OpenClaw 技能周报 — 追踪热门 ClawHub 技能,生成 GitHubAwesome 风格 YouTube 视频脚本,采用双轨排名(Movers + Rockets)。
OpenClaw 技能周刊
功能概述
OpenClaw 技能周刊是一项面向实际任务的技能,主要用于用于跟踪ClawHub 技能趋势的自动管道, 并生成 GitHubAwesome 格式的 YouTube 准备视频脚本;What This Skill does.;
核心要点
- ClawHub API Discovery。
- 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。
- 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。
使用与执行
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;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。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。
OpenClaw Skills Weekly
一套自动化流水线,用于追踪 ClawHub 上热门技能趋势,并以 GitHubAwesome 格式生成适用于 YouTube 的视频脚本。
该技能的功能
- ClawHub API 发现 —— 通过游标分页方式调用
GET https://clawhub.ai/api/v1/skills,获取全部约 13,000 个技能。无需身份认证。 - SQLite 时间序列快照 —— 每日记录安装量、下载量、Star 数等指标,构建为期 7 天的增长速率历史数据。
- 双轨排名机制 —— 分为 MOVERS(成熟技能,上线超 30 天,按安装增速排序)与 ROCKETS(新技能,上线不足 30 天,叠加时效性加成)。作者多样性限制机制防止单个作者占据过多席位。
- 内容采集 —— 调用 ClawHub 详情 API,抓取排名靠前技能的文档与作者信息。
- YouTube 视频脚本生成 —— 使用 Claude Haiku 模型生成符合 GitHubAwesome 风格的视频分段脚本:以 Hook 开头、聚焦技术规格、不包含任何流行度指标、采用冷静克制的新闻播报语调。
- 双输出格式 —— Markdown 报告(
.md) + 可直接配音的视频脚本(.txt)。
命令
解析用户请求并路由至对应模式:
| 用户输入 | 模式 | 执行动作 |
|---|---|---|
weekly report 或 full report 或 generate report |
完整流水线 | 发现 → 快照 → 排名 → 采集 → 生成脚本 → 输出 |
snapshot 或 daily snapshot |
仅快照 | 将 ClawHub 指标写入数据库(不生成脚本) |
trending 或 what's trending |
快速趋势分析 | 从现有数据库中展示 Top 10 技能 |
status 或 db status |
状态查询 | 显示数据库健康状况与快照历史 |
video script 或 generate script |
仅生成脚本 | 基于最近一次快照重新生成脚本(不重复抓取数据) |
完整流水线(周报)
首先,若尚未安装依赖,请执行:
cd "${SKILL_ROOT}" && pip install -r requirements.txt --quiet 2>/dev/null || pip3 install -r requirements.txt --quiet
然后运行完整流水线:
cd "${SKILL_ROOT}" && python3 run_weekly.py --top 10 --episode ${EPISODE_NUM:-1}
将 ${EPISODE_NUM} 替换为用户指定的期号;若未指定,则默认为 1。
若用户提出 --skip-x 参数,或明确表示不需要 X/Twitter 数据采集,请添加 --skip-x 标志:
cd "${SKILL_ROOT}" && python3 run_weekly.py --top 10 --skip-x --episode ${EPISODE_NUM:-1}
该流程产出:
openclaw_weekly_YYYYMMDD.md—— 富含数据的 Markdown 报告,含指标、排名及视频脚本openclaw_weekly_YYYYMMDD_script.txt—— 符合 GitHubAwesome 格式的可配音视频脚本
任务完成后,请向用户返回上述两个文件路径。
预期输出示例:
============================================================
OpenClaw Skills Weekly — 完整流水线(v4)
2026 年 3 月 1 日当周
============================================================
阶段 1:多源信号采集(X + Reddit + HN)
阶段 2:ClawHub 数据流水线
[1/5] 正在发现 ClawHub 技能...
[2/5] 正在保存快照...
[3/5] 正在按 7 日增长速率排序...
[4/5] 正在采集内容...
[5/5] 正在生成 YouTube 脚本...
完成:
报告:openclaw_weekly_20260301.md
脚本:openclaw_weekly_20260301_script.txt
仅快照(每日定时任务)
如需每日累积快照而不生成脚本,请执行:
cd "${SKILL_ROOT}" && python3 run_weekly.py --snapshot-only --skip-x
请告知用户本次共捕获多少技能,以及数据库中已存多少个不同日期的快照。
快速趋势分析
直接从已有数据库中展示当前热门技能,不重新抓取数据:
cd "${SKILL_ROOT}" && python3 main.py --list-db
状态查询
cd "${SKILL_ROOT}" && python3 main.py --list-db
输出内容包括:数据库路径、快照总行数、独立日期数量、当前安装量最高的技能列表。
CLI 参数参考
| 参数 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
--top N |
10 | 纳入报告的 Top Movers 数量 |
--days N |
7 | 用于计算增长速率的时间窗口(天数) |
--episode N |
1 | 视频脚本冷开场所用的期号 |
--skip-x |
false | 跳过 X/Twitter 信号采集 |
--snapshot-only |
false | 仅执行快照写入,不生成脚本 |
--max-pages N |
0(全部) | 限制 API 分页数量(用于测试) |
--model MODEL |
claude-haiku-4-5-20251001 | 用于脚本生成的 Anthropic 模型 |
--output FILE |
自动按日期命名 | 自定义输出文件路径 |
--mock |
false | 使用模拟数据(离线开发模式) |
环境变量
| 变量 | 是否必需 | 说明 |
|---|---|---|
ANTHROPIC_API_KEY |
是 | 用于通过 Claude 生成 YouTube 视频脚本 |
GITHUB_TOKEN |
否 | 用于从 GitHub 获取源码仓库的 README 文件 |
XAI_API_KEY |
否 | 用于通过 xAI 实现 X/Twitter 信号采集 |
CLAWHUB_BASE_URL |
否 | 覆盖 ClawHub 默认 URL(默认为 https://clawhub.ai) |
视频脚本格式
脚本严格遵循 GitHubAwesome “GitHub Trending Weekly” 风格:
- 冷开场:“欢迎收看 OpenClaw Skills Weekly,第 N 期……”
- 单技能分段(每段约 20 秒):Hook 开场 → 技术规格说明 → 简洁有力的收尾
- 叙述中不出现任何流行度指标(不提及下载量、安装量、Star 数等)
- 冷静、自信的新播风格 —— 不渲染情绪,不使用最高级形容词
- 无片尾致谢 —— 最后一项技能介绍完毕即为本期结束
架构
run_weekly.py # 完整流水线协调器 main.py # 提供 --list-db 等功能的备用 CLI 入口 discovery.py # ClawHub API 游标分页逻辑(约 13K 技能) storage.py # SQLite 时间序列存储(按 slug 去重,CTE 计算增长速率) ranker.py # 双轨排名:MOVERS + ROCKETS,含作者多样性限制 harvester.py # ClawHub 详情 API 内容采集 + 作者信息提取 script_generator.py # LLM 脚本生成 + Markdown 渲染 + 视频脚本输出 community_signals.py # 多源社区信号加载与结构化处理 x_capture.py # xAI x_search API 集成 reddit_capture.py # Reddit 与 Hacker News 信号采集 hourly_heartbeat.py # 每小时 Top-500 快照 + 项目元数据采集 project_tracker.py # OpenClaw GitHub 仓库元数据追踪 data/metrics.db # SQLite 数据库(自动创建)
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