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发现、对比并精选来自中文播客榜的热门中文播客或单期节目。适用于热点或近期节目的发掘、创作者对标分析、内容精选列表、……

Podcast Radar CN. 用户想要根据当前排名数据发现、比较或整理中国播客或播客事件时使用此技能

功能概述

Podcast Radar CN. 用户想要根据当前排名数据发现、比较或整理中国播客或播客事件时使用此技能是一项面向实际任务的技能,主要用于此技能最强,可达:. listener disbase。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

播客雷达 CN

当用户希望基于当前排名数据发现、比较或筛选中文播客或播客单期内容时,请使用本技能。

本技能最擅长以下三类任务:

  • 听众发现(Listener Discovery)
  • 创作者对标(Creator Benchmarking)
  • 选题与分发研究(Curation and Distribution Research)

本技能并非通用网页爬取技能。其默认行为以「榜单优先」和「标题优先」为原则。

技能根目录规则

将包含本 SKILL.md 文件的目录视为技能根目录(skill root)。

  • 在 OpenClaw 中调用该技能内部文件时,优先使用 {baseDir} 变量。
  • 在其他宿主环境或手动部署场景中,请统一采用相对于技能根目录的路径,例如 scripts/fetch_xyz_rank.py。
  • 下方示例中使用 python3;若宿主环境仅提供 python 命令,请相应替换二进制名称。

快速上手

从以下四个榜单中任选其一:

  • hot-episodes
  • hot-podcasts
  • new-podcasts
  • new-episodes

首先获取候选集:

python3 {baseDir}/scripts/fetch_xyz_rank.py --list hot-episodes --limit 20

当用户已有明确方向时(如指定类型、时效性或关键词),可进一步过滤:

python3 {baseDir}/scripts/fetch_xyz_rank.py 
  --list new-episodes 
  --limit 12 
  --genre 社会与文化 
  --freshness-days-max 30

仅当确实需要为少量候选对象补充额外上下文信息时,才对若干小宇宙 URL 进行增强处理:

python3 {baseDir}/scripts/enrich_xiaoyuzhou.py 
  --episode-url https://www.xiaoyuzhoufm.com/episode/69bf524c2d318777c9169361

工作流

  1. 将用户请求归类为以下三者之一:
    • 听众发现
    • 创作者对标
    • 选题与分发研究
  2. 在选定榜单前,先解析用户措辞:
    • 若用户使用 热门播客、最近播客、值得听的播客 等偏口语化的中文表达,默认返回单期(episode-level)结果
    • 若用户明确要求 播客频道、播客栏目、节目主页、show-level、频道级,或明确提出需用于创作者对标,则返回频道级(podcast-level)结果
  3. 选择最相关的榜单:
    • 面向听众发现的常规表述,通常对应 hot-episodes 或 new-episodes
    • 明确提及频道 / 节目 / 对标等语义的表述,通常对应 hot-podcasts 或 new-podcasts
  4. 获取足够数量的候选结果以支持后续过滤;除非用户明确只要 5 条,否则不应止步于前 5 条。
  5. 优先依赖排名字段与标题信号进行判断。
  6. 仅当不增强则结果质量明显不足时,才对少量小宇宙页面进行增强。
  7. 返回结构清晰、任务导向的结果,而非原始 JSON 数据。

查询语义解析规则

在中文产品使用场景中,用户常说的 播客,实际常意指「近期值得点开的内容」。

默认行为如下(均按单期推荐处理):

  • 热门播客
  • 最近热门播客
  • 最近值得听的播客
  • 推荐几个热门播客

除非用户措辞明确指向频道/节目级对象,否则上述表达均视为单期(episode-level)推荐请求。

仅当用户明确要求以下内容时,才切换至频道级(podcast-level)结果:

  • 播客频道
  • 播客栏目
  • 播客节目主页
  • 频道级榜单
  • 栏目级榜单
  • show-level benchmark 或 channel list

难以判断时,请遵循以下原则:

  • 面向听众的措辞 → 单期优先(episode-first)
  • 对标 / 频道 / 主持人 / 节目组合类措辞 → 频道优先(podcast-first)

标题优先规则

在访问小宇宙页面前,请优先检查以下字段:

  • title
  • podcastName / name
  • primaryGenreName
  • rank
  • playCount / avgPlayCount
  • commentCount / avgCommentCount
  • 时效性相关字段(freshness fields)

抓取脚本还会提取标题中的语义信号,包括:

  • 单期标识符:如 S8E9、EP03、Vol132
  • 嘉宾提示:如 A×B、对话某某
  • 形式提示:如 对谈、访谈、复盘、盘点
  • 从标题中推断的主题关键词

若上述信号已足以支撑判断,则无需增强。

如需具体示例或语义解析指导,请参阅 references/title-signals.md。

小宇宙增强规则

小宇宙页面增强仅限于必要且范围明确的后续补充操作。

硬性限制如下:

  • 默认禁止批量增强
  • 不得仅为补全所有字段而执行增强
  • 单次运行最多增强 20 个 URL
  • 若请求隐含短时间窗口内的批量访问意图,则应拒绝增强,维持在榜单层级作答

以下情况可启用增强:

  • 短列表需提供更具说服力的推荐理由
  • 需从小宇宙单期页提取真实的 pid
  • 需为少量终选对象获取播客简介、单期描述或节目备注(shownotes)等上下文信息

增强脚本已内置数量上限控制机制。

输出模式

请采用以下任一结果形态:

  • 听众发现:当前值得收听的单期内容及其理由
  • 创作者对标:值得研究或横向对比的播客节目
  • 选题与分发:值得打包、推荐或延展为下游创意的播客节目或单期内容

如需具体格式规范,请参阅 references/output-modes.md。

数据注意事项

  • 「中文播客榜」为周更榜单,非分钟级实时数据
  • 数据未覆盖全部平台
  • 新榜单中 primaryGenreName 字段常为空
  • openRate / avgOpenRate 数值可能超过 1;请将其视作内部排序信号,而非字面意义上的打开率

如需字段说明或接口详情,请参阅 references/api.md。

脚本说明

  • scripts/fetch_xyz_rank.py
    用途:拉取并标准化榜单数据,支持基础过滤与标题语义信号提取
  • scripts/enrich_xiaoyuzhou.py
    用途:在严格数量限制下,为少量小宇宙页面补充简介/描述/节目备注等上下文信息

应避免的行为

  • 直接输出原始字段,缺乏归纳整合
  • 将榜单排名包装为实时、普适的绝对事实
  • 将小宇宙增强用于大规模页面遍历
  • 过度解释 openRate,将其误述为严谨的概率值
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