure): - one folder per article: `OpenClaw/项目/公众号写作/<日期_标题>/` - `资料包.md`(facts, data, links, comment excerpts) - `大纲.md`(with inline citation markers to 资料包) 5. Always write to the real Obsidian Vault visible directory first (absolute path under user's real vault), never workspace mirror paths. 6. Before finishing, verify files exist in the real Obsidian visible directory and report that relative path to user. 7. Keep output minimal and readable (no extra draft/final folders unless user asks). 8. Control browser tabs like production workflow: - max 7 tabs at once - close finished tabs before opening new ones - close all temporary tabs at end (target 0) ## Required output - 文章目录(按“日期_标题”命名) - `资料包.md`(含来源链接和评论摘录) - `大纲.md`(含可引用资料标注) - 5-10标题候选(写在大纲顶部) - X/Twitter 证据优先来自 `x.com` 官方页面(并在资料包注明链接)
識別並去掉文字里的 AI 寫作痕跡,讓文字讀起來更像人寫。
把文字里 AI 寫作的典型痕跡挑出來並改寫得更自然,同時保留原意的寫作編輯技能。
識別並去除 AI 生成文字痕跡的中文文字編輯技能。
wechat-search 檢索公眾號熱門文章,並按相關性、熱度和時效整理結果。
從公開短影片分享連結提取標題、簡介和口播文案,並給出改寫版本。
humanizer 為中英文文字提供更自然的表達和風格編輯指導。
寫網文章節並按檔案落盤,聊天裡只回摘要與指標。
把一組行銷方法模組收進同一個技能,按請求路由到對應模組取清單與可交付稿。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。