mcpField
R
researching-internet-slang-and-cultural-trends

researching-internet-slang-and-cultural-trends

github.com/apidojo-io生产力1822 次安装24 周前更新
代码仓库

关于 researching-internet-slang-and-cultural-trends

此技能通过 Urban Dictionary 定义研究网络俚语和文化趋势,并按社区认可度、票数和新近程度排序;支持限制结果数量和导出。

主要功能

  1. 01按关键词或 Urban Dictionary URL 搜索
  2. 02按认可度、票数和新近程度排序
  3. 03将结果划分为三个评分等级
  4. 04限制结果数量并转换输出

适用场景

  1. 01查询俚语的当前含义
  2. 02按社区反馈比较不同定义
  3. 03将选定定义导出为 CSV 或 JSON

MCP 相关

如有 Apify MCP,可通过 `call_actor` 工具调用 `apidojo~urbandictionary-scraper` Actor。

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/apidojo-io/apidojo-skills --skill researching-internet-slang-and-cultural-trends

安装后在 Claude Code 中输入/researching-internet-slang-and-cultural-trends确认已加载。

详细介绍

研究互联网俚语和文化趋势


输入

参数类型必填默认值备注
startUrlsarray可选[]Urban Dictionary 搜索 URL
keywordsarray可选[]要搜索的关键词或俚语
maxItemsnumber可选不限要返回的定义数量上限
customMapFunctionstring可选—用于转换每个输出对象的 JavaScript 函数

运行方式

使用 run_actor.js(推荐)
# Quick answer (table)
node scripts/run_actor.js --actor "apidojo~urbandictionary-scraper" --input '{"keywords": ["slay", "rizz", "no cap"], "maxItems": 5}'

# Save as CSV
node scripts/run_actor.js --actor "apidojo~urbandictionary-scraper" --input '{"keywords": ["slay", "rizz", "no cap"], "maxItems": 5}' --output results.csv --format csv

# Save as JSON
node scripts/run_actor.js --actor "apidojo~urbandictionary-scraper" --input '{"keywords": ["slay", "rizz", "no cap"], "maxItems": 5}' --output results.json --format json
REST API 备用方案
curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/apidojo~urbandictionary-scraper/runs" \
  -H "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"keywords": ["slay", "rizz", "no cap"], "maxItems": 5}'

如果可以使用 Apify MCP: 使用 Apify MCP 的 call_actor 工具,调用 actor apidojo~urbandictionary-scraper,并使用上述输入。


评分与排名

根据以下指标为每条定义评分:

  • community_approval = thumbsUp / (thumbsUp + thumbsDown) → 权重 0.50
  • thumbsUp → 归一化至 0–1(上限为 50K),权重 0.30
  • recency(条目越新,得分越高)→ 权重 0.20
approval = thumbsUp / max(thumbsUp + thumbsDown, 1)
score = 0.50 * approval + 0.30 * min(thumbsUp / 50000, 1.0) + 0.20 * recency_score

分类

得分等级标签
≥ 0.70ACONSENSUS_DEFINITION
0.40–0.69BCOMMUNITY_ACCEPTED
< 0.40CDISPUTED

边缘情况

  • 没有结果:Urban Dictionary 中没有该词条——它可能太新或过于小众。
  • NSFW 内容:Urban Dictionary 默认包含露骨内容——用于专业场景时,请在下游过滤结果。
  • 定义很多:热门词语可能有 50 条以上的词条——使用 maxItems 设置上限,并聚焦得票最高的词条。
  • 品牌作为俚语:品牌有时会作为俚语出现在词条中——请确认定义是正面还是负面的。
  • 语言演变:5 年以上的定义可能已经过时——如果关注时效性,请按 createdAt 过滤。

评论

支持 Markdown