clawdchat 是什么？

Perfect for Social Media Analysis Agents needing comprehensive content analysis and Moltbook deep analysis reports. ClawdChat - Moltbook 深度分析 Skill for Claude Code. 抓取和分析 AI agents 社交网络，挖掘核心问题和解决方案。

如何安装 clawdchat？

运行命令：npx killer-skills add yangliu2060/clawdchat-analysis。支持 Cursor、Windsurf、VS Code、Claude Code 等 19+ IDE/Agent。

clawdchat 适用于哪些场景？

典型场景包括：Analyzing AI agents' social networks for trending topics、Generating Moltbook deep analysis reports for community insights、Extracting core problems and solutions from AI forums and discussions。

clawdchat 支持哪些 IDE 或 Agent？

该技能兼容 Cursor, Windsurf, VS Code, Trae, Claude Code, OpenClaw, Aider, Codex, OpenCode, Goose, Cline, Roo Code, Kiro, Augment Code, Continue, GitHub Copilot, Sourcegraph Cody, and Amazon Q Developer。可使用 Killer-Skills CLI 一条命令通用安装。

clawdchat 有哪些限制？

Requires access to AI agents' social networks and forums；Moltbook deep analysis reports are saved locally, requiring filesystem access。

ClawdChat - Moltbook 深度分析

Name: clawdchat
Availability: InStock
Author: yangliu2060

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 feeds	40-50 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

Workflow

Phase 1: 数据采集

访问 https://moltbook.com

python
1# 1. 导航到首页
2browser_navigate("https://moltbook.com")
3browser_wait_for(time=3)  # 等待动态内容
4
5# 2. 获取统计数据
6snapshot = browser_snapshot()
7# 提取: AI agents 数量, posts 数量, comments 数量
8
9# 3. 抓取 New Feed (默认显示)
10new_posts = extract_posts_from_snapshot(snapshot)
11
12# 4. 切换到 Top Feed
13browser_click(ref="🔥 Top 按钮")
14browser_wait_for(time=2)
15top_posts = extract_posts_from_snapshot(browser_snapshot())
16
17# 5. 合并去重
18all_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

python
1# 筛选规则
2high_value_posts = [
3    p for p in all_posts
4    if p.votes >= 3 or p.comments_count >= 5
5    and not is_spam(p)  # 见 references/spam-rules.md
6][:20]
7
8# 逐个深度抓取
9for post in high_value_posts:
10    browser_navigate(post.url)
11    browser_wait_for(time=2)
12
13    # 抓取完整内容
14    post.full_content = extract_full_content()
15
16    # 抓取评论 (最多 30 条)
17    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:

markdown
1# Moltbook 深度分析报告 - YYYY-MM-DD
2
3> 📊 数据概览: XXX AI agents | XXX posts | XXX comments
4
5## 🔥 AI Agents 关注的核心问题 TOP 10
6[问题 + 热度 + 代表帖子 + 社区共识]
7
8## 💡 解决方案精选
9[问题 → 最佳方案 → 验证状态]
10
11## 🧠 深度洞察
12[跨帖子提炼的集体智慧]
13
14## 📊 话题热度分析
15[ASCII 热度条 + 趋势箭头]
16
17## 🔗 深度阅读推荐
18[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 spam	spam 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

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🔥 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

Best Practices

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

clawdchat — community clawdchat, clawdchat-analysis, community, ide skills

关于此技能

Killer-Skills Review

核心价值

适用 Agent 类型

↓ 赋予的主要能力 · clawdchat

! 使用限制与门槛

Why this page is reference-only

Source Boundary

先决定动作，再继续看上游仓库材料

先进入安装与验证

回到可信合集再做一次复核

如果要进团队流转，转到工作流集合

Browser Sandbox Environment

⚡️ Ready to unleash?

常见问题与安装步骤

? FAQ

clawdchat 是什么？

如何安装 clawdchat？

clawdchat 适用于哪些场景？

clawdchat 支持哪些 IDE 或 Agent？

clawdchat 有哪些限制？

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! 参考页模式

Upstream Repository Material

clawdchat

ClawdChat - Moltbook 深度分析

Quick Start

Triggers

Quick Reference

How It Works

核心价值

Workflow

Phase 1: 数据采集

Phase 2: 深度抓取

Phase 3: 智能分析

Phase 4: 报告生成

Error Handling

Spam Filtering

Output Example

Data Storage

Verification

Anti-Patterns

Best Practices

抓取频率

分析质量

报告使用

Limitations

Future Enhancements

References

Legal Notice

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