据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Topic to Article Kit 累计下载 3,225 次、获 1 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 3,528 位,在「内容创作」分类(362 个)中排名第 240 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 96 | 3,033 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 228 | 3,225 | 1 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
围绕指定的 AI 主题收集 X/Twitter 等公开来源的证据与高价值评论,并整理成文章标题候选、结构大纲和可供 Obsidian 使用的资料包。工作流会在用户的 Obsidian 库中创建文件夹和 Markdown 文件;写入前应核对目标库和输出位置,避免未经确认改动真实笔记。
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 | 3,225 | — | 1 |
| 2026-08 | 2,909 | +5.2% | 1 |
| 2026-07 | 2,765 | +11.4% | 1 |
| 2026-06 | 2,482 | +7.5% | 1 |
| 2026-05 | 2,309 | — | 1 |
| 2026-03 | 1,568 | — | 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: 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)
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。