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community-skill-radar

community-skill-radar

github.com/archieindian营销与增长7342 次安装26 周前更新
代码仓库

关于 community-skill-radar

Community Skill Radar 定期扫描 Reddit 中与 OpenClaw 相关的痛点、功能请求和技能缺口，并生成按信号强度排序的 PROPOSALS.md，供技能规划者审核。支持定时或手动扫描，并可查看历史结果。

主要功能

  1. 01每 3 天扫描 Reddit
  2. 02按多项信号为候选项评分
  3. 03去重并生成 PROPOSALS.md
  4. 04配置子版块和扫描范围
  5. 05查看状态与历史结果
  6. 06标记已处理提案

适用场景

  1. 01为下一批技能收集社区需求
  2. 02定期发现 OpenClaw 用户痛点
  3. 03筛选并跟进高信号功能提案

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/archieindian/openclaw-superpowers --skill community-skill-radar

安装后在 Claude Code 中输入/community-skill-radar确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。

example-state.yaml
radar.py
STATE_SCHEMA.yaml

详细介绍

社区技能雷达

功能介绍

最好的技能创意并非靠猜测得来，而是源于社区实际面临的难题。社区技能雷达每 3 天扫描一次 Reddit，查找提及 OpenClaw 痛点、功能请求和技能缺口的帖子与评论。它根据信号强度（赞数、评论深度、重复出现情况）为其评分，并在仓库根目录生成一份按优先级排序的 PROPOSALS.md。

由你审核提案、决定要构建什么。雷达只是确保你不会错过任何信号。

何时调用

  • 每 3 天自动运行一次（cron）
  • 想要了解社区需求的最新动态时手动运行
  • 规划新一批技能之前

搜索的 Subreddit

Subreddit原因
openclawOpenClaw 主要社区
LocalLLaMA本地 AI 用户社区，许多人都在运行 OpenClaw
ClaudeAIClaude 生态系统，与 OpenClaw 用户有交集
MachineLearning更广泛的 AI 从业者社区
AIAgents专门讨论 Agent 的社区

可通过 --subreddits 配置自定义 Subreddit。

信号评分

每个候选项从 5 个维度评分：

信号权重来源
赞数2x帖子／评论得分
评论深度1.5x回复数量——讨论越多，信号越强
重复出现情况3x同一痛点出现在多个帖子中
关键词密度1x问题／请求关键词的集中程度
时效性1.5x较新的帖子得分较高（7 天衰减）

使用方法

python3 radar.py --scan                     # Full scan, write PROPOSALS.md
python3 radar.py --scan --lookback 7        # Scan last 7 days (default: 3)
python3 radar.py --scan --subreddits openclaw,LocalLLaMA
python3 radar.py --scan --min-score 5.0     # Only proposals scoring ≥5.0
python3 radar.py --status                   # Last scan summary from state
python3 radar.py --history                  # Show past scan results
python3 radar.py --format json              # Machine-readable output

Cron 唤醒行为

每 3 天上午 9 点：

  1. 通过 Reddit 的公共 JSON API 获取每个已配置 Subreddit 的近期帖子（无需身份验证）
  2. 筛选包含 OpenClaw 相关关键词的帖子／评论
  3. 提取痛点和功能请求信号
  4. 为每个候选项评分
  5. 与之前看到的提案去重（存储在状态中）
  6. 在仓库根目录写入 PROPOSALS.md
  7. 将摘要打印到 stdout

PROPOSALS.md 格式

# Skill Proposals — Community Radar

*Last scanned: 2026-03-16 09:00 | 5 subreddits | 14 candidates*

## High Signal (score ≥ 8.0)

### 1. Skill auto-update mechanism (score: 12.4)
- **Source:** r/openclaw — "Anyone else manually pulling skill updates?"
- **Signal:** 47 upvotes, 23 comments, seen 3 times across 2 subreddits
- **Pain point:** No way to update installed skills without manual git pull
- **Potential skill:** `skill-auto-updater` — checks upstream repos for new versions

### 2. Context window usage dashboard (score: 9.1)
- **Source:** r/LocalLLaMA — "My openclaw agent keeps losing context mid-task"
- **Signal:** 31 upvotes, 18 comments
- **Pain point:** No visibility into how much context each skill consumes
- **Potential skill:** `context-usage-dashboard` — real-time token budget display

## Medium Signal (score 4.0–8.0)

...

## Previously Seen (already in state — not re-proposed)

...

流程

第 1 步——等待 cron 运行（或手动触发）

python3 radar.py --scan

第 2 步——审核 PROPOSALS.md

打开仓库根目录中的 PROPOSALS.md。信号最强的提案，正是社区讨论最热烈的内容。

第 3 步——落实你想要构建的提案

对于你决定要构建的每个提案，你可以：

  • 让你的 Agent 创建它："Build a skill for <pain point> using create-skill"
  • 为社区创建一个 GitHub issue

第 4 步——将提案标记为已处理

python3 radar.py --mark-actioned "skill-auto-updater"

这会将提案移至状态中的“已处理”列表，避免它在今后的扫描中再次被提出。

状态

扫描结果、已查看的提案和已处理的事项存储在 ~/.openclaw/skill-state/community-skill-radar/state.yaml 中。

字段：last_scan_at、subreddits、proposals 列表、actioned 列表、scan_history。

备注

  • 使用 Reddit 的公共 JSON API：reddit.com/<subreddit>/search.json。无需身份验证。为遵守 Reddit 的准则，请求频率限制为每 2 秒 1 次。
  • 不会以任何方式在 Reddit 上发帖、评论或互动——仅进行只读扫描。
  • 默认情况下，PROPOSALS.md 会被 gitignore 忽略（本地工作文档）。如果 .gitignore 中尚未包含此文件，请将其添加进去。

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