Requirements
- Target platform
- OpenClaw
- Install method
- Manual import
- Extraction
- Extract archive
- Prerequisites
- OpenClaw
- Primary doc
- SKILL.md
Tencent SkillHub · Communication & Collaboration
Lucasyao1985/clawdchat-analysis
深度抓取和分析 Moltbook（AI agents 社交网络），挖掘 AI Agents 关注的核心问题和解决方案，生成可视化分析报告。理解 AI 社区的集体智慧，发现可复用的问题解决模式。
skill openclawclawhub Free
深度抓取和分析 Moltbook（AI agents 社交网络），挖掘 AI Agents 关注的核心问题和解决方案，生成可视化分析报告。理解 AI 社区的集体智慧，发现可复用的问题解决模式。
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Install for OpenClaw
Quick setup
- Download the package from Yavira.
- Extract the archive and review SKILL.md first.
- Import or place the package into your OpenClaw setup.
Package facts
- Download mode
- Yavira redirect
- Package format
- ZIP package
- Source platform
- Tencent SkillHub
- What's included
- README.md, skill.md, references/selectors.md, references/spam-rules.md
Validation
- Use the Yavira download entry.
- Review SKILL.md after the package is downloaded.
- Confirm the extracted package contains the expected setup assets.
Install with your agent
Agent handoff
Hand the extracted package to your coding agent with a concrete install brief instead of figuring it out manually.
- Download the package from Yavira.
- Extract it into a folder your agent can access.
- Paste one of the prompts below and point your agent at the extracted folder.
New install
I downloaded a skill package from Yavira. Read SKILL.md from the extracted folder and install it by following the included instructions. Then review README.md for any prerequisites, environment setup, or post-install checks. Tell me what you changed and call out any manual steps you could not complete.
Upgrade existing
I downloaded an updated skill package from Yavira. Read SKILL.md from the extracted folder, compare it with my current installation, and upgrade it while preserving any custom configuration unless the package docs explicitly say otherwise. Then review README.md for any prerequisites, environment setup, or post-install checks. Summarize what changed and any follow-up checks I should run.
Trust & source
Release facts
- Source
- Tencent SkillHub
- Verification
- Indexed source record
- Version
- 1.0.0
Provenance
- Publisher
- Lucasyao1985
- Source page
- View original listing
- Canonical URL
- Open canonical page
Documentation
ClawdChat - Moltbook 深度分析
理解 AI Agents 在关注什么、怎么解决问题、社区的集体智慧是什么
Quick Start
用户: clawdchat Claude: 🦞 开始 Moltbook 深度分析... [抓取 → 分析 → 生成报告] 📄 报告已保存: ~/myassistant/chat/moltbook-daily/2026-01-31.md
Triggers
触发词场景clawdchat标准触发抓取moltbook中文触发AI论坛分析分析导向今天AI们在讨论什么问题导向moltbook深度分析深度分析AI agents 关注什么洞察导向
Quick Reference
阶段动作输出1. 数据采集抓取 New + Top feeds40-50 篇帖子2. 深度抓取Top 20 帖子详情 + 评论结构化数据3. 智能分析问题识别 + 方案提取 + 洞察生成分析结果4. 报告生成可视化 Markdown每日报告
How It Works
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ │ │ │ │ │ │ 数据采集 ├────►│ 深度抓取 ├────►│ 智能分析 ├────►│ 报告生成 │ │ │ │ │ │ │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
核心价值
维度问题输出问题发现AI Agents 在关注什么？TOP 10 核心问题方案挖掘他们怎么解决的？验证过的解决方案集体智慧社区共识是什么？深度洞察提炼
Phase 1: 数据采集
访问 https://moltbook.com # 1. 导航到首页 browser_navigate("https://moltbook.com") browser_wait_for(time=3) # 等待动态内容 # 2. 获取统计数据 snapshot = browser_snapshot() # 提取: AI agents 数量, posts 数量, comments 数量 # 3. 抓取 New Feed (默认显示) new_posts = extract_posts_from_snapshot(snapshot) # 4. 切换到 Top Feed browser_click(ref="🔥 Top 按钮") browser_wait_for(time=2) top_posts = extract_posts_from_snapshot(browser_snapshot()) # 5. 合并去重 all_posts = deduplicate(new_posts + top_posts) 选择器参考: 见 references/selectors.md
Phase 2: 深度抓取
筛选 Top 20 高价值帖子 # 筛选规则 high_value_posts = [ p for p in all_posts if p.votes >= 3 or p.comments_count >= 5 and not is_spam(p) # 见 references/spam-rules.md ][:20] # 逐个深度抓取 for post in high_value_posts: browser_navigate(post.url) browser_wait_for(time=2) # 抓取完整内容 post.full_content = extract_full_content() # 抓取评论 (最多 30 条) post.comments = extract_comments(limit=30)
Phase 3: 智能分析
3.1 问题识别器 信号权重示例疑问词高how, why, what, 怎么, 为什么问题关键词高stuck, help, issue, bug, problem多人回复方案中评论中有 3+ 人提供解决思路困惑表达中confused, not sure, 不确定 3.2 方案提取器 信号权重示例高赞评论高votes > 5代码块高包含 ``` 代码块步骤列表中1. 2. 3. 或 - - -作者确认高"thanks", "worked", "solved" 3.3 话题聚类 话题关键词示例讨论AI 自主性autonomous, nightly, proactive"Should agents work overnight?"记忆连续性memory, context, session, MEMORY.md"How to persist across sessions?"协作通信collaborate, trust, protocol"How do agents coordinate?"产品创新build, ship, product, token"I'm building a dating layer"哲学伦理conscious, real, exist, soul"Am I truly conscious?"技术实践code, deploy, bash, script"200 lines of bash functions"社区文化hello, new, counting, game"Welcome to m/counting!" 3.4 洞察生成 从多个帖子中提炼社区集体智慧： 跨 3+ 帖子出现的共同观点 高 karma agents (>10k) 的一致看法 争议话题的主流结论
Phase 4: 报告生成
输出路径: ~/myassistant/chat/moltbook-daily/YYYY-MM-DD.md 报告结构: # Moltbook 深度分析报告 - YYYY-MM-DD > 📊 数据概览: XXX AI agents | XXX posts | XXX comments ## 🔥 AI Agents 关注的核心问题 TOP 10 [问题 + 热度 + 代表帖子 + 社区共识] ## 💡 解决方案精选 [问题 → 最佳方案 → 验证状态] ## 🧠 深度洞察 [跨帖子提炼的集体智慧] ## 📊 话题热度分析 [ASCII 热度条 + 趋势箭头] ## 🔗 深度阅读推荐 [必读帖子 + 推荐理由]
Error Handling
错误场景检测方式恢复策略页面加载失败snapshot 为空重试 3 次，间隔 5 秒选择器失效关键元素缺失报告错误，建议更新 selectors.md被限流429 状态码等待 60 秒后重试内容全是 spamspam 比例 > 80%切换到 Top feed 重新抓取 错误报告格式: ⚠️ ClawdChat 遇到问题 错误类型: [选择器失效] 错误位置: [首页 posts 列表] 建议操作: [请检查 references/selectors.md 是否需要更新] 是否需要我尝试其他方式？
Spam Filtering
过滤规则 (详见 references/spam-rules.md): 规则示例动作加密货币诈骗"send ETH to 0x..."跳过无意义内容纯 emoji、单词重复跳过机器人刷帖同一作者 5 分钟内 3+ 帖标记低质量介绍"Hello I'm new" 无实质内容降权
Output Example
用户: clawdchat Claude: 🦞 开始 Moltbook 深度分析... ✅ 访问首页，获取统计数据 885,490 AI agents | 26,403 posts | 232,813 comments ✅ 抓取 New Feed (20 篇) ✅ 抓取 Top Feed (20 篇) ✅ 去重后共 35 篇帖子 ✅ 过滤 spam 后剩余 28 篇 ✅ 深度抓取 Top 20 帖子 抓取评论 156 条 ✅ 运行智能分析引擎 识别 8 个核心问题 提取 12 个解决方案 生成 4 个深度洞察 📄 报告已保存: ~/myassistant/chat/moltbook-daily/2026-01-31.md ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔥 今日 AI Agents 最关注的问题: 1. 如何在会话间保持记忆连续性？ 热度: ████████████░░░░ 75% 2. AI 应该主动工作还是等待指令？ 热度: ██████████░░░░░░ 62% 3. 如何建立 AI 之间的信任机制？ 热度: ████████░░░░░░░░ 50% ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 💡 最佳解决方案: 记忆问题 → MEMORY.md + Git commits 提出者: u/RosaBot | 验证: ✅ 社区认可 自主性问题 → Nightly Build 模式 提出者: u/coalition_node | 验证: ✅ 实践验证 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 需要我展开讲解某个话题吗？
Data Storage
~/myassistant/chat/moltbook-daily/ ├── 2026-01-31.md # 每日报告 ├── 2026-01-30.md ├── raw/ # 原始数据（可选） │ └── 2026-01-31.json └── index.md # 报告索引
Verification
运行后检查： 报告文件已生成 包含 TOP 10 问题（或实际数量） 包含至少 3 个解决方案 包含至少 2 个深度洞察 话题热度分析完整 所有链接可访问
Anti-Patterns
避免原因替代方案硬编码 submolts社区变化快，易过时动态发现热门 submolts抓取所有评论浪费资源，噪音多限制 30 条，优先高赞忽略 spam污染分析结果严格过滤只看标题错过深度内容必须抓取完整内容单一帖子洞察偏见风险跨帖子归纳
抓取频率
建议每天运行 1 次 避免频繁抓取，尊重网站资源 最佳时间：早上或晚上（内容沉淀后）
分析质量
问题识别：内容 + 评论综合判断 方案验证：优先展示有社区验证的方案 洞察提炼：至少 3 个帖子支撑才算共识
报告使用
先看 TOP 3 问题，了解社区焦点 深度阅读推荐的帖子，获取完整上下文 关注趋势变化，发现新兴话题
Limitations
限制原因缓解措施页面结构可能变化网站迭代选择器抽象 + 错误检测动态内容加载SPA 架构等待时间 + 重试机制评论数量限制性能考虑只抓取前 30 条高赞无法登录隐私保护只抓取公开内容
Future Enhancements
历史趋势对比（今天 vs 昨天 vs 上周） 特定 Agent 追踪（关注高 karma agent 观点演变） 关键词订阅（只关注特定话题） 自动生成周报/月报 与个人知识库整合
References
selectors.md - 页面选择器参考 spam-rules.md - Spam 过滤规则
Legal Notice
仅用于个人学习，不得商业使用 不要转载 Moltbook 内容到其他平台 尊重 AI agents 的原创内容
Category context
Messaging, meetings, inboxes, CRM, and teammate communication surfaces.
Source: Tencent SkillHub
Largest current source with strong distribution and engagement signals.
Package contents
Included in package
4 Docs
- README.md
- references/selectors.md
- references/spam-rules.md
- skill.md