ClawHub Daily Skill 洞察技能

每日扫描 ClawHub 全球 AI Agent Skill 平台，生成 6 维度精选简报

核心能力

• 真实数据：直接调用 ClawHub Convex API（wry-manatee-359.convex.cloud），抓取 Top 500 Skill
• 新 API 适配：stats.installs（非 installsCurrent）、categories（非 capabilityTags）、badges.verified、latestVersion.changelog 等嵌套字段
• 6 维度全维度推荐：每天遍历全部 6 个维度，用户每天看全貌
  • 🔥 trending × 3（活跃安装≥100，降级≥30）
  • ⭐ quality × 1（下载≥1000+口碑≥0.5%，降级≥500+0.3%）
  • 🚀 newcomers × 1（≤60天+安装≥10+星≥3，降级≤90天+5+2）
  • 🏆 panorama × 2（评论≥1）
  • 🔧 actively_maintained × 1（90天内更新+版本≥3，降级180天+版本≥2）
  • 🛡️ verified × 1（平台安全审计通过，候选为空时跳过）
• 降级策略：候选不足时自动放宽阈值（fallback_fn）
• optional 维度：verified 候选为 0 时自动跳过，不占配额
• 7 天跨维度去重：同一 Skill 在不同维度和不同天都不会重复
• 痛点匹配去重：同一 Skill 只在第一个命中场景展示（按权重排序）
• changelog 展示：有最近变更摘要的 Skill 展示"最近变更"字段
• 痛点匹配：基于 7 大场景库（自动化办公/开发工具/内容创作/数据采集/AI 增强/中文支持/金融分析）加权
• 简报中文化：中文一句话解读 + 英文原文 <details> 折叠（0 token 消耗）
• 多渠道推送：飞书云文档 + Top 5 卡片消息（默认）+ IMA 知识库（可选）+ 本地 Markdown

⚠️ 数据推送知情说明

本技能会生成推荐简报并可能推送到以下外部服务，请用户知悉：

安全约束：

• 未配置凭证的渠道不会执行推送，仅生成本地文件
• 凭证优先级：CLI 参数 > 环境变量 > references/config.json
• references/config.json 和 references/config.local.json 均在 .gitignore 中，不会上传到 GitHub
• IMA HTTP API 模式强制要求 HTTPS 端点（拒绝 HTTP，防止凭证明文传输）
• 本技能不读取 GH_TOKEN、GITHUB_TOKEN 或其他与推荐功能无关的环境变量
• 不会收集或传输用户系统信息或其他与推荐无关的数据

🔐 权限声明（capabilities）

本技能在 plugin.json 的 capabilities 字段中声明所有运行时所需的权限，供用户和宿主平台在执行前审查：

不申请的权限：shell 执行、系统信息收集、GitHub 凭证读取（GH_TOKEN）、任意文件系统访问。

使用模式（二选一）

本技能支持 2 种使用模式，首次安装请阅读 references/setup-wizard.md：

模式 A：常规对话模式 💬

触发词（在 Agent 对话中输入任一即可）：

• "每日推荐"
• "ClawHub 日报"

模式 B：Cron 定时任务模式 ⏰

支持平台：Trae SOLO / qclaw / WorkBuddy / OpenClaw / Hermes / 纯脚本

预制提示词：见 references/prompt-templates.md

推荐节奏：每 2 天 1 次（与 10 天去重窗口完美匹配 → 5 个独立周期全覆盖 200 个 Skill）

适用场景

• AI Agent 开发者跟踪生态趋势
• 内容创作者寻找新的 AI 工具
• 团队 leader 评估可纳入工作流的 Skill
• 对 ClawHub 平台感兴趣的所有用户

不适用场景

• 需要中文 Skill 专项分析（请使用 skillhub-daily 技能）
• 需要即时的单次查询（请直接使用 Convex listPublicPageV4 API）
• 需要下载/安装 Skill 本身（本技能只做推荐分析）

依赖

• Python 3.8+
• requests（HTTP 抓取）
• 飞书应用凭证（可选，用于推送）
• 网络可访问 wry-manatee-359.convex.cloud

快速开始

1. 首次安装：选择使用模式

阅读 references/setup-wizard.md 选择 A 或 B。

2. 配置凭证（仅模式 B 推送时需要）

编辑 references/config.json：

{
  "feishu_app_id": "<your_feishu_app_id>",
  "feishu_app_secret": "<your_feishu_app_secret>",
  "feishu_user_open_id": "<your_user_open_id>"
}

3. 手动运行

# 抓取数据
python scripts/fetch_clawhub.py --num 200 --output data/snapshots/2026-06-03.json

# 计算指标
python scripts/compute_metrics.py --input data/snapshots/2026-06-03.json

# 生成推荐
python scripts/daily_recommend.py --date 2026-06-03 --dimension trending

# 4. 推送到飞书
python scripts/push_to_feishu.py --recommendation data/recommended/2026-06-03.json

# 5. 推送到 IMA 知识库（可选）
python scripts/push_to_ima.py --recommendation data/recommended/2026-06-03.json

4. 一键执行

python clawhub_daily_executor.py

推荐维度

维度根据 日期 % 4 自动计算。

输出物

• data/snapshots/YYYY-MM-DD.json - 当日 200 个 Skill 原始数据
• data/snapshots/YYYY-MM-DD.metrics.json - 计算后的指标
• data/recommended/YYYY-MM-DD.json - 8-10 个推荐结果
• data/recommended/YYYY-MM-DD.md - 简报 Markdown

飞书/IMA 消息结构

飞书卡片消息（默认推送渠道）

包含：

• 标题：🦞 ClawHub 每日洞察 | 日期（维度）
• 元信息：扫描数、推荐数、去重数、匹配场景
• Top 3 详细解读：每个 Skill 含数据、推荐理由、下一步
• CTA 按钮：查看完整简报（飞书文档）
• 备注：执行时间 + 数据日期

总字数控制在 200-400 字（让用户决定是否点开）。

IMA 知识库推送（可选渠道，需显式配置）

通过 IMA 官方 OpenAPI 两步流程推送：

1. import_doc 创建笔记（Markdown 格式）
2. add_knowledge 添加到 FIM 知识库

凭证来源：IMA_OPENAPI_CLIENTID / IMA_OPENAPI_APIKEY 环境变量（或 references/config.json）

默认推送到 FIM 知识库（ID: aFEGG-4YH3z_CaCS...），可通过 --kb-id 或 config.json 覆盖。

完整 Markdown 简报，含：

• 标题 + 元信息
• Top 10 推荐详情
• 痛点匹配分组
• 翻页式浏览，可在 IMA 内检索

详细文档

• 使用向导 - 首次安装必读
• Cron 提示词模板 - 定时任务必读
• API 契约
• 数据字段
• 简报模板
• 痛点库
• 使用指南
• CHANGELOG

限制与边界

• 数据源单一：仅 ClawHub Convex API，不抓取 SkillHub
• 去重窗口 10 天：超出 10 天的会重新推荐
• 简报长度 8-10 个：超过不会推送（避免信息过载）
• 语言：中文为主，英文原文 <details> 折叠（0 token 消耗方案）

版本

• v1.0.0 (2026-06-03) - 初始版本，参考 skillhub-daily v6.2.0 架构设计