据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Reddit 主题洞察 累计下载 1,963 次、获 1 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,455 位,在「内容创作」分类(362 个)中排名第 299 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 26 | 993 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 460 | 1,963 | 1 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
先确认研究主题与目标受众,再设计关键词、采集帖子与评论、规划角度,生成 X、小红书和微信公众号内容,并合并来源表。流程将确定性采集合并交给脚本、创作交给子代理,以进度文件支持恢复;依赖网络采集和相关 Python 工具,不保证传播效果。
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 | 1,963 | — | 1 |
| 2026-08 | 1,537 | +8.5% | 1 |
| 2026-07 | 1,416 | +12.4% | 1 |
| 2026-06 | 1,260 | +8.1% | 1 |
| 2026-05 | 1,166 | — | 1 |
| 2026-03 | 860 | — | 1 |
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。
--- name: reddit-topic-insight description: 输入研究主题,自动采集 Reddit 讨论,提炼爆款角度,产出 X 推文、小红书笔记、公众号文章三平台成品。7 步流水线:需求收集 → 关键词设计 → 数据采集 → 详情获取 → 角度规划 → 成品生产 → 合并输出。 --- # Reddit 主题洞察 Skill 从 Reddit 社区讨论中挖掘爆款内容角度,自动产出三平台(X / 小红书 / 公众号)成品内容。 ## 触发条件
当用户:
- 提及「Reddit 研究」「Reddit 洞察」「Reddit 话题」
- 想从 Reddit 挖掘内容角度或爆款灵感
- 需要基于 Reddit 讨论产出多平台内容
- 使用类似「分析 Reddit 上关于 XX 的讨论」的表述
## 设计原则
| 原则 | 说明 |
|------|------|
| 确定性 → 脚本 | 数据采集、排序去重、内容合并等确定性操作使用 Python 脚本 |
| 创造性 → AI | 关键词设计、角度规划、内容创作等创造性操作由 AI SubAgent 完成 |
| 上下文隔离 | SubAgent 只接收必要信息、只返回极简结果 |
| 主 Agent 保护 | 主 Agent 不读 piece 文件,避免上下文膨胀 |
| 断点恢复 | `progress.json` 记录流水线进度,支持随时中断恢复 |
## 7 步流水线
```
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ Step 1: 需求收集 │
│ 初始化运行目录 + progress.json 断点恢复 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Step 2: 关键词设计 [AI 创造性] │
│ 5 个英文关键词:核心/同义/教程/经验/痛点 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Step 3: 数据采集 [Python 脚本] │
│ reddit_collector.py → posts_raw.json │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Step 4: 详情获取 [Python 脚本] │
│ reddit_detail_fetcher.py → posts_detail.json │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Step 5: 角度规划 [AI 创造性] │
│ 单 SubAgent → 10 个角度 × 10 种文章类型 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Step 6: 成品生产 [AI 创造性] │
│ 5 SubAgent × 3 轮(2+2+1)并行 │
│ 每角度 → X 推文 + 小红书笔记 + 公众号文章 │
├─────────────────────────────────────────────────────┤
│ Step 7: 合并输出 [Python 脚本] │
│ content_merger.py → content.md + 来源表格 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
```
## 执行流程
### Step 1: 需求收集
详见 [step-1-requirement.md](workflow/step-1-requirement.md)
1. 检查运行目录下是否存在 `progress.json`
2. 若存在:读取进度,从中断步骤恢复
3. 若不存在:向用户确认研究主题和目标受众
4. 创建 `runs/<topic-slug>/` 目录
5. 初始化 `progress.json`
### Step 2: 关键词设计
详见 [step-2-keywords.md](workflow/step-2-keywords.md)
AI 生成 5 个英文搜索关键词,覆盖:
- 🎯 核心词(锚定词,必须保留)
- 🔄 同义词 / 近义词
- 📚 教程 / How-to 类
- 💡 经验 / 最佳实践类
- 😫 痛点 / 问题类
输出 → `keywords.json`
### Step 3: 数据采集
详见 [step-3-collect.md](workflow/step-3-collect.md)
```bash
python3 scripts/python/reddit_collector.py \
--keywords-file runs/<slug>/keywords.json \
--output runs/<slug>/posts_raw.json \
--config config/default.json
```
### Step 4: 详情获取
详见 [step-4-details.md](workflow/step-4-details.md)
```bash
python3 scripts/python/reddit_detail_fetcher.py \
--input runs/<slug>/posts_raw.json \
--output runs/<slug>/posts_detail.json \
--config config/default.json
```
### Step 5: 角度规划
详见 [step-5-angles.md](workflow/step-5-angles.md)
单 SubAgent 读取帖子摘要 → 规划 10 个不重复角度 → 匹配文章类型 → `angles.json`
### Step 6: 成品生产
详见 [step-6-produce.md](workflow/step-6-produce.md)
5 个 SubAgent 分 3 轮并行(2+2+1),每角度产出三平台成品 → `pieces/angle-{n}.md`
### Step 7: 合并输出
详见 [step-7-merge.md](workflow/step-7-merge.md)
```bash
python3 scripts/python/content_merger.py \
--pieces-dir runs/<slug>/pieces \
--posts-file runs/<slug>/posts_detail.json \
--output runs/<slug>/content.md
```
## 运行目录结构
每次运行产生以下文件:
```
runs/<topic-slug>/
├── progress.json # 流水线进度
├── keywords.json # 5 个关键词
├── posts_raw.json # 原始帖子列表
├── posts_detail.json # 帖子详情 + 评论
├── angles.json # 10 个角度规划
├── pieces/ # 各角度成品
│ ├── angle-01.md
│ ├── angle-02.md
│ └── ...
└── content.md # 最终合并输出
```
## 配置
默认配置文件:`config/default.json`
可选环境变量(用于 Reddit API 认证,提高速率限制):
```
REDDIT_CLIENT_ID=your_client_id
REDDIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret
```
## 脚本依赖
仅需 `requests` 库:
```bash
pip install requests
```
## 参考模板
- [10 种文章类型](reference/article-types.md)
- [X 推文模板](reference/x-tweet-template.md)
- [小红书笔记模板](reference/xiaohongshu-template.md)
- [公众号文章模板](reference/wechat-template.md)
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。