当用户请求“搜索 Reddit”、“浏览 Reddit 帖子”、“查找关于……的 Reddit 讨论”、“总结 Reddit 观点”、“Reddit 怎么看”或希望针对特定主题汇总社区观点时，应使用此技能。
Reddit Explore: 搜索 Reddit, 用于使用 Trudax/reddit-scraper-lite 演员来撰写任何主题的帖子, 并制作一个结构
功能概述
Reddit Explore: 搜索 Reddit, 用于使用 Trudax/reddit-scraper-lite 演员来撰写任何主题的帖子, 并制作一个结构是一项面向实际任务的技能，主要用于prerequiressites. before running, vrif。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。
- 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。
- 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；
使用与执行
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。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；
结果检查与注意事项
涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务，也可以接入自动化工作流，与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路；在组合使用时，应明确每一步的输入输出关系，并避免不同步骤之间出现参数冲突。
Reddit 探索
使用 Apify trudax/reddit-scraper-lite actor 在 Reddit 上搜索任意主题的帖子，并生成结构化的社区情绪摘要。
前提条件
运行前，请确认以下事项：
- apify-client 已安装：
pip3 install apify-client - APIFY_TOKEN 已作为环境变量设置
若任一条件未满足，请引导用户查阅本 skill 目录下的 references/apify-setup.md 文件以获取配置说明。
工作流程
步骤 1：确定搜索主题
搜索主题来源于 $ARGUMENTS。如果 $ARGUMENTS 为空或未提供，请向用户询问其希望在 Reddit 上搜索的主题。
步骤 2：运行 Reddit 搜索脚本
使用用户提供的主题执行搜索脚本：
python3 ~/.agents/skills/reddit-explore/scripts/reddit_search.py --query "$ARGUMENTS" --max-items 30
脚本将 JSON 格式的结果输出至 stdout。若执行失败：
- “APIFY_TOKEN not found”：指导用户完成 token 配置（参见
references/apify-setup.md） - “apify-client not installed”：运行
pip3 install apify-client - 其他错误：显示具体错误信息，并协助排查问题
步骤 3：分析并汇总结果
读取 JSON 输出。每条记录包含以下字段：
title— 帖子标题communityName— 所属 subreddit 名称upVotes— 得分（upvote 数）numberOfComments— 评论数url— 帖子链接body— 帖子正文内容createdAt— 发布时间
步骤 4：生成结构化摘要
按如下格式呈现分析结果：
概览
用 2–3 句话简要总结 Reddit 社区对该主题的整体看法。
社区情绪
- 整体基调：正面 / 混合 / 负面
- 关键 subreddit：列出讨论该主题最活跃的社区
核心主题
正面评价 / 优势：
- 列举受赞誉的具体方面，每项附上对应帖子引用
负面评价 / 劣势：
- 列举被批评的具体方面，每项附上对应帖子引用
中立 / 信息性内容：
- 摘录社区中值得注意的事实性观察或陈述
值得关注的帖子
列出 3–5 篇最相关或获赞最多的帖子，每篇包含：
- 标题、所属 subreddit、得分
- 对帖子内容的简要概括
- 帖子链接
总结
对社区共识的简洁提炼与收束性陈述。
提示
- 对于宽泛的主题，脚本将严格按用户输入的查询词进行搜索。若结果较少，建议用户尝试其他表述方式。
- 帖子默认按相关性排序。
- 脚本会自动依据
url字段对结果去重。 - Apify 免费套餐每月提供 $5 信用额度；每次搜索通常仅消耗几美分。
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