ClawHub Daily Skill 洞察

每日扫描 ClawHub 全球 AI Agent Skill 平台，6 维度全维度精选简报

⚠️ 数据出口说明：简报默认写入本地文件；若配置了飞书/IMA 凭证，会推送到飞书云文档和腾讯 IMA 知识库。未配置凭证时仅生成本地文件，不执行外部推送。详见 SKILL.md 的"数据出口说明"。

📌 命名说明：本项目在 GitHub 仓库为 clawhub-daily；在 ClawHub 市场注册名为 skill-daily（因 ClawHub 保护 clawhub- 命名空间）。两个名字指向同一个 Skill。

🌐 English

ClawHub Daily is an Agent Skill that scans 200 Skills from ClawHub (the global AI Agent Skill platform) every day, picks 6 most valuable ones through all-dimension daily recommendation + 7 pain-point matching + 7-day deduplication, and pushes a full brief to Lark/Feishu.

Real data: ClawHub Convex API (not hardcoded)
All-dimension daily: trending×2 / quality×1 / newcomers×1 / panorama×2 = 6 per day
7 pain-points: 🤖 automation / 🛠️ dev / ✍️ content / 🕷️ scraping / 🧠 AI / 🇨🇳 Chinese / 💰 finance
7-day dedup: avoid repeated recommendations
Bilingual brief: Chinese one-liner + English <details>
Lark/Feishu push: cloud doc + card message with direct link

✨ 核心能力

🎯 真实数据：从 ClawHub Convex API 抓取 Top 200 Skill（不是硬编码）
🔄 全维度每日推荐：趋势×2 + 质量×1 + 新星×1 + 全景×2 = 每日 6 个，每天看全貌
🚫 7 天去重：自动避免重复推荐（7 天滚动窗口，跨维度去重）
🎨 痛点匹配：基于 7 大场景库个性化推荐
🇨🇳 简报中文化：中文一句话 + 英文原文 <details> 折叠
📊 多模块简报：热装、口碑、新星、痛点、热议、分类王者
📤 多通道推送：飞书云文档 + 卡片消息 / IMA 知识库 / 本地 Markdown
🔗 可点击链接：云文档和 Markdown 中 Skill 名称/链接均可直接点击跳转

🎯 使用模式（二选一）

ClawHub Daily 提供 2 种使用模式，首次安装后请阅读 references/setup-wizard.md 选择：

模式	适合	触发方式
💬 A 常规对话	手动调用	在 Agent 对话中输入"每日推荐"、"ClawHub 日报"等
⏰ B Cron 定时	每天自动推送	参考 `references/prompt-templates.md` 配置

推荐默认：模式 B + 每天 1 次（全维度推荐，每日 6 个）。

📦 技能包结构

clawhub-daily/
├── SKILL.md                          # 技能说明
├── README.md                         # 本文档
├── CHANGELOG.md                      # 变更日志
├── LICENSE                           # MIT 协议
├── .claude-plugin/
│   └── plugin.json                   # ClawHub 发布元数据
├── .gitignore                        # Git 忽略规则
├── references/
│   ├── setup-wizard.md               # 首次安装模式选择
│   ├── prompt-templates.md           # Cron 提示词模板
│   ├── config.json                   # 凭证配置模板（占位符）
│   ├── config.local.json             # 本地凭证（不入 Git，不发布）
│   ├── api-contract.md               # Convex API 详细参数
│   ├── source-data-schema.md         # 数据字段说明
│   ├── briefing-template.md          # 简报模板
│   └── pain-points.md                # 痛点库
├── scripts/
│   ├── fetch_clawhub.py              # 抓取 200 个 Skill
│   ├── compute_metrics.py            # 指标计算
│   ├── daily_recommend.py            # 推荐生成（全维度）
│   └── push_to_feishu.py             # 飞书推送
└── data/
    ├── snapshots/                    # 原始快照
    └── recommended/                  # 推荐结果 + Markdown

🚀 快速开始

方式 1：完整流程（推荐）

# 进入技能目录
cd clawhub-daily

# 一键执行：抓取 → 指标 → 推荐 → 飞书
python clawhub_daily_executor.py

执行器会自动：

抓取 200 个 Skill（10-15 秒，0 token）
计算 5 大指标
全维度推荐 6 个 Skill（趋势×2 + 质量×1 + 新星×1 + 全景×2）
创建飞书云文档
发送卡片消息（含云文档直达链接）

方式 2：分步执行

# Step 1: 抓取数据
python scripts/fetch_clawhub.py --num 200 --date 2026-06-05 --output data/snapshots

# Step 2: 计算指标
python scripts/compute_metrics.py --input data/snapshots/2026-06-05.json

# Step 3: 生成推荐（默认全维度）
python scripts/daily_recommend.py --date 2026-06-05 --data-dir data

# Step 4: 推送到飞书
python scripts/push_to_feishu.py --recommendation data/recommended/2026-06-05.json

方式 3：仅生成推荐（不推送）

python clawhub_daily_executor.py --skip-push

⚙️ 配置

飞书凭证

凭证不硬编码在代码中，必须通过以下方式之一提供（优先级从高到低）：

CLI 参数：--app-id / --app-secret / --user-open-id
环境变量：FEISHU_APP_ID / FEISHU_APP_SECRET / FEISHU_USER_OPEN_ID
config.local.json（推荐）：复制 config.json 为 config.local.json，填入真实值（不入 Git）
config.json：占位符模板，适合公开仓库

// references/config.local.json（不入 Git，不发布）
{
  "feishu_app_id": "<your_feishu_app_id>",
  "feishu_app_secret": "<your_feishu_app_secret>",
  "feishu_user_open_id": "<your_user_open_id>"
}

🔒 references/config.local.json 已加入 .gitignore，请勿将真实凭证提交到 GitHub。

去重窗口

python scripts/daily_recommend.py --date 2026-06-05 --lookback-days 14

默认 7 天（7×6=42 个去重池）。

📊 输出物

文件	内容
`data/snapshots/<date>.json`	当日 200 个 Skill 原始数据
`data/snapshots/<date>.metrics.json`	计算后的指标（star_rate 等）
`data/recommended/<date>.md`	简报 Markdown（Skill 链接可点击）
`data/recommended/<date>.json`	推荐结果（含飞书 blocks + 维度统计）

🔍 数据流程图

   ClawHub Convex API
        │
        ▼
   fetch_clawhub.py
        │
        ▼
   <date>.json (200 个 Skill)
        │
        ▼
   compute_metrics.py
        │
        ▼
   <date>.metrics.json
        │
        ▼
   daily_recommend.py ───── 读取 7 天历史
        │                       │
        │                       ▼
        │                 全维度推荐 + 跨维度去重 + 痛点加权
        │                       │
        ▼                       ▼
   <date>.json 推荐结果
   <date>.md 简报
        │
        ▼
   push_to_feishu.py
        │
        ▼
   飞书云文档 + 卡片消息（含直达链接）

🛠️ 维护指南

调整痛点优先级

编辑 references/pain-points.md 和 scripts/daily_recommend.py 中的 PAIN_POINTS_DB，调整各场景的 weight 值。

添加新场景

在 references/pain-points.md 添加场景定义
在 scripts/daily_recommend.py 的 PAIN_POINTS_DB 同步
重新运行推荐生成

调整维度配额

编辑 scripts/daily_recommend.py 中的 DIMENSION_CONFIG：

"trending": {
    "filter_fn": lambda s: s['installs_current'] >= 100,
    "limit": 2,  # 每日配额
    ...
}

查看历史推荐

ls data/recommended/
cat data/recommended/2026-06-05.md

🐛 故障排查

抓取失败

检查网络能否访问 wry-manatee-359.convex.cloud
查看 data/snapshots/<date>.json 是否生成
错误码含义见 api-contract.md

飞书推送失败

确认 references/config.local.json 的凭证有效
确认 user_open_id 是 P2P 对话对象（需先发过消息）
检查飞书云文档 block 数量（< 200 为宜）
查看 setup-wizard.md 的"飞书应用创建"步骤

定时任务 Token 授权失败

SOLO Schedule 启动的进程读不到环境变量，必须使用 config.local.json
详见 references/config.local.json 配置说明

⏰ 定时任务配置

详细模板见 references/prompt-templates.md，支持：

Trae SOLO（推荐）
qclaw / WorkBuddy / OpenClaw / Hermes
Linux/Mac crontab
Windows Task Scheduler

默认建议：每天 1 次（全维度推荐，每日 6 个，7 天去重）。

📌 已知限制

数据源单一：仅 ClawHub Convex API，不抓取 SkillHub
单次最多抓 200 个：Convex 翻页稳定上限
去重窗口 7 天：超出 7 天的会重新推荐（用户可配置）
新星维度候选少：当前仅 2 个候选，可能经常空推荐
语言：中文为主，英文原文 <details> 折叠（0 token 中文化方案）

📚 详细文档

SKILL.md - 技能说明
使用向导 - 首次安装必读
Cron 提示词模板 - 定时任务配置
API 契约
数据字段
简报模板
痛点库
CHANGELOG - 变更日志

🤝 贡献

欢迎 PR！请参考 CONTRIBUTING.md。

📜 版本

v1.0.4 (2026-06-05) - 全维度每日推荐 + 7 天去重 + 飞书卡片优化 + 可点击链接
v1.0.3 (2026-06-05) - 修复 D4 阈值、dedup 语义、痛点词边界
v1.0.0 (2026-06-03) - 初始版本

维度	配额	过滤条件	价值
🔥 trending	2	installsCurrent ≥ 100	跟热度走
⭐ quality	1	downloads ≥ 1000 且 star_rate ≥ 0.5%	跟口碑走
🚀 newcomers	1	age_days ≤ 60 + installs ≥ 10 + stars ≥ 3	抓潜力股
🏆 panorama	2	comments ≥ 1	看社区讨论

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🚀 快速开始

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方式 2：分步执行

方式 3：仅生成推荐（不推送）

⚙️ 配置

飞书凭证

推荐维度

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调整维度配额

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