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meme-collector

自动搜集最新网络热梗并写入 Dify 知识库。用于定期更新热梗数据库,支持去重。触发词:"收集热梗"、"更新热梗"、"热梗入库"、"meme collector"。当用户要求搜集/更新/补充网络热梗到 Dify 知识库时使用此 skill。

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安装与使用

请根据来源仓库和你的 AI 工具说明安装此技能。先阅读技能文件和依赖要求,再添加到工作流。

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skillhub install c4chuan/meme-collector

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技能说明

Meme Collector - 热梗收集器

自动从网上搜集最新网络热梗,与 Dify 知识库去重后写入新梗。

配置

运行前需要以下信息(优先从 TOOLS.md 或用户消息获取):

参数 说明 示例
DATASET_ID Dify 知识库 ID 57bd8e53-b1bd-4124-8219-fff573733a40
API_KEY Dify API Key dataset-xxx
PROXY HTTP 代理(访问 Dify API) http://127.0.0.1:20171

如果用户未提供,询问。

工作流程

Phase 1: 获取已有梗(去重基准)

运行脚本获取知识库中已有的梗名称列表:

python3 scripts/dify_ops.py --dataset-id $DATASET_ID --api-key $API_KEY --proxy $PROXY list

记住这个列表,后续搜集时跳过同名梗。

Phase 2: 搜集新梗

用 web_search 搜索最新热梗。搜索策略:

  1. 搜索关键词组合(根据时间间隔调整):

    • "2025年最新网络热梗 流行语"
    • "最近一周网络热梗 盘点"
    • "抖音 B站 最新流行梗"
    • "网络流行语 新梗 盘点"
    • "小红书 微博 热梗"
  2. 用 web_fetch 抓取搜索结果中的盘点文章,提取梗的详细信息

  3. 目标:每次收集 10-20 条新梗(去重后)

Phase 3: 结构化 & 去重

对每条搜集到的梗:

  1. 检查是否与已有梗重名或含义相同(名称不同但实质相同也要去重)
  2. 按标准格式结构化(见 references/meme-format.md)
  3. 评估热度等级
Phase 4: 批量写入

将去重后的新梗构造为 JSON 数组,用脚本批量写入:

# JSON 格式:[{"name": "梗名称", "text": "Markdown内容"}, ...]
python3 scripts/dify_ops.py --dataset-id $DATASET_ID --api-key $API_KEY --proxy $PROXY batch --json-file /tmp/new_memes.json

脚本会自动再次检查去重(双重保险)。

Phase 5: 汇报结果

向用户汇报:

  • 搜集到多少条梗
  • 去重跳过多少条
  • 成功写入多少条
  • 列出新写入的梗名称

注意事项

  • 搜索时用 search_lang: "zh" 和 country: "CN" 确保中文结果
  • 热梗信息要准确,不确定的内容宁可不写也不要编造
  • 每条梗的"剧本融入指南"要具体实用,不要泛泛而谈
  • 写入间隔 1 秒,避免 API 限流

来源信息

Source
github
Repository
openclaw/skills
Path
skills/c4chuan/meme-collector
Version
—
Commit
8d2a6e7b27dd50f6602a17db434b8dae24fb8295
分类来源
rules
状态
active
可见性
public

这些信息来自收录时的来源分析,可能滞后;使用前请核对最新来源文件。

来源内容

SKILL.md
# Meme Collector - 热梗收集器

自动从网上搜集最新网络热梗,与 Dify 知识库去重后写入新梗。

## 配置

运行前需要以下信息(优先从 TOOLS.md 或用户消息获取):

| 参数 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| `DATASET_ID` | Dify 知识库 ID | `57bd8e53-b1bd-4124-8219-fff573733a40` |
| `API_KEY` | Dify API Key | `dataset-xxx` |
| `PROXY` | HTTP 代理(访问 Dify API) | `http://127.0.0.1:20171` |

如果用户未提供,询问。

## 工作流程

### Phase 1: 获取已有梗(去重基准)

运行脚本获取知识库中已有的梗名称列表:

```bash
python3 scripts/dify_ops.py --dataset-id $DATASET_ID --api-key $API_KEY --proxy $PROXY list
```

记住这个列表,后续搜集时跳过同名梗。

### Phase 2: 搜集新梗

用 `web_search` 搜索最新热梗。搜索策略:

1. 搜索关键词组合(根据时间间隔调整):
   - `"2025年最新网络热梗 流行语"`
   - `"最近一周网络热梗 盘点"`
   - `"抖音 B站 最新流行梗"`
   - `"网络流行语 新梗 盘点"`
   - `"小红书 微博 热梗"`

2. 用 `web_fetch` 抓取搜索结果中的盘点文章,提取梗的详细信息

3. 目标:每次收集 10-20 条新梗(去重后)

### Phase 3: 结构化 & 去重

对每条搜集到的梗:

1. 检查是否与已有梗重名或含义相同(名称不同但实质相同也要去重)
2. 按标准格式结构化(见 `references/meme-format.md`)
3. 评估热度等级

### Phase 4: 批量写入

将去重后的新梗构造为 JSON 数组,用脚本批量写入:

```bash
# JSON 格式:[{"name": "梗名称", "text": "Markdown内容"}, ...]
python3 scripts/dify_ops.py --dataset-id $DATASET_ID --api-key $API_KEY --proxy $PROXY batch --json-file /tmp/new_memes.json
```

脚本会自动再次检查去重(双重保险)。

### Phase 5: 汇报结果

向用户汇报:
- 搜集到多少条梗
- 去重跳过多少条
- 成功写入多少条
- 列出新写入的梗名称

## 注意事项

- 搜索时用 `search_lang: "zh"` 和 `country: "CN"` 确保中文结果
- 热梗信息要准确,不确定的内容宁可不写也不要编造
- 每条梗的"剧本融入指南"要具体实用,不要泛泛而谈
- 写入间隔 1 秒,避免 API 限流

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