据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Hot Topic Finder 累计下载 3,347 次、获 1 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 3,373 位,在「内容创作」分类(362 个)中排名第 230 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 103 | 3,076 | - | - |
| SkillHub ↗ | 410 | 3,347 | 1 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
它结合多平台热榜、热度与新鲜度推荐话题,在本地 SQLite 记录使用日期与次数以避免重复。依赖 curl 和 Python,不面向实时新闻追踪或舆情危机处理。
资料发布于 2026-10-27
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 3,347 | — | 1 |
| 2026-08 | 3,027 | +3.5% | 1 |
| 2026-07 | 2,924 | +11.4% | 1 |
| 2026-06 | 2,625 | +6.9% | 1 |
| 2026-05 | 2,456 | — | - |
| 2026-03 | 1,194 | — | - |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 2026-10-23。
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name: hot-topic-finder
description: "发现并追踪热点话题,自动去重,支持多平台热榜监控。Use when: (1) 寻找创作灵感或热点话题,(2) 检查话题是否已使用过,(3) 监控微博/知乎/抖音等平台热榜,(4) 需要话题推荐时。NOT for: 实时新闻追踪、舆情危机处理。"
metadata:
{
"openclaw":
{
"emoji": "🔥",
"requires": { "bins": ["curl", "python3"] },
}, }
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# Hot Topic Finder
自动发现热点话题,智能去重,追踪使用历史。
## 核心功能
1. **热点发现**:从多平台获取热门话题
2. **话题去重**:检查话题是否已使用,避免重复
3. **历史追踪**:记录话题使用日期和次数
4. **智能推荐**:根据热度 + 新鲜度推荐话题
## 使用场景
✅ **适合:**
- "帮我找个热点话题写文章"
- "今天有什么热门事件"
- "这个话题我之前写过吗"
- "推荐几个新鲜话题"
## 快速开始
```bash
# 查找热点话题
python3 {baseDir}/scripts/find_topics.py --count 10
# 检查话题是否已使用
python3 {baseDir}/scripts/check_topic.py "房价下跌趋势"
# 标记话题已使用
python3 {baseDir}/scripts/mark_topic.py "房价下跌趋势" --heat 560000
# 获取智能推荐
python3 {baseDir}/scripts/recommend.py --count 5
# 查看使用历史
python3 {baseDir}/scripts/topic_history.py --days 30
```
## 数据存储
话题历史存储在 SQLite 数据库:`~/.openclaw/data/topic_history.db`
## 去重规则
1. **24小时内**:同一话题只能使用 1 次
2. **7天内**:同一话题最多使用 2 次
3. **30天内**:同一话题最多使用 3 次识别并去掉文本里的 AI 写作痕迹,让文字读起来更像人写。
把文本里 AI 写作的典型痕迹挑出来并改写得更自然,同时保留原意的写作编辑技能。
识别并去除 AI 生成文本痕迹的中文文字编辑技能。
wechat-search 检索公众号热门文章,并按相关性、热度和时效整理结果。
从公开短视频分享链接提取标题、简介和口播文案,并给出改写版本。
humanizer 为中英文文本提供更自然的表达和风格编辑指导。
写网文章节并按文件落盘,聊天里只回摘要与指针。
把一组营销方法模块收进同一个技能,按请求路由到对应模块取清单与可交付稿。
数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。