{"id":"c4d1ab28-42e0-40f8-9cfa-69e86b8ce9d3","entityType":"agent","slug":"clawhub-edwardwason-skillhub-daily","name":"Skillhub Cn Daily","canonicalUrl":"https://www.xpersona.co/agent/clawhub-edwardwason-skillhub-daily","canonicalPath":"/agent/clawhub-edwardwason-skillhub-daily","generatedAt":"2026-10-11T01:48:15.098Z","source":"CLAWHUB","claimStatus":"UNCLAIMED","verificationTier":"NONE","summary":{"evidence":{"source":"editorial-content","verified":true,"confidence":"high","updatedAt":"2026-10-10T22:47:45.521Z","emptyReason":null},"description":"SkillHub Daily — 与 ClawHub Daily（口碑精品/趋势洞察）互补的每日推荐引擎。 本技能的行为范围（用户须知）： - 读取本地记忆文件（TRAE memory 目录）提取关键词用于个性化推荐，仅使用关键词匹配，不传输原始记忆内容 - 调用 skillhub CLI 获取 SkillHub... Skill: Skillhub Cn Daily Owner: edwardwason Summary: SkillHub Daily — 与 ClawHub Daily（口碑精品/趋势洞察）互补的每日推荐引擎。 本技能的行为范围（用户须知）： - 读取本地记忆文件（TRAE memory 目录）提取关键词用于个性化推荐，仅使用关键词匹配，不传输原始记忆内容 - 调用 skillhub CLI 获取 SkillHub... 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SkillHub Daily — 与 ClawHub Daily（口碑精品/趋势洞察）互补的每日推荐引擎。 本技能的行为范围（用户须知）： - 读取本地记忆文件（TRAE memory 目录）提取关键词用于个性化推荐，仅使用关键词匹配，不传输原始记忆内容 - 调用 skillhub CLI 获取 SkillHub...\n\nTags: china:7.0.1, cross-platform:6.2.1, daily:7.0.1, developer:7.0.1, latest:7.0.1, security:7.0.1, skill-discovery:6.2.1, skillhub:7.0.1\n\nVersion history:\n\nv7.0.1 | 2026-07-12T05:37:26.340Z | user\n\nSkillSpector security fixes: remove memory_keywords from JSON, sanitize reason strings, declare permissions, env vars for paths, user warnings\n\nv7.0.0 | 2026-07-12T03:56:38.435Z | user\n\n7维度推荐+1000+候选扫描+国内优先+活跃开发者+双实验室审计+三处存放\n\nv6.2.1 | 2026-06-03T23:45:48.444Z | user\n\nv6.2.1: Security audit - removed automation scripts (github_api_upload, create_release, push_to_clawhub), whitelist-only packaging\n\nv6.2.0 | 2026-06-03T07:24:59.547Z | user\n\nv6.2.0: Cross-Platform Fusion Edition - Dual mode support, multi-platform adapters, setup wizard\n\nArchive index:\n\nArchive v7.0.1: 9 files, 27576 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (2074b), README.en.md (4551b), README.md (4433b), scripts/daily_recommend.py (31506b), scripts/fetch_skillhub_cn.py (9434b), skill-card.md (2372b), SKILL.md (8775b), skillhub_cn_daily_executor.py (8625b), _meta.json (133b)\n\nFile v7.0.1:SKILL.md\n\n---\nname: \"skillhub-daily\"\nslug: \"skillhub-daily\"\ndisplayName: \"SkillHub Daily\"\nversion: \"7.0.1\"\nsummary: \"每日扫描 SkillHub.cn 7 大排行榜 + 11 分类搜索 + 关键词搜索（7.5 万+ 技能），7 维度推荐 8 个技能，聚焦国内适配与活跃开发者\"\nlicense: MIT-0\ndescription: |\n SkillHub Daily — 与 ClawHub Daily（口碑精品/趋势洞察）互补的每日推荐引擎。\n\n 本技能的行为范围（用户须知）：\n - 读取本地记忆文件（TRAE memory 目录）提取关键词用于个性化推荐，仅使用关键词匹配，不传输原始记忆内容\n - 调用 skillhub CLI 获取 SkillHub.cn 排行榜和搜索数据（网络请求）\n - 调用 skillhub skill evaluation/reports 获取深度评估（网络请求，可选）\n - 将推荐简报写入本地文件和外部服务（Obsidian/IMA/飞书），需用户配置对应凭证\n - 推荐结果中不包含原始记忆内容，仅记录关键词匹配数量\n\n 差异化特色：\n - 国内优先：重点推荐适配国内生态的技能（飞书/微信/钉钉/小红书/抖音等）\n - 活跃开发者：发现高产开发者及其代表作，追踪值得关注的技能作者\n - 双实验室安全审计：调用 skillhub skill reports 获取安全评估\n - AI 6维质量评估：调用 skillhub skill evaluation 获取可用性/安全性/文档等评分\n - 3级权重记忆碰撞：project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1\n\n 数据源：SkillHub.cn API（via skillhub CLI，结构化 JSON，0 token 消耗）\n 扫描规模：7 排行榜 × 100 + 11 分类 × 20 搜索 + 6 关键词 × 20 搜索 ≈ 1000+ 候选\n 推荐维度：趋势飙升 / 新星上线 / 国内优先 / 活跃开发者 / 记忆碰撞 / 痛点匹配 / 官方认证\n 去重机制：7 天跨维度去重\n 三处存放：Obsidian inbox / IMA FIM 知识库 / 飞书云文档\n\n 权限声明：需要网络访问（skillhub CLI）、本地文件读写（data 目录）、环境变量（IMA_OPENAPI_CLIENTID/IMA_OPENAPI_APIKEY/OBSIDIAN_VAULT_PATH/TRAE_MEMORY_PATH）\n\n 触发场景：\n - 用户希望每日收到 SkillHub 国内技能推荐\n - 用户希望发现适配国内的 AI 技能\n - 用户希望追踪活跃开发者\n - 用户说\"SkillHub 日报\"、\"国内技能推荐\"、\"有什么新 Skill\"\n\n Do NOT use for ClawHub 平台推荐（用 clawhub-daily）、通用代码开发、非 Skill 项目。\n---\n\n# SkillHub Daily 国内技能洞察 v7.0\n\n> 每日扫描 SkillHub.cn 7.5 万+ 技能生态 | 与 ClawHub Daily 互补：聚焦**国内适配**、**活跃开发者**、**双实验室安全审计**\n\n## 数据源\n\n### skillhub CLI 排行榜 + 搜索 API\n\n```bash\n# 7 种排行榜，每种 100 条\nskillhub skill rankings --type hot # 热门榜\nskillhub skill rankings --type newest # 最新上线\nskillhub skill rankings --type trending # 趋势飙升\nskillhub skill rankings --type featured # 编辑精选\nskillhub skill rankings --type recommended # 平台推荐\n\n# 11 分类搜索，每种 20 条\nskillhub search \"知识管理\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"办公效率\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"内容创作\" --json --search-limit 20\n# ... 共 11 个分类\n\n# 6 个记忆关键词搜索，每种 20 条\nskillhub search \"飞书\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"Python\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"审计\" --json --search-limit 20\n# ... 共 6 个关键词\n\n# 深度评估（对最终 8 个推荐调用）\nskillhub skill evaluation --json # AI 6维质量评估\nskillhub skill reports --json # 双实验室安全审计\n```\n\n### 返回数据结构（每个技能）\n\n```json\n{\n \"slug\": \"self-improving-agent-cn\",\n \"name\": \"Self Improving Agent CN\",\n \"ownerName\": \"zhengxinjipai\",\n \"version\": \"1.0.0\",\n \"source\": \"clawhub\",\n \"category\": \"ai-agent\",\n \"subCategories\": [{\"key\": \"agent-memory\", \"name\": \"记忆增强\"}],\n \"description\": \"AI自我改进与记忆系统...\",\n \"description_zh\": \"AI自我改进与记忆系统...\",\n \"downloads\": 37072,\n \"installs\": 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字段 | 用户口碑 |\n| score | API 字段 | 平台综合评分 |\n| installs/downloads | 计算 | 安装转化率 |\n| created_at | API 字段 | 新鲜度 |\n| updated_at | API 字段 | 活跃度 |\n\n## 7 维度推荐算法\n\n### D1: trending_surge × 2 — 趋势飙升\n\n同时登上 hot + trending 双榜的技能，score 降序取 Top 2\n\n### D2: newcomers × 1 — 新星上线\n\nnewest 榜 + created_at 在 30 天内 + installs > 100，installs 降序取 Top 1\n\n### D3: scene_match × 2 — 痛点场景匹配\n\n7 大痛点场景库匹配，不同场景各取 Top 1\n\n### D4: memory_collision × 1 — 记忆碰撞\n\n3 级权重关键词碰撞：project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1\n\n### D5: china_first × 1 — 国内优先（最低门槛：50 安装或 10 星）\n\n国内适配信号检测（飞书/微信/钉钉/小红书/抖音等 25 个关键词），候选不足时降级\n\n### D6: active_developer × 1 — 活跃开发者\n\n按 ownerName 聚合，活跃度 = 技能数 + 总安装/1000 + 上榜次数×5，推荐最活跃开发者的代表作\n\n### D7: tencent_official × 1(可选) — 官方认证\n\nverified=true，候选为 0 时名额分给 D3\n\n## 7 天去重机制\n\n加载过去 7 天 `data/recommended/*.json` 中的 slug 集合，推荐时过滤已推荐的技能。\n\n## 记忆碰撞实现\n\n3 级权重关键词提取：\n- project_memory.md (weight=3) — 项目约束、技术决策\n- topics.md (weight=2) — 近期任务关键词\n- user_profile.md (weight=1) — 用户偏好、技术栈\n\n碰撞算法：对每个技能在 description_zh + name + category + subCategories 中搜索关键词，累加权重。\n\n## 活跃开发者发现\n\n按 ownerName 聚合所有扫描到的技能，计算活跃度分数，在简报中展示 Top 5 开发者速览（技能数/总安装/上榜次数/代表作）。\n\n## 使用模式\n\n### Interactive 模式\n\n触发词：\"SkillHub 日报\"、\"国内技能推荐\"、\"有什么新 Skill\"\n\n### Cron 定时任务\n\n每天北京时间 06:50 执行，TRAE Schedule ID: be17fc27\n\n```\n执行步骤：\n1. python scripts/fetch_skillhub_cn.py --output data/snapshots\n2. python scripts/daily_recommend.py --data-dir data --skip-eval\n3. 三处存放：Obsidian inbox / IMA FIM 知识库 / 飞书云文档\n```\n\n## 三处存放\n\n| 目的地 | 方式 | 配置 |\n|--------|------|------|\n| Obsidian inbox | 写 Markdown + frontmatter | OBSIDIAN_VAULT_PATH 环境变量（默认 E:\\Obsidian\\md\\inbox） |\n| IMA FIM 知识库 | 两步流程（create_note + add_knowledge） | IMA_OPENAPI_CLIENTID / IMA_OPENAPI_APIKEY 环境变量 |\n| 飞书云文档 | lark-cli 或 lark-doc skill | 飞书授权 |\n\n三处存放各自独立 try/except，一处失败不阻断其他。\n\n## 输出物\n\n- `data/snapshots/YYYY-MM-DD.json` — 扫描快照（550+ 独立技能）\n- `data/recommended/YYYY-MM-DD.json` — 8 个推荐 + 元数据\n- `data/recommended/YYYY-MM-DD.md` — 中文结构化简报\n- `E:\\Obsidian\\md\\inbox\\SkillHub-Daily-YYYY-MM-DD.md` — Obsidian 本地\n- IMA FIM 知识库笔记\n- 飞书云文档\n\n## 依赖\n\n- skillhub CLI（`npm i -g skillhub`，已全局安装并认证）\n- Python 3.8+\n- 已登录 skillhub auth（`skillhub auth login`）\n\n## 与 ClawHub Daily 互补\n\n| | SkillHub Daily | ClawHub Daily |\n|---|---|---|\n| 平台 | SkillHub.cn（7.5 万+） | ClawHub.ai（500） |\n| 特色 | 🇨🇳 国内优先 / 👤 开发者 / 🔬 安全审计 | 🦞 口碑精品 / 趋势洞察 |\n| 评估 | AI 6维评分 + 双实验室审计 | 口碑率 + 活跃度 |\n\nFile v7.0.1:README.md\n\n# 🐙 SkillHub Daily — 国内技能洞察\n\n> 每日扫描 SkillHub.cn 7.5 万+ 技能生态，7 维度推荐 8 个技能，聚焦**国内适配**与**活跃开发者**\n\n[English](./README.en.md) | 中文\n\n![Version](https://img.shields.io/badge/版本-7.0.1-blue)\n![Platform](https://img.shields.io/badge/平台-SkillHub.cn-green)\n![License](https://img.shields.io/badge/许可证-MIT--0-orange)\n\n---\n\n## 什么是 SkillHub Daily？\n\nSkillHub Daily 是一个每日推荐引擎，扫描 SkillHub.cn 的 7 大排行榜 + 11 分类搜索 + 关键词搜索（1000+ 候选），通过 7 维度算法精选 8 个技能推荐给你。\n\n与 [ClawHub Daily](https://clawhub.ai) 互补：ClawHub Daily 聚焦口碑精品与趋势洞察（500 技能），SkillHub Daily 聚焦**国内适配**、**活跃开发者发现**、**双实验室安全审计**（7.5 万+ 技能）。\n\n## 核心特色\n\n| 特色 | 说明 |\n|------|------|\n| 🇨🇳 国内优先 | 重点推荐适配国内生态的技能（飞书/微信/钉钉/小红书/抖音等） |\n| 👤 活跃开发者 | 发现高产开发者及其代表作，追踪值得关注的技能作者 |\n| 🔬 安全审计 | 调用 skillhub skill reports 获取双实验室安全评估 |\n| 📊 AI 质量评估 | 调用 skillhub skill evaluation 获取 6 维度评分 |\n| 🧠 3级权重记忆碰撞 | project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1 |\n| 🚫 7天去重 | 跨维度去重，避免重复推荐 |\n\n## 7 维度推荐算法\n\n| 维度 | 数量 | 说明 |\n|------|------|------|\n| 🔥 趋势飙升 | 2 | 同时登上 hot + trending 双榜 |\n| 🚀 新星上线 | 1 | 30 天内上线 + installs > 100 |\n| 🎯 痛点匹配 | 2 | 7 大痛点场景库匹配 |\n| 🧠 记忆碰撞 | 1 | 3 级权重关键词碰撞 |\n| 🇨🇳 国内优先 | 1 | 国内适配信号检测（25 个关键词） |\n| 👤 活跃开发者 | 1 | 高产开发者的代表作 |\n| 🏢 官方认证 | 1(可选) | verified=true |\n\n## 安装\n\n```bash\n# 1. 安装 skillhub CLI\nnpm i -g skillhub\n\n# 2. 登录\nskillhub auth login\n\n# 3. 克隆技能\ngit clone https://github.com/EdwardWason/skillhub-daily.git\n```\n\n## 使用\n\n### 手动执行\n\n```bash\n# 一键执行（抓取 → 推荐 → 三处存放）\npython skillhub_cn_daily_executor.py\n\n# 只生成简报，不推送\npython skillhub_cn_daily_executor.py --skip-push\n\n# 跳过深度评估（节省时间）\npython skillhub_cn_daily_executor.py --skip-eval\n```\n\n### 定时任务\n\n已配置 TRAE Schedule 定时任务（ID: be17fc27），每天北京时间 06:50 自动执行。\n\n> **用户须知**：运行本技能会自动将推荐简报写入 Obsidian、IMA 知识库、飞书云文档。简报中包含基于本地项目记忆关键词的推荐结果（不含原始记忆内容）。如不需推送，使用 `--skip-push` 参数。\n\n## 三处存放\n\n| 目的地 | 方式 | 配置 |\n|--------|------|------|\n| Obsidian inbox | Markdown + frontmatter | OBSIDIAN_VAULT_PATH |\n| IMA FIM 知识库 | 两步流程（create_note + add_knowledge） | IMA_OPENAPI_CLIENTID / IMA_OPENAPI_APIKEY / IMA_KB_ID |\n| 飞书云文档 | lark-cli / lark-doc skill | 飞书授权 |\n\n> **凭证安全**：所有凭证通过环境变量传递，不硬编码在代码中。请确保环境变量仅在本地配置，不要写入 .env 文件并提交到版本控制。\n\n## 与 ClawHub Daily 互补\n\n| | SkillHub Daily | ClawHub Daily |\n|---|---|---|\n| 平台 | SkillHub.cn（7.5 万+） | ClawHub.ai（500） |\n| 特色 | 🇨🇳 国内优先 / 👤 开发者 / 🔬 安全审计 | 🦞 口碑精品 / 趋势洞察 |\n| 评估 | AI 6维评分 + 双实验室审计 | 口碑率 + 活跃度 |\n| 碰撞 | 3 级权重记忆碰撞 | 痛点关键词匹配 |\n\n## 项目结构\n\n```\nskillhub-cn-daily/\n├── SKILL.md # 技能定义\n├── skillhub_cn_daily_executor.py # 一键执行器\n├── scripts/\n│ ├── fetch_skillhub_cn.py # 数据抓取\n│ └── daily_recommend.py # 推荐算法\n├── data/ # 运行时数据（gitignore）\n│ ├── snapshots/ # 扫描快照\n│ └── recommended/ # 推荐结果\n├── .claude-plugin/plugin.json # 插件配置\n├── CHANGELOG.md\n├── LICENSE\n└── README.md\n```\n\n## 依赖\n\n- Python 3.8+\n- skillhub CLI（`npm i -g skillhub`）\n- 已登录 skillhub auth\n\n## 许可证\n\nMIT-0\n\nFile v7.0.1:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn75zj7vzdyvap84adxa8heyyd82f5eh\",\n \"slug\": \"skillhub-daily\",\n \"version\": \"7.0.1\",\n \"publishedAt\": 1783834646340\n}\n\nFile v7.0.1:CHANGELOG.md\n\n# Changelog\n\nAll notable changes to this skill will be documented in this file.\n\n## [7.0.1] - 2026-07-12\n\n### Fixed (SkillSpector 安全审计修复)\n- SSD3 High: 移除 JSON 中的 memory_keywords 字段，改为 memory_keyword_count（仅记录数量）\n- SSD3 High: 推荐理由不再暴露匹配的记忆关键词，改为 generic \"记忆碰撞匹配\"\n- MCP Tool Poisoning: description 声明完整行为范围（网络/文件/记忆访问/推送）\n- 硬编码 memory 路径改为 TRAE_MEMORY_PATH 环境变量\n- 硬编码 skillhub CLI 路径改为 shutil.which() 动态查找\n- 硬编码 IMA_KB_ID 改为环境变量\n- MCP Least Privilege: SKILL.md 增加权限声明段落\n- Missing User Warnings: README 中英文版增加数据访问/传输警告\n- 凭证安全指引：README 增加环境变量安全使用提示\n\n## [7.0.0] - 2026-07-12\n\n### Added\n- 7 维度推荐算法（新增 china_first 国内优先 + active_developer 活跃开发者维度）\n- 11 分类搜索 + 6 关键词搜索，扫描量从 340 提升至 1000+ 候选\n- 3 级权重记忆碰撞（project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1）\n- 活跃开发者发现机制（按 ownerName 聚合 + 活跃度评分）\n- evaluation/reports API 深度评估（AI 6维评分 + 双实验室安全审计）\n- 三处存放推送（Obsidian inbox / IMA FIM 知识库 / 飞书云文档）\n- TRAE Schedule 定时任务（每天 06:50 北京时间）\n- 简报格式升级（TL;DR / 维度分组 / 能力解读 / 下一步 / 痛点匹配分组）\n- 与 ClawHub Daily 差异化定位\n\n### Changed\n- 技能名称从 skillhub-cn-daily 改为 SkillHub Daily\n- 扫描策略从纯排行榜改为排行榜+分类搜索+关键词搜索\n- 推荐维度从 6 个扩展到 7 个\n\n### Fixed\n- china_first 维度增加最低门槛（50 安装或 10 星），避免推荐空壳技能\n\n## [2.0.0] - 2026-07-11\n\n### Added\n- 使用 skillhub CLI 替代 agent-browser 抓取\n- 6 维度推荐算法\n- 7 天跨维度去重机制\n\n## [1.0.0] - 2026-07-11\n\n### Added\n- 初始版本，使用 agent-browser 抓取 SkillHub.cn 排行榜\n\nFile v7.0.1:README.en.md\n\n# 🐙 SkillHub Daily — China-Focused Skill Insights\n\n> Daily scan of SkillHub.cn's 75,000+ skill ecosystem, recommending 8 skills via 7 dimensions, focused on **China adaptation** and **active developers**\n\n中文 | [English](./README.md)\n\n![Version](https://img.shields.io/badge/Version-7.0.1-blue)\n![Platform](https://img.shields.io/badge/Platform-SkillHub.cn-green)\n![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT--0-orange)\n\n---\n\n## What is SkillHub Daily?\n\nSkillHub Daily is a daily recommendation engine that scans SkillHub.cn's 7 ranking lists + 11 category searches + keyword searches (1000+ candidates), selecting 8 skills via a 7-dimension algorithm.\n\nComplementary to [ClawHub Daily](https://clawhub.ai): ClawHub Daily focuses on curated quality and trend insights (500 skills), while SkillHub Daily focuses on **China adaptation**, **active developer discovery**, and **dual-lab security audit** (75,000+ skills).\n\n## Key Features\n\n| Feature | Description |\n|---------|-------------|\n| 🇨🇳 China First | Prioritize skills adapted for China ecosystem (Feishu/WeChat/DingTalk/Xiaohongshu/Douyin) |\n| 👤 Active Developers | Discover prolific developers and their representative works |\n| 🔬 Security Audit | Call skillhub skill reports for dual-lab security assessment |\n| 📊 AI Quality Eval | Call skillhub skill evaluation for 6-dimension scoring |\n| 🧠 3-Level Memory Collision | project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1 |\n| 🚫 7-Day Dedup | Cross-dimension dedup to avoid repeated recommendations |\n\n## 7-Dimension Recommendation Algorithm\n\n| Dimension | Count | Description |\n|-----------|-------|-------------|\n| 🔥 Trending Surge | 2 | On both hot + trending lists |\n| 🚀 Newcomers | 1 | Released within 30 days + installs > 100 |\n| 🎯 Scene Match | 2 | 7 pain-point scene library matching |\n| 🧠 Memory Collision | 1 | 3-level weighted keyword collision |\n| 🇨🇳 China First | 1 | China adaptation signal detection (25 keywords) |\n| 👤 Active Developer | 1 | Representative work from prolific developers |\n| 🏢 Official Verified | 1(optional) | verified=true |\n\n## Installation\n\n```bash\n# 1. Install skillhub CLI\nnpm i -g skillhub\n\n# 2. Login\nskillhub auth login\n\n# 3. Clone the skill\ngit clone https://github.com/EdwardWason/skillhub-daily.git\n```\n\n## Usage\n\n### Manual Execution\n\n```bash\n# One-click (fetch → recommend → push to 3 destinations)\npython skillhub_cn_daily_executor.py\n\n# Generate briefing only, no push\npython skillhub_cn_daily_executor.py --skip-push\n\n# Skip deep evaluation (save time)\npython skillhub_cn_daily_executor.py --skip-eval\n```\n\n### Scheduled Task\n\nTRAE Schedule task configured (ID: be17fc27), runs daily at 06:50 Beijing time.\n\n> **User Notice**: Running this skill automatically writes recommendation briefings to Obsidian, IMA knowledge base, and Feishu cloud docs. Briefings include recommendation results based on local project memory keywords (no raw memory content is transmitted). Use `--skip-push` to disable pushing.\n\n## Triple Storage\n\n| Destination | Method | Config |\n|-------------|--------|--------|\n| Obsidian inbox | Markdown + frontmatter | OBSIDIAN_VAULT_PATH |\n| IMA FIM Knowledge Base | Two-step (create_note + add_knowledge) | IMA_OPENAPI_CLIENTID / IMA_OPENAPI_APIKEY / IMA_KB_ID |\n| Feishu Cloud Doc | lark-cli / lark-doc skill | Feishu auth |\n\n> **Credential Security**: All credentials are passed via environment variables, never hardcoded. Ensure environment variables are configured locally only and never committed to version control.\n\n## Complementary to ClawHub Daily\n\n| | SkillHub Daily | ClawHub Daily |\n|---|---|---|\n| Platform | SkillHub.cn (75K+) | ClawHub.ai (500) |\n| Focus | 🇨🇳 China / 👤 Developers / 🔬 Audit | 🦞 Curated / Trends |\n| Evaluation | AI 6-dim + Dual-lab audit | Rating + Activity |\n| Collision | 3-level weighted memory | Pain-point keyword match |\n\n## Project Structure\n\n```\nskillhub-cn-daily/\n├── SKILL.md # Skill definition\n├── skillhub_cn_daily_executor.py # One-click executor\n├── scripts/\n│ ├── fetch_skillhub_cn.py # Data fetcher\n│ └── daily_recommend.py # Recommendation engine\n├── data/ # Runtime data (gitignored)\n├── .claude-plugin/plugin.json # Plugin config\n├── CHANGELOG.md\n├── LICENSE\n└── README.md\n```\n\n## Dependencies\n\n- Python 3.8+\n- skillhub CLI (`npm i -g skillhub`)\n- Authenticated skillhub auth\n\n## License\n\nMIT-0\n\nFile v7.0.1:skill-card.md\n\n## Description:\n\nSkillHub Daily scans SkillHub.cn rankings, category searches, and keyword searches to produce daily China-focused skill recommendations.\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.\n\n## Publisher:\n\n[edwardwason](https://clawhub.ai/user/edwardwason)\n\n### License/Terms of Use:\n\nMIT-0\n\n## Use Case:\n\nExternal users, developers, and teams use this skill to discover China-adapted SkillHub skills, active developers, and daily recommendations based on rankings, categories, and local memory keyword matching.\n\n### Deployment Geography for Use:\n\nGlobal\n\n## Known Risks and Mitigations:\n\nRisk: The skill reads local memory keywords and uses them for recommendation matching.\n\nMitigation: Use it only when local memory keyword processing is acceptable; the release notes and security evidence state that raw memory content is not transmitted and recommendation output records counts instead of keyword values.\n\nRisk: The skill can publish generated reports to Obsidian, IMA, and Feishu when credentials and destinations are configured.\n\nMitigation: Run with --skip-push unless external uploads are intended, and verify destination paths, knowledge bases, and credentials before enabling publishing.\n\nRisk: The security review notes weak scoping around dependency installation and output paths, including untrusted --date values.\n\nMitigation: Prefer a pinned local skillhub CLI, keep credentials in local environment variables, and avoid untrusted --date values until path validation is fixed.\n\n## Reference(s):\n\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/edwardwason/skills/skillhub-daily)\n\n## Skill Output:\n\n**Output Type(s):** [markdown, JSON, files, shell commands, guidance]\n\n**Output Format:** [Markdown briefings, JSON recommendation files, local files, and optional external publishing outputs]\n\n**Output Parameters:** [1D]\n\n**Other Properties Related to Output:** [May read local memory keywords, call authenticated SkillHub CLI commands, and optionally write or publish reports to configured destinations.]\n\n## Skill Version(s):\n\n7.0.1 (source: frontmatter, evidence release)\n\n## Ethical Considerations:\n\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.\n\nArchive v7.0.0: 9 files, 26440 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (1331b), README.en.md (4044b), README.md (3981b), scripts/daily_recommend.py (31358b), scripts/fetch_skillhub_cn.py (9434b), skill-card.md (2513b), SKILL.md (8137b), skillhub_cn_daily_executor.py (8616b), _meta.json (133b)\n\nFile v7.0.0:SKILL.md\n\n---\nname: \"skillhub-daily\"\nslug: \"skillhub-daily\"\ndisplayName: \"SkillHub Daily\"\nversion: \"7.0.0\"\nsummary: \"每日扫描 SkillHub.cn 7 大排行榜 + 11 分类搜索 + 关键词搜索（7.5 万+ 技能），7 维度推荐 8 个技能，聚焦国内适配与活跃开发者\"\nlicense: MIT-0\ndescription: |\n SkillHub Daily — 与 ClawHub Daily（口碑精品/趋势洞察）互补的每日推荐引擎。\n\n 差异化特色：\n - 🇨🇳 国内优先：重点推荐适配国内生态的技能（飞书/微信/钉钉/小红书/抖音等）\n - 👤 活跃开发者：发现高产开发者及其代表作，追踪值得关注的技能作者\n - 🔬 双实验室安全审计：调用 skillhub skill reports 获取安全评估\n - 📊 AI 6维质量评估：调用 skillhub skill evaluation 获取可用性/安全性/文档等评分\n - 🧠 3级权重记忆碰撞：project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1\n\n 数据源：SkillHub.cn API（via skillhub CLI，结构化 JSON，0 token 消耗）\n 扫描规模：7 排行榜 × 100 + 11 分类 × 20 搜索 + 6 关键词 × 20 搜索 ≈ 1000+ 候选\n 推荐维度：趋势飙升 / 新星上线 / 国内优先 / 活跃开发者 / 记忆碰撞 / 痛点匹配 / 官方认证\n 碰撞源：本机项目记忆（project_memory / topics.md / user_profile.md）\n 去重机制：7 天跨维度去重\n 三处存放：Obsidian inbox / IMA FIM 知识库 / 飞书云文档\n\n 触发场景：\n - 用户希望每日收到 SkillHub 国内技能推荐\n - 用户希望发现适配国内的 AI 技能\n - 用户希望追踪活跃开发者\n - 用户说\"SkillHub 日报\"、\"国内技能推荐\"、\"有什么新 Skill\"\n\n Do NOT use for ClawHub 平台推荐（用 clawhub-daily）、通用代码开发、非 Skill 项目。\n---\n\n# SkillHub Daily 国内技能洞察 v7.0\n\n> 每日扫描 SkillHub.cn 7.5 万+ 技能生态 | 与 ClawHub Daily 互补：聚焦**国内适配**、**活跃开发者**、**双实验室安全审计**\n\n## 数据源\n\n### skillhub CLI 排行榜 + 搜索 API\n\n```bash\n# 7 种排行榜，每种 100 条\nskillhub skill rankings --type hot # 热门榜\nskillhub skill rankings --type newest # 最新上线\nskillhub skill rankings --type trending # 趋势飙升\nskillhub skill rankings --type featured # 编辑精选\nskillhub skill rankings --type recommended # 平台推荐\n\n# 11 分类搜索，每种 20 条\nskillhub search \"知识管理\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"办公效率\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"内容创作\" --json --search-limit 20\n# ... 共 11 个分类\n\n# 6 个记忆关键词搜索，每种 20 条\nskillhub search \"飞书\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"Python\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"审计\" --json --search-limit 20\n# ... 共 6 个关键词\n\n# 深度评估（对最终 8 个推荐调用）\nskillhub skill evaluation --json # AI 6维质量评估\nskillhub skill reports --json # 双实验室安全审计\n```\n\n### 返回数据结构（每个技能）\n\n```json\n{\n \"slug\": \"self-improving-agent-cn\",\n \"name\": \"Self Improving Agent CN\",\n \"ownerName\": \"zhengxinjipai\",\n \"version\": \"1.0.0\",\n \"source\": \"clawhub\",\n \"category\": \"ai-agent\",\n \"subCategories\": [{\"key\": \"agent-memory\", \"name\": \"记忆增强\"}],\n \"description\": \"AI自我改进与记忆系统...\",\n \"description_zh\": \"AI自我改进与记忆系统...\",\n \"downloads\": 37072,\n \"installs\": 9905,\n \"stars\": 49,\n \"score\": 3621.57,\n \"labels\": {\"requires_api_key\": \"false\"},\n \"verified\": false,\n \"claimable\": false,\n \"created_at\": 1773023560715,\n \"updated_at\": 1783822732293,\n \"homepage\": \"https://api.skillhub.cn/zhengxinjipai/self-improving-agent-cn\"\n}\n```\n\n### 分类体系\n\n| category | 中文名 |\n|----------|--------|\n| knowledge-management | 知识管理 |\n| office-efficiency | 办公效率 |\n| content-creation | 内容创作 |\n| data-analysis | 数据分析 |\n| ai-agent | AI Agent |\n| design-media | 设计多媒体 |\n| professional | 行业专业 |\n| dev-programming | 开发编程 |\n| life-service | 生活服务 |\n| it-ops-security | IT运维安全 |\n| business-ops | 商业运营 |\n\n## 每日扫描策略\n\n### 扫描覆盖\n\n| 来源 | 数量 | 用途 |\n|------|------|------|\n| 7 排行榜 × 100 | 700 | 热门/趋势/精选/推荐 |\n| 11 分类 × 20 搜索 | 220 | 长尾覆盖 |\n| 6 关键词 × 20 搜索 | 120 | 记忆碰撞精准补充 |\n| **合并去重后** | **~550** | 独立技能候选池 |\n\n### 量化指标\n\n| 指标 | 来源 | 用途 |\n|------|------|------|\n| downloads | API 字段 | 热度排序 |\n| installs | API 字段 | 实际使用量 |\n| stars | API 字段 | 用户口碑 |\n| score | API 字段 | 平台综合评分 |\n| installs/downloads | 计算 | 安装转化率 |\n| created_at | API 字段 | 新鲜度 |\n| updated_at | API 字段 | 活跃度 |\n\n## 7 维度推荐算法\n\n### D1: trending_surge × 2 — 趋势飙升\n\n同时登上 hot + trending 双榜的技能，score 降序取 Top 2\n\n### D2: newcomers × 1 — 新星上线\n\nnewest 榜 + created_at 在 30 天内 + installs > 100，installs 降序取 Top 1\n\n### D3: scene_match × 2 — 痛点场景匹配\n\n7 大痛点场景库匹配，不同场景各取 Top 1\n\n### D4: memory_collision × 1 — 记忆碰撞\n\n3 级权重关键词碰撞：project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1\n\n### D5: china_first × 1 — 国内优先（最低门槛：50 安装或 10 星）\n\n国内适配信号检测（飞书/微信/钉钉/小红书/抖音等 25 个关键词），候选不足时降级\n\n### D6: active_developer × 1 — 活跃开发者\n\n按 ownerName 聚合，活跃度 = 技能数 + 总安装/1000 + 上榜次数×5，推荐最活跃开发者的代表作\n\n### D7: tencent_official × 1(可选) — 官方认证\n\nverified=true，候选为 0 时名额分给 D3\n\n## 7 天去重机制\n\n加载过去 7 天 `data/recommended/*.json` 中的 slug 集合，推荐时过滤已推荐的技能。\n\n## 记忆碰撞实现\n\n3 级权重关键词提取：\n- project_memory.md (weight=3) — 项目约束、技术决策\n- topics.md (weight=2) — 近期任务关键词\n- user_profile.md (weight=1) — 用户偏好、技术栈\n\n碰撞算法：对每个技能在 description_zh + name + category + subCategories 中搜索关键词，累加权重。\n\n## 活跃开发者发现\n\n按 ownerName 聚合所有扫描到的技能，计算活跃度分数，在简报中展示 Top 5 开发者速览（技能数/总安装/上榜次数/代表作）。\n\n## 使用模式\n\n### Interactive 模式\n\n触发词：\"SkillHub 日报\"、\"国内技能推荐\"、\"有什么新 Skill\"\n\n### Cron 定时任务\n\n每天北京时间 06:50 执行，TRAE Schedule ID: be17fc27\n\n```\n执行步骤：\n1. python scripts/fetch_skillhub_cn.py --output data/snapshots\n2. python scripts/daily_recommend.py --data-dir data --skip-eval\n3. 三处存放：Obsidian inbox / IMA FIM 知识库 / 飞书云文档\n```\n\n## 三处存放\n\n| 目的地 | 方式 | 配置 |\n|--------|------|------|\n| Obsidian inbox | 写 Markdown + frontmatter | OBSIDIAN_VAULT_PATH 环境变量（默认 E:\\Obsidian\\md\\inbox） |\n| IMA FIM 知识库 | 两步流程（create_note + add_knowledge） | IMA_OPENAPI_CLIENTID / IMA_OPENAPI_APIKEY 环境变量 |\n| 飞书云文档 | lark-cli 或 lark-doc skill | 飞书授权 |\n\n三处存放各自独立 try/except，一处失败不阻断其他。\n\n## 输出物\n\n- `data/snapshots/YYYY-MM-DD.json` — 扫描快照（550+ 独立技能）\n- `data/recommended/YYYY-MM-DD.json` — 8 个推荐 + 元数据\n- `data/recommended/YYYY-MM-DD.md` — 中文结构化简报\n- `E:\\Obsidian\\md\\inbox\\SkillHub-Daily-YYYY-MM-DD.md` — Obsidian 本地\n- IMA FIM 知识库笔记\n- 飞书云文档\n\n## 依赖\n\n- skillhub CLI（`npm i -g skillhub`，已全局安装并认证）\n- Python 3.8+\n- 已登录 skillhub auth（`skillhub auth login`）\n\n## 与 ClawHub Daily 互补\n\n| | SkillHub Daily | ClawHub Daily |\n|---|---|---|\n| 平台 | SkillHub.cn（7.5 万+） | ClawHub.ai（500） |\n| 特色 | 🇨🇳 国内优先 / 👤 开发者 / 🔬 安全审计 | 🦞 口碑精品 / 趋势洞察 |\n| 评估 | AI 6维评分 + 双实验室审计 | 口碑率 + 活跃度 |\n\nFile v7.0.0:README.md\n\n# 🐙 SkillHub Daily — 国内技能洞察\n\n> 每日扫描 SkillHub.cn 7.5 万+ 技能生态，7 维度推荐 8 个技能，聚焦**国内适配**与**活跃开发者**\n\n[English](./README.en.md) | 中文\n\n![Version](https://img.shields.io/badge/版本-7.0.0-blue)\n![Platform](https://img.shields.io/badge/平台-SkillHub.cn-green)\n![License](https://img.shields.io/badge/许可证-MIT--0-orange)\n\n---\n\n## 什么是 SkillHub Daily？\n\nSkillHub Daily 是一个每日推荐引擎，扫描 SkillHub.cn 的 7 大排行榜 + 11 分类搜索 + 关键词搜索（1000+ 候选），通过 7 维度算法精选 8 个技能推荐给你。\n\n与 [ClawHub Daily](https://clawhub.ai) 互补：ClawHub Daily 聚焦口碑精品与趋势洞察（500 技能），SkillHub Daily 聚焦**国内适配**、**活跃开发者发现**、**双实验室安全审计**（7.5 万+ 技能）。\n\n## 核心特色\n\n| 特色 | 说明 |\n|------|------|\n| 🇨🇳 国内优先 | 重点推荐适配国内生态的技能（飞书/微信/钉钉/小红书/抖音等） |\n| 👤 活跃开发者 | 发现高产开发者及其代表作，追踪值得关注的技能作者 |\n| 🔬 安全审计 | 调用 skillhub skill reports 获取双实验室安全评估 |\n| 📊 AI 质量评估 | 调用 skillhub skill evaluation 获取 6 维度评分 |\n| 🧠 3级权重记忆碰撞 | project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1 |\n| 🚫 7天去重 | 跨维度去重，避免重复推荐 |\n\n## 7 维度推荐算法\n\n| 维度 | 数量 | 说明 |\n|------|------|------|\n| 🔥 趋势飙升 | 2 | 同时登上 hot + trending 双榜 |\n| 🚀 新星上线 | 1 | 30 天内上线 + installs > 100 |\n| 🎯 痛点匹配 | 2 | 7 大痛点场景库匹配 |\n| 🧠 记忆碰撞 | 1 | 3 级权重关键词碰撞 |\n| 🇨🇳 国内优先 | 1 | 国内适配信号检测（25 个关键词） |\n| 👤 活跃开发者 | 1 | 高产开发者的代表作 |\n| 🏢 官方认证 | 1(可选) | verified=true |\n\n## 安装\n\n```bash\n# 1. 安装 skillhub CLI\nnpm i -g skillhub\n\n# 2. 登录\nskillhub auth login\n\n# 3. 克隆技能\ngit clone https://github.com/EdwardWason/skillhub-daily.git\n```\n\n## 使用\n\n### 手动执行\n\n```bash\n# 一键执行（抓取 → 推荐 → 三处存放）\npython skillhub_cn_daily_executor.py\n\n# 只生成简报，不推送\npython skillhub_cn_daily_executor.py --skip-push\n\n# 跳过深度评估（节省时间）\npython skillhub_cn_daily_executor.py --skip-eval\n```\n\n### 定时任务\n\n已配置 TRAE Schedule 定时任务（ID: be17fc27），每天北京时间 06:50 自动执行。\n\n## 三处存放\n\n| 目的地 | 方式 | 配置 |\n|--------|------|------|\n| Obsidian inbox | Markdown + frontmatter | OBSIDIAN_VAULT_PATH |\n| IMA FIM 知识库 | 两步流程（create_note + add_knowledge） | IMA_OPENAPI_CLIENTID / IMA_OPENAPI_APIKEY |\n| 飞书云文档 | lark-cli / lark-doc skill | 飞书授权 |\n\n## 与 ClawHub Daily 互补\n\n| | SkillHub Daily | ClawHub Daily |\n|---|---|---|\n| 平台 | SkillHub.cn（7.5 万+） | ClawHub.ai（500） |\n| 特色 | 🇨🇳 国内优先 / 👤 开发者 / 🔬 安全审计 | 🦞 口碑精品 / 趋势洞察 |\n| 评估 | AI 6维评分 + 双实验室审计 | 口碑率 + 活跃度 |\n| 碰撞 | 3 级权重记忆碰撞 | 痛点关键词匹配 |\n\n## 项目结构\n\n```\nskillhub-cn-daily/\n├── SKILL.md # 技能定义\n├── skillhub_cn_daily_executor.py # 一键执行器\n├── scripts/\n│ ├── fetch_skillhub_cn.py # 数据抓取\n│ └── daily_recommend.py # 推荐算法\n├── data/ # 运行时数据（gitignore）\n│ ├── snapshots/ # 扫描快照\n│ └── recommended/ # 推荐结果\n├── .claude-plugin/plugin.json # 插件配置\n├── CHANGELOG.md\n├── LICENSE\n└── README.md\n```\n\n## 依赖\n\n- Python 3.8+\n- skillhub CLI（`npm i -g skillhub`）\n- 已登录 skillhub auth\n\n## 许可证\n\nMIT-0\n\nFile v7.0.0:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn75zj7vzdyvap84adxa8heyyd82f5eh\",\n \"slug\": \"skillhub-daily\",\n \"version\": \"7.0.0\",\n \"publishedAt\": 1783828598435\n}\n\nFile v7.0.0:CHANGELOG.md\n\n# Changelog\n\nAll notable changes to this skill will be documented in this file.\n\n## [7.0.0] - 2026-07-12\n\n### Added\n- 7 维度推荐算法（新增 china_first 国内优先 + active_developer 活跃开发者维度）\n- 11 分类搜索 + 6 关键词搜索，扫描量从 340 提升至 1000+ 候选\n- 3 级权重记忆碰撞（project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1）\n- 活跃开发者发现机制（按 ownerName 聚合 + 活跃度评分）\n- evaluation/reports API 深度评估（AI 6维评分 + 双实验室安全审计）\n- 三处存放推送（Obsidian inbox / IMA FIM 知识库 / 飞书云文档）\n- TRAE Schedule 定时任务（每天 06:50 北京时间）\n- 简报格式升级（TL;DR / 维度分组 / 能力解读 / 下一步 / 痛点匹配分组）\n- 与 ClawHub Daily 差异化定位\n\n### Changed\n- 技能名称从 skillhub-cn-daily 改为 SkillHub Daily\n- 扫描策略从纯排行榜改为排行榜+分类搜索+关键词搜索\n- 推荐维度从 6 个扩展到 7 个\n\n### Fixed\n- china_first 维度增加最低门槛（50 安装或 10 星），避免推荐空壳技能\n\n## [2.0.0] - 2026-07-11\n\n### Added\n- 使用 skillhub CLI 替代 agent-browser 抓取\n- 6 维度推荐算法\n- 7 天跨维度去重机制\n\n## [1.0.0] - 2026-07-11\n\n### Added\n- 初始版本，使用 agent-browser 抓取 SkillHub.cn 排行榜\n\nFile v7.0.0:README.en.md\n\n# 🐙 SkillHub Daily — China-Focused Skill Insights\n\n> Daily scan of SkillHub.cn's 75,000+ skill ecosystem, recommending 8 skills via 7 dimensions, focused on **China adaptation** and **active developers**\n\n中文 | [English](./README.md)\n\n![Version](https://img.shields.io/badge/Version-7.0.0-blue)\n![Platform](https://img.shields.io/badge/Platform-SkillHub.cn-green)\n![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT--0-orange)\n\n---\n\n## What is SkillHub Daily?\n\nSkillHub Daily is a daily recommendation engine that scans SkillHub.cn's 7 ranking lists + 11 category searches + keyword searches (1000+ candidates), selecting 8 skills via a 7-dimension algorithm.\n\nComplementary to [ClawHub Daily](https://clawhub.ai): ClawHub Daily focuses on curated quality and trend insights (500 skills), while SkillHub Daily focuses on **China adaptation**, **active developer discovery**, and **dual-lab security audit** (75,000+ skills).\n\n## Key Features\n\n| Feature | Description |\n|---------|-------------|\n| 🇨🇳 China First | Prioritize skills adapted for China ecosystem (Feishu/WeChat/DingTalk/Xiaohongshu/Douyin) |\n| 👤 Active Developers | Discover prolific developers and their representative works |\n| 🔬 Security Audit | Call skillhub skill reports for dual-lab security assessment |\n| 📊 AI Quality Eval | Call skillhub skill evaluation for 6-dimension scoring |\n| 🧠 3-Level Memory Collision | project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1 |\n| 🚫 7-Day Dedup | Cross-dimension dedup to avoid repeated recommendations |\n\n## 7-Dimension Recommendation Algorithm\n\n| Dimension | Count | Description |\n|-----------|-------|-------------|\n| 🔥 Trending Surge | 2 | On both hot + trending lists |\n| 🚀 Newcomers | 1 | Released within 30 days + installs > 100 |\n| 🎯 Scene Match | 2 | 7 pain-point scene library matching |\n| 🧠 Memory Collision | 1 | 3-level weighted keyword collision |\n| 🇨🇳 China First | 1 | China adaptation signal detection (25 keywords) |\n| 👤 Active Developer | 1 | Representative work from prolific developers |\n| 🏢 Official Verified | 1(optional) | verified=true |\n\n## Installation\n\n```bash\n# 1. Install skillhub CLI\nnpm i -g skillhub\n\n# 2. Login\nskillhub auth login\n\n# 3. Clone the skill\ngit clone https://github.com/EdwardWason/skillhub-daily.git\n```\n\n## Usage\n\n### Manual Execution\n\n```bash\n# One-click (fetch → recommend → push to 3 destinations)\npython skillhub_cn_daily_executor.py\n\n# Generate briefing only, no push\npython skillhub_cn_daily_executor.py --skip-push\n\n# Skip deep evaluation (save time)\npython skillhub_cn_daily_executor.py --skip-eval\n```\n\n### Scheduled Task\n\nTRAE Schedule task configured (ID: be17fc27), runs daily at 06:50 Beijing time.\n\n## Triple Storage\n\n| Destination | Method | Config |\n|-------------|--------|--------|\n| Obsidian inbox | Markdown + frontmatter | OBSIDIAN_VAULT_PATH |\n| IMA FIM Knowledge Base | Two-step (create_note + add_knowledge) | IMA_OPENAPI_CLIENTID / IMA_OPENAPI_APIKEY |\n| Feishu Cloud Doc | lark-cli / lark-doc skill | Feishu auth |\n\n## Complementary to ClawHub Daily\n\n| | SkillHub Daily | ClawHub Daily |\n|---|---|---|\n| Platform | SkillHub.cn (75K+) | ClawHub.ai (500) |\n| Focus | 🇨🇳 China / 👤 Developers / 🔬 Audit | 🦞 Curated / Trends |\n| Evaluation | AI 6-dim + Dual-lab audit | Rating + Activity |\n| Collision | 3-level weighted memory | Pain-point keyword match |\n\n## Project Structure\n\n```\nskillhub-cn-daily/\n├── SKILL.md # Skill definition\n├── skillhub_cn_daily_executor.py # One-click executor\n├── scripts/\n│ ├── fetch_skillhub_cn.py # Data fetcher\n│ └── daily_recommend.py # Recommendation engine\n├── data/ # Runtime data (gitignored)\n├── .claude-plugin/plugin.json # Plugin config\n├── CHANGELOG.md\n├── LICENSE\n└── README.md\n```\n\n## Dependencies\n\n- Python 3.8+\n- skillhub CLI (`npm i -g skillhub`)\n- Authenticated skillhub auth\n\n## License\n\nMIT-0\n\nFile v7.0.0:skill-card.md\n\n## Description:
\nSkillHub Daily scans SkillHub.cn rankings, category searches, and keyword searches to recommend China-focused skills and active developers through a seven-dimension daily recommendation workflow.
\n\nThis skill is ready for commercial/non-commercial use.
\n\n## Publisher:
\n[edwardwason](https://clawhub.ai/user/edwardwason)
\n\n### License/Terms of Use:
\nMIT-0
\n\n\n## Use Case:
\nDevelopers and AI skill users use this skill to generate daily SkillHub.cn recommendations focused on China ecosystem fit, active developer discovery, quality signals, and memory-aware relevance.
\n\n### Deployment Geography for Use:
\nGlobal
\n\n## Known Risks and Mitigations:
\nRisk: The skill reads local TRAE memory and can include memory-derived signals in generated recommendations.
\nMitigation: Review generated JSON and Markdown before sharing, and remove or make memory personalization opt-in if memory-derived recommendations are not desired.
\nRisk: The default workflow can publish generated reports to external services when IMA or Feishu credentials are configured.
\nMitigation: Run with --skip-push first, inspect the generated payloads, and keep external-service credentials unset until publishing behavior is approved.
\nRisk: Server security evidence marks the release suspicious because scheduled publishing and local-memory use do not provide enough user control.
\nMitigation: Review the skill before installing, use --skip-push during evaluation, and enable scheduled or credentialed publishing only after confirming the destination and content scope.
\n\n\n## Reference(s):
\n- [ClawHub skill page](https://clawhub.ai/edwardwason/skills/skillhub-daily)
\n\n\n## Skill Output:
\n**Output Type(s):** [text, markdown, JSON, shell commands, guidance]
\n**Output Format:** [Markdown briefing, JSON recommendation data, and command-line execution guidance]
\n**Output Parameters:** [1D]
\n**Other Properties Related to Output:** [May write local recommendation files and optionally publish reports to configured Obsidian, IMA, or Feishu destinations.]
\n\n## Skill Version(s):
\n7.0.0 (source: frontmatter, changelog, server release metadata)
\n\n## Ethical Considerations:
\nUsers should evaluate whether this skill is appropriate for their environment, review any generated or modified files before relying on them, and apply their organization's safety, security, and compliance requirements before deployment.
\n\nArchive v6.2.1: 16 files, 47007 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (2463b), docs/CONTRIBUTING.md (1801b), docs/PUBLISHING_GUIDE.md (5530b), README.md (8364b), references/briefing-template.md (5584b), references/config.md (6220b), references/platform-adapters.md (5910b), references/prompt-templates.md (7982b), references/setup-wizard.md (5353b), references/source-contract.md (3102b), RELEASE_NOTES_v6.2.0.md (4836b), scripts/push_to_ima.py (6044b), scripts/skillhub_daily.py (35179b), skill-card.md (3028b), SKILL.md (10468b), _meta.json (133b)\n\nFile v6.2.1:SKILL.md\n\n---\nname: skillhub-daily\nlicense: MIT\ngithub: https://github.com/skillhub-community/skillhub-daily\ndescription: |\n SkillHub 每日推荐 - 扫描 skillhub.cn 全站 Top100 + 7 大分类各 Top20（共 240 个 Skill），\n 基于用户痛点精准推荐高价值 Skill，支持 IMA/飞书/Obsidian 多通道存储。\n 触发词：每日推荐、SkillHub 日报、潜力Skill、帮我推荐技能。\n 支持两种使用模式：常规 Skills 模式（对话触发）/ Cron 定时任务模式。\nmetadata:\n author: SkillHub-Community\n version: \"6.2.0\"\n platforms: [qclaw, workbuddy, openclaw, hermes, script]\n modes: [interactive, cron]\n---\n\n# SkillHub 每日推荐 v6.2\n\n每日扫描 SkillHub (skillhub.cn)，基于用户痛点精准推荐高价值 Skill，输出结构化简报。\n\n**核心特点**：\n- 🎯 **痛点驱动**：先理解用户需要什么，再推荐什么，不推热门推对路\n- 💎 **信息差优先**：收藏率比下载量更真实——\"试了就留下\"比\"试试就扔\"更有价值\n- 🔄 **跨平台适配**：同一套 SKILL.md，WorkBuddy / qclaw / OpenClaw / Hermes / 纯脚本自动适配\n- 🔌 **双模式支持**：常规 Skills 模式（对话触发） / Cron 定时任务模式\n- 📦 **多通道存储**：IMA 知识库 / 飞书云文档 / Obsidian / 本地四通道并存\n\n## ⚠️ 首次使用必读\n\n**Skill 加载后，必须主动询问用户使用模式：**\n\n> \"欢迎使用 SkillHub 每日推荐！请选择使用模式：\n>\n> **🔵 模式 A：常规 Skills 模式**（推荐新手）\n> - 在对话中说\"每日推荐\"、\"SkillHub 日报\"等触发词即可调用\n> - 每次执行自动扫描你的记忆文件，发现新痛点\n>\n> **🟢 模式 B：Cron 定时任务模式**（推荐重度用户）\n> - 在 Agent 平台配置定时任务（如每日 07:00 自动执行）\n> - 痛点列表在 prompt 中预设，不需要每次扫描记忆\n> - 简报自动推送到飞书/微信/IMA 知识库\n>\n> 请输入 A 或 B。\"\n\n详细对比见 [references/setup-wizard.md](references/setup-wizard.md)\n\n## 前置检查\n\n在执行 Skill 前，先验证环境：\n\n```bash\npython --version # 需要 ≥ 3.10\nnode --version # 需要 ≥ 18（仅 IMA 推送需要）\n```\n\n脚本会自动检测 Python 版本，若当前解释器过低会尝试回退到 `python3.10`/`python3.11`/`python3.12`。\n\n## 执行流程\n\n```\n步骤 1: 模式识别（常规/Cron）→ 决定痛点来源\n步骤 2: 记忆扫描 → 提取痛点（Cron 模式从 prompt 读取）\n步骤 3: 数据抓取 → potential_slim.json\n步骤 4: 痛点 × 类别交叉匹配 → 精准选品\n步骤 5: 生成简报 → 保存到 data/reports/\n步骤 6: 多通道存储（IMA/飞书/Obsidian/本地）\n步骤 7: 输出对话摘要（200 字以内）\n```\n\n### 步骤 1：模式识别\n\n| 调用方式 | 模式 | 痛点来源 |\n|---------|------|---------|\n| 对话中触发词 | 常规模式 | 动态扫描 MEMORY.md + 最近 3 天日志 + gbrain |\n| Cron 定时任务 | Cron 模式 | **直接使用 prompt 中给出的痛点**，不重复扫描 |\n| 纯脚本 | - | 无痛点，使用通用推荐 |\n\n### 步骤 2：记忆扫描（仅模式 A）\n\n**痛点来源**（按优先级）：\n\n| 优先级 | 来源 | 路径 | 平台 |\n|--------|------|------|------|\n| 1 | 工作区每日日志 | `memory/YYYY-MM-DD.md`（最近 3 天） | OpenClaw/Hermes/qclaw |\n| 2 | 工作区长期记忆 | `MEMORY.md` | OpenClaw/Hermes/qclaw |\n| 3 | GBrain 知识库 | `gbrain search ` | 有 gbrain 时 |\n| 4 | 用户级记忆 | 平台特定 | WorkBuddy |\n\n**痛点 → 分类映射**：\n\n| 痛点关键词 | 映射分类 |\n|-----------|---------|\n| 投研/金融/量化/股票/财报 | `data-analysis` |\n| AI/Agent/MCP/RAG/模型 | `ai-intelligence` |\n| 开发/调试/部署/CI/CD | `developer-tools` |\n| 小红书/设计/卡片/文案 | `content-creation` |\n| 自动化/效率/飞书/同步 | `productivity` |\n| 安全/合规/审计/扫描 | `security-compliance` |\n| 协作/会议/文档/邮件 | `communication-collaboration` |\n\n### 步骤 3：数据抓取\n\n```bash\ncd ${SKILL_DIR}\npython scripts/skillhub_daily.py --slim --no-html --data-dir ./data\n```\n\n- `${SKILL_DIR}` = 本 SKILL.md 所在目录的绝对路径\n- `--slim`：裁剪冗余字段，保留 240 个 Skill 完整覆盖，体积减少 ~32%\n- `--no-html`：跳过 HTML 报告\n\n**输出**：\n- `data/potential_slim.json`：结构化数据\n- `data/snapshots/YYYY-MM-DD.json`：每日快照\n- `data/reports/YYYY-MM-DD-briefing.md`：原始简报\n\n### 步骤 4：痛点 × 类别交叉匹配\n\n读取 `data/potential_slim.json` 中的 `category_analysis` + `category_skills`，按痛点匹配分类。\n\n**匹配规则**：\n1. 每个痛点 → 1-2 个分类 → 找该分类中匹配的 Skill\n2. **必须查看** `hidden_gems_in_category`（收藏率高但不在 Top100 的——真正信息差）\n3. 筛选结果：\n - **今日推荐**：3-5 个最匹配痛点的 Skill\n - **被埋没的金子**：收藏率 Top5 但排名 > 20 的\n - **全站潜力 Top10**：按 `potential_score` 排序\n\n### 步骤 5：生成简报\n\n保存到 `data/reports/YYYY-MM-DD-briefing.md`\n\n**格式严格遵循** [references/briefing-template.md](references/briefing-template.md)：\n\n- 标题：含完整日期\n- 痛点行：3-6 个核心痛点\n- 今日推荐：3-5 个，每个含匹配痛点 + 推荐理由 100-150 字 + 核心能力 + 安装命令\n- 被埋没的金子：5 列表格\n- 全站潜力 Top10：6 列表格\n- 分类速览：7 大分类\n- 页脚：生成时间 + 扫描范围 + 个性化说明\n\n### 步骤 6：多通道存储\n\n**存储通道由调度方指定**：\n\n#### 通道 A：IMA 知识库\n\n```bash\npython scripts/push_to_ima.py \"data/reports/YYYY-MM-DD-briefing.md\" \"SkillHub 每日简报 | YYYY-MM-DD\"\n```\n\n**凭证来源**（优先级）：环境变量 → `references/config.json` → `~/.qclaw/skills/ima-skill/config.json` → `~/.workbuddy/skills/ima-skill/config.json`\n\n#### 通道 B：飞书云文档\n\n```bash\n# qclaw / OpenClaw\nfeishu_doc create\nfeishu_doc write\nfeishu_doc read # 验证\n\n# WorkBuddy / Hermes\nlark-cli doc create/write\n```\n\n⚠️ 飞书文档必须三步：create → write → read 验证\n\n#### 通道 C：本地存储\n\n简报已保存到 `data/reports/`，无需额外操作。\n\n#### 通道 D：Obsidian\n\n复制简报到 `{OBSIDIAN_VAULT}/SkillHub/YYYY-MM-DD.md`\n\n### 步骤 7：输出对话摘要\n\n**直接在当前对话中输出摘要**——Cron 任务的对话上下文本身就是推送通道（飞书/微信），不需要额外推送步骤。\n\n**摘要格式**（200 字以内，无表格）：\n\n```\n📊 SkillHub 今日推荐 | YYYY-MM-DD\n基于您的[N]个痛点，今日精选[X]个技能\n🎯 [技能1] — [价值]\n💎 被埋没的金子：[技能名]（收藏率[X]%，排名#[N]）\n📊 今日扫描：240个技能 | 7大分类 | [X]个潜力识别\n详情见[存储位置]\n```\n\n## 交互规则清单\n\n### 必须做 ✅\n\n- **首次加载必须询问使用模式**（常规 / Cron）\n- Cron 模式 prompt 已含痛点时直接使用，不重复扫描\n- 步骤 3 必须使用 `--slim` 模式\n- 推荐必须包含功能描述 + 解决痛点 + 使用场景\n- 必须查看 `hidden_gems_in_category`\n- 凭证从配置文件读取，**禁止反复询问用户**\n\n### 何时不应触发 ⚠️\n\n- 用户明确说\"不要推荐 SkillHub\"或\"暂停每日推荐\"\n- 用户只想单次查询某个 Skill 详情（应直接用搜索功能）\n- 用户的网络环境无法访问 skillhub.cn / api.skillhub.cn\n- 24 小时内已经执行过完整流程（除非用户主动要求）\n- 用户没有明确痛点且未授权访问记忆文件（仅模式 A）\n- 当前为调试/测试模式\n\n### 不能做 ❌\n\n- 不能硬编码痛点列表\n- 不能减少扫描覆盖量（必须 240 个 Skill/天）\n- 不能用下载量代替收藏率做质量判断\n- 不能在输出中暴露用户个人信息或 API 密钥\n- **不能在步骤 7 之后再调用 message 工具推送**——对话上下文本身就是推送\n\n## 跨平台支持\n\n| 平台 | 模式 A | 模式 B (Cron) | 凭证位置 | 推送方式 |\n|------|--------|---------------|---------|---------|\n| **qclaw** | ✅ | ✅ | `~/.qclaw/skills/ima-skill/config.json` | Cron `announce` |\n| **WorkBuddy** | ✅ | ✅ | `~/.workbuddy/skills/ima-skill/config.json` | 渠道对话 |\n| **OpenClaw** | ✅ | ✅ | `~/.openclaw/skills/ima-skill/config.json` | Cron `announce` |\n| **Hermes** | ✅ | ✅ | 平台特定 | webhook/API |\n| **纯脚本** | ❌ | ❌ | 环境变量 | 外部管道 |\n\n详见 [references/platform-adapters.md](references/platform-adapters.md)\n\n## Cron 定时任务配置\n\n本 Skill 被设计为可由定时任务驱动的无头执行模式。定时任务通过 prompt 指定痛点列表和存储通道，Skill 按指令执行。\n\n**qclaw 飞书推送**（每日 07:00）：\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"请执行 skillhub-daily Skill，按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点（请直接使用，不再扫描记忆）\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储通道\\n飞书云文档\\n\\n请完成后输出 200 字以内的对话摘要。\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"feishu\" }\n}\n```\n\n更多模板见 [references/prompt-templates.md](references/prompt-templates.md)\n\n## References 索引\n\n| 文件 | 何时加载 |\n|------|---------|\n| [references/setup-wizard.md](references/setup-wizard.md) | 首次加载 Skill、用户选择模式 A/B 时 |\n| [references/platform-adapters.md](references/platform-adapters.md) | 跨平台配置、凭证管理 |\n| [references/prompt-templates.md](references/prompt-templates.md) | 配置 Cron 定时任务 |\n| [references/briefing-template.md](references/briefing-template.md) | 生成简报时遵循格式 |\n| [references/config.md](references/config.md) | 配置 IMA/飞书/Obsidian 凭证 |\n| [references/source-contract.md](references/source-contract.md) | 需要了解 API 契约时 |\n\n## 数据源\n\n- **API 基地址**：`https://api.skillhub.cn`（无需认证）\n- **主接口**：`GET /api/skills?page=N&pageSize=50&sortBy=downloads&order=desc`\n- **分类**：`GET /api/v1/categories` → `GET /api/skills?category={key}&pageSize=20`\n- **详情**：`GET /api/v1/skills/{slug}`\n\n## License\n\nMIT\n\nFile v6.2.1:README.md\n\n# SkillHub Daily · 每日 Skill 智能推荐\n\n> 每日扫描 SkillHub (skillhub.cn) 全站 Top100 + 7 大分类，基于你的痛点精准推荐高价值 Skill。\n> Daily scan of SkillHub, personalized recommendations based on your pain points.\n\n[🇨🇳 中文](#中文) · [🇺🇸 English](#english)\n\n---\n\n## 中文\n\n### ✨ 这是什么\n\n**SkillHub Daily** 是一个 Agent Skill，让你的 AI 助手每天自动从 77000+ Skill 中挖出最值得安装的 3-5 个——不靠热度榜单，靠**匹配你的实际痛点**。\n\n### 🎯 核心特点\n\n- **痛点驱动**：先理解你需要什么，再推荐什么\n- **信息差优先**：收藏率比下载量更真实——\"试了就留下\"比\"试试就扔\"更有价值\n- **多通道存储**：IMA 知识库 / 飞书云文档 / Obsidian / 本地\n- **双模式支持**：对话触发 / Cron 定时任务\n- **跨平台**：WorkBuddy / qclaw / OpenClaw / Hermes / 纯脚本\n\n### 📦 安装\n\n#### 方式一：ClawHub 一键安装（推荐）\n\n```bash\n# 在 Agent 对话中\n\"帮我安装 skillhub-daily\"\n```\n\n#### 方式二：手动安装\n\n```bash\n# qclaw\ncp -r skillhub-daily/ ~/.qclaw/skills/\n\n# WorkBuddy\ncp -r skillhub-daily/ ~/.workbuddy/skills/\n\n# OpenClaw\ncp -r skillhub-daily/ ~/.openclaw/skills/\n\n# Hermes\ncp -r skillhub-daily/ ~/.hermes/skills/\n```\n\n### 🚀 快速开始\n\n#### 1. 选择使用模式\n\nSkill 安装后，Agent 会主动询问：\n\n> 选 **A（常规模式）** 还是 **B（Cron 模式）**？\n\n#### 2. 配置凭证（可选，仅 IMA 推送需要）\n\n编辑 `references/config.json`：\n\n```json\n{\n \"ima_client_id\": \"\",\n \"ima_api_key\": \"\",\n \"ima_kb_id\": \"\"\n}\n```\n\n#### 3. 触发使用\n\n对话中输入：\n\n- \"每日推荐\"\n- \"SkillHub 日报\"\n- \"看看有什么好 Skill\"\n- \"帮我推荐技能\"\n\n### ⏰ Cron 定时任务\n\n**qclaw 飞书推送**（每日 07:00）：\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"请执行 skillhub-daily Skill，按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点（请直接使用）\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储\\n飞书云文档\\n\\n请完成后输出 200 字以内的对话摘要。\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"feishu\" }\n}\n```\n\n更多模板见 [references/prompt-templates.md](references/prompt-templates.md)\n\n### 📚 文档\n\n| 文档 | 说明 |\n|------|------|\n| [references/setup-wizard.md](references/setup-wizard.md) | 首次安装模式选择 |\n| [references/platform-adapters.md](references/platform-adapters.md) | 跨平台适配 |\n| [references/prompt-templates.md](references/prompt-templates.md) | Cron 提示词模板 |\n| [references/briefing-template.md](references/briefing-template.md) | 简报格式 |\n| [references/config.md](references/config.md) | 用户配置 |\n| [references/source-contract.md](references/source-contract.md) | API 契约 |\n\n### 📊 简报示例\n\n```markdown\n# SkillHub 每日简报 | 2026-06-03\n\n基于您的记忆痛点（[痛点1]、[痛点2]、[痛点3]）个性化推荐\n\n## 今日推荐（为您精选）\n\n### 1. [技能名称] — [价值描述]\n\n**匹配痛点**：[痛点]\n\n[推荐理由]\n\n**核心能力**：[能力1] → [能力2] → [能力3]\n\n**安装**：`skillhub install [slug]`\n\n## 被埋没的金子 Top 5\n| 排名 | 技能名称 | 收藏率 | 埋没原因 | 爆发潜力 |\n|------|---------|--------|----------|----------|\n| #N | 名称 | X.XX% | 原因 | 高 |\n\n## 全站潜力 Top 10\n| 排名 | 技能名称 | 分类 | 收藏率 | 潜力分 | 推荐理由 |\n|------|---------|------|--------|--------|----------|\n| 1-10 | 名称 | 分类 | X.XX% | XX.XX | 20 字理由 |\n```\n\n### 🤝 贡献\n\n欢迎 PR！参见 [CONTRIBUTING.md](docs/CONTRIBUTING.md)\n\n### 📄 License\n\nMIT © [SkillHub-Community](https://github.com/skillhub-community)\n\n---\n\n## English\n\n### ✨ What is this\n\n**SkillHub Daily** is an Agent Skill that makes your AI assistant automatically mine the 3-5 most valuable skills from 77,000+ every day—**not by popularity rankings, but by matching your real pain points**.\n\n### 🎯 Core Features\n\n- **Pain-point driven**: Understand what you need first, then recommend\n- **Information edge first**: Star rate is more honest than download count—\"tried and kept\" beats \"tried and dropped\"\n- **Multi-channel storage**: IMA knowledge base / Lark docs / Obsidian / local\n- **Dual mode**: Interactive trigger / Cron scheduled task\n- **Cross-platform**: WorkBuddy / qclaw / OpenClaw / Hermes / pure script\n\n### 📦 Installation\n\n#### Option 1: ClawHub one-click install (recommended)\n\n```bash\n# In your Agent conversation\n\"Help me install skillhub-daily\"\n```\n\n#### Option 2: Manual install\n\n```bash\n# qclaw\ncp -r skillhub-daily/ ~/.qclaw/skills/\n\n# WorkBuddy\ncp -r skillhub-daily/ ~/.workbuddy/skills/\n\n# OpenClaw\ncp -r skillhub-daily/ ~/.openclaw/skills/\n\n# Hermes\ncp -r skillhub-daily/ ~/.hermes/skills/\n```\n\n### 🚀 Quick Start\n\n#### 1. Choose your mode\n\nAfter Skill is installed, the Agent will ask:\n\n> Choose **A (Interactive mode)** or **B (Cron mode)**?\n\n#### 2. Configure credentials (optional, only for IMA push)\n\nEdit `references/config.json`:\n\n```json\n{\n \"ima_client_id\": \"\",\n \"ima_api_key\": \"\",\n \"ima_kb_id\": \"\"\n}\n```\n\n#### 3. Trigger usage\n\nIn conversation, say:\n\n- \"Daily recommendations\"\n- \"SkillHub brief\"\n- \"Show me good Skills\"\n- \"Recommend skills for me\"\n\n### ⏰ Cron Scheduled Task\n\n**qclaw Lark push** (daily 07:00):\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"Execute skillhub-daily Skill, follow SKILL.md steps 1-7.\\n\\n# Pain points (use directly)\\n- YouTube subtitle extraction\\n- Stock analysis\\n- n8n workflow\\n- Markdown conversion\\n- Desktop automation\\n- Document management\\n\\n# Storage\\nLark cloud document\\n\\nOutput a 200-word summary when done.\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"feishu\" }\n}\n```\n\nMore templates: [references/prompt-templates.md](references/prompt-templates.md)\n\n### 📚 Documentation\n\n| Document | Description |\n|----------|-------------|\n| [references/setup-wizard.md](references/setup-wizard.md) | First-time mode selection |\n| [references/platform-adapters.md](references/platform-adapters.md) | Cross-platform adapters |\n| [references/prompt-templates.md](references/prompt-templates.md) | Cron prompt templates |\n| [references/briefing-template.md](references/briefing-template.md) | Briefing format |\n| [references/config.md](references/config.md) | User configuration |\n| [references/source-contract.md](references/source-contract.md) | API contract |\n\n### 📊 Briefing Example\n\n```markdown\n# SkillHub Daily Brief | 2026-06-03\n\nBased on your memory pain points ([pain1], [pain2], [pain3])\n\n## Today's Picks (Curated for You)\n\n### 1. [Skill Name] — [Value description]\n\n**Matches pain point**: [pain]\n\n[Reasoning]\n\n**Core capabilities**: [cap1] → [cap2] → [cap3]\n\n**Install**: `skillhub install [slug]`\n\n## Hidden Gems Top 5\n| Rank | Skill | Star Rate | Why hidden | Potential |\n|------|-------|-----------|------------|-----------|\n| #N | Name | X.XX% | Reason | High |\n\n## Site-wide Potential Top 10\n| Rank | Skill | Category | Star Rate | Score | Why |\n|------|-------|----------|-----------|-------|-----|\n| 1-10 | Name | Cat | X.XX% | XX.XX | 20 chars |\n```\n\n### 🤝 Contributing\n\nPRs welcome! See [CONTRIBUTING.md](docs/CONTRIBUTING.md)\n\n### 📄 License\n\nMIT © [SkillHub-Community](https://github.com/skillhub-community)\n\n---\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=skillhub-community/skillhub-daily&type=Date)](https://star-history.com/#skillhub-community/skillhub-daily&Date)\n\n## ClawHub Download History\n\n[![ClawHub Downloads](https://img.shields.io/badge/ClawHub-skillhub--daily-blue)](https://clawhub.com/skills/skillhub-daily)\n\n## 📊 Repository Stats\n\n- **Version**: 6.2.0\n- **License**: MIT\n- **Platforms**: qclaw / WorkBuddy / OpenClaw / Hermes / pure script\n- **Modes**: Interactive / Cron\n- **Daily scan**: 240 skills (Top 100 + 7 categories × Top 20)\n\nFile v6.2.1:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn75zj7vzdyvap84adxa8heyyd82f5eh\",\n \"slug\": \"skillhub-daily\",\n \"version\": \"6.2.1\",\n \"publishedAt\": 1780530348444\n}\n\nFile v6.2.1:references/briefing-template.md\n\n# SkillHub 每日简报格式模板\n\n> 本模板用于规范每日简报的输出格式，确保IMA知识库中的简报风格统一、信息完整。\n\n## 文件头\n\n```markdown\n# SkillHub 每日简报 | YYYY-MM-DD\n\n基于您的记忆痛点（[痛点1]、[痛点2]、[痛点3]...）个性化推荐\n```\n\n**要求**：\n- 标题必须包含完整日期\n- 第二行列出用户的核心痛点（3-6个）\n- 痛点从MEMORY.md和近期日志中提取\n\n---\n\n## 今日推荐（为您精选）\n\n### 1. [技能名称] — [一句话价值描述]\n\n**匹配痛点**：[对应用户痛点]\n\n[详细推荐理由，100-150字。必须包含：]\n- [功能描述：这个技能是做什么的]\n- [解决痛点：如何帮助用户解决具体问题]\n- [使用场景：在用户工作流中的具体应用场景]\n\n**核心能力**：[能力1] → [能力2] → [能力3]\n\n**安装**：`skillhub install [技能ID]`\n\n**要求**：\n- 推荐3-5个技能\n- 每个技能必须匹配一个具体痛点\n- 推荐理由必须具体，不能泛泛而谈\n- 安装命令必须可执行\n\n---\n\n## 被埋没的金子 Top 5\n\n```markdown\n|排名|技能名称|收藏率|埋没原因|爆发潜力|\n|---|---|---|---|---|\n|#[排名]|[技能名称]|[收藏率]%|[为什么排名低但值得关注的具体原因]|[高/中/低]|\n```\n\n**要求**：\n- 表格必须包含所有5列\n- 排名使用#前缀（如#70）\n- 收藏率保留2位小数\n- 埋没原因必须具体（如\"分类竞争激烈\"、\"功能描述过于简单\"）\n- 爆发潜力：高/中/低三档\n\n---\n\n## 全站潜力 Top 10\n\n```markdown\n|排名|技能名称|分类|收藏率|潜力分|推荐理由|\n|---|---|---|---|---|---|\n|[1-10]|[名称]|[分类]|[收藏率]%|[分数]|[一句话推荐理由]|\n```\n\n**要求**：\n- 表格必须包含所有6列\n- 排名1-10\n- 潜力分保留2位小数\n- 推荐理由控制在20字以内\n\n---\n\n## 分类速览\n\n```markdown\n[分类1]（Top100内X个，全站Y个，平均收藏率Z%）：[关键发现1-2句]\n[分类2]（Top100内X个，全站Y个，平均收藏率Z%）：[关键发现1-2句]\n...\n```\n\n**分类列表**（7大分类）：\n1. AI 智能\n2. 开发工具\n3. 效率提升\n4. 数据分析\n5. 内容创作\n6. 通讯协作\n7. 安全合规\n\n**要求**：\n- 每个分类1-2句话\n- 包含Top100数量、全站数量、平均收藏率\n- 突出该分类最值得关注的技能\n\n---\n\n## 页脚\n\n```markdown\n简报生成时间：YYYY-MM-DD HH:MM\n数据来源：SkillHub 全站 Top100 + 7大分类各Top20（共240个技能扫描）\n个性化匹配：基于您的 [N] 个记忆痛点 + [M] 个近期任务\n```\n\n**要求**：\n- 生成时间精确到分钟\n- 数据来源说明扫描范围\n- 个性化匹配说明基于多少个痛点和任务\n\n---\n\n## 完整示例\n\n> 以下为通用示例，实际生成时痛点和推荐内容由用户记忆驱动。\n\n```markdown\n# SkillHub 每日简报 | 2026-06-03\n\n基于您的记忆痛点（[痛点1]、[痛点2]、[痛点3]、[痛点4]、[痛点5]、[痛点6]）个性化推荐\n\n## 今日推荐（为您精选）\n\n### 1. [技能名称] — [一句话价值描述]\n\n**匹配痛点**：[对应用户痛点]\n\n[推荐理由 100-150 字：功能描述 + 解决痛点 + 使用场景的通用描述]\n\n**核心能力**：[能力1] → [能力2] → [能力3]\n\n**安装**：`skillhub install [slug]`\n\n### 2. [技能名称] — [一句话价值描述]\n\n**匹配痛点**：[对应用户痛点]\n\n[推荐理由 100-150 字：功能描述 + 解决痛点 + 使用场景的通用描述]\n\n**核心能力**：[能力1] → [能力2] → [能力3]\n\n**安装**：`skillhub install [slug]`\n\n## 被埋没的金子 Top 5\n\n|排名|技能名称|收藏率|埋没原因|爆发潜力|\n|---|---|---|---|---|\n|#[排名]|[技能名称]|[X.XX]%|[具体埋没原因]|[高/中/低]|\n\n## 全站潜力 Top 10\n\n|排名|技能名称|分类|收藏率|潜力分|推荐理由|\n|---|---|---|---|---|---|\n|[1-10]|[名称]|[分类]|[X.XX]%|[XX.XX]|[一句话推荐理由]|\n\n## 分类速览\n\nAI 智能（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n开发工具（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n效率提升（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n数据分析（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n内容创作（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n通讯协作（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n安全合规（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n简报生成时间：2026-06-03 09:00\n数据来源：SkillHub 全站 Top100 + 7大分类各Top20（共240个技能扫描）\n个性化匹配：基于您的 6 个记忆痛点 + 8 个近期任务\n```\n\n**注意事项**：\n- 真实简报中的痛点、技能名、推荐理由都由 Agent 根据用户记忆动态生成\n- 模板中的 `[xxx]` 占位符必须替换为实际内容\n- 不要在示例中包含真实用户的私有研究领域、持仓、工作内容等\n\n---\n\n## 微信摘要格式\n\n```\n📊 SkillHub Daily Brief | YYYY-MM-DD\n\n基于您的[N]个痛点，今日精选[X]个技能：\n\n🎯 [技能1] — [一句话价值]\n解决：[痛点描述]\n\n📈 [技能2] — [一句话价值]\n解决：[痛点描述]\n\n💎 被埋没的金子：[技能名]（收藏率[X]%，排名#[N]）\n\n📊 今日扫描：240个技能 | 7大分类 | [X]个潜力技能识别\n\n详情见IMA\"简报\"知识库\n```\n\n**要求**：\n- 150字以内\n- 纯文本，无表格\n- 包含emoji增加可读性\n- 引导用户查看IMA完整简报\n\nFile v6.2.1:references/config.md\n\n# SkillHub 每日推荐 - 用户配置\n\n## 0. 环境版本验证（首次必做）\n\n在开始配置前，请先验证环境版本：\n\n**Windows (PowerShell / CMD)**：\n```powershell\npython --version\nnode --version\n```\n\n**macOS / Linux (Bash / Zsh)**：\n```bash\npython3 --version\nnode --version\n```\n\n**版本要求**：\n\n| 工具 | 最低版本 | 推荐版本 | 用途 |\n|------|----------|----------|------|\n| Python | 3.10+ | 3.11+ | 核心数据抓取脚本 |\n| Node.js | 18.0+ | 20.0+ | IMA 知识库存储（可选） |\n\n如果版本不符合：\n- Python：前往 https://www.python.org/downloads/ 下载安装\n- Node.js：前往 https://nodejs.org/ 下载 LTS 版本\n\n---\n\n## 1. 存储通道\n\n存储通道由调度方（定时任务 prompt 或用户指令）指定。本文件记录各通道的凭证和偏好。\n\n| 配置项 | 说明 | 默认值 |\n|--------|------|--------|\n| `IMA_ENABLED` | 是否启用 IMA 知识库存储 | `false` |\n| `LARK_ENABLED` | 是否启用飞书云文档存储 | `false` |\n| `LOCAL_ENABLED` | 是否启用本地存储 | `true` |\n| `OBSIDIAN_ENABLED` | 是否启用 Obsidian 同步 | `false` |\n| `OBSIDIAN_VAULT` | Obsidian vault 路径 | （空） |\n\n---\n\n## 2. IMA 知识库配置\n\n凭证来源优先级：\n1. **环境变量** `IMA_CLIENT_ID` / `IMA_API_KEY` / `IMA_KB_ID`（最高优先级）\n2. `references/config.json`（本目录下）\n3. `~/.qclaw/skills/ima-skill/config.json`（qclaw 环境）\n4. `~/.workbuddy/skills/ima-skill/config.json`（WorkBuddy 环境）\n5. `~/.openclaw/skills/ima-skill/config.json`（OpenClaw 环境）\n\n首次使用时填写 `references/config.json`：\n```json\n{\n \"ima_client_id\": \"\",\n \"ima_api_key\": \"\",\n \"ima_kb_id\": \"\"\n}\n```\n\n> 凭证留空 = 不启用 IMA。填写后不再询问。\n\n### 知识库 ID 获取\n\n1. 打开 IMA，创建一个\"SkillHub 简报\"专用知识库\n2. 进入知识库，复制 URL 中的长 ID（格式如 `=`，约 44 字符）\n3. 填入 `ima_kb_id` 字段（**请勿将真实 ID 上传到公开仓库**）\n\n---\n\n## 3. 飞书文档配置\n\n| 平台 | 配置方式 |\n|------|---------|\n| **qclaw** | 自动使用已配置的飞书应用凭证 |\n| **WorkBuddy** | 需安装 lark-cli 并执行 `lark-cli auth login` |\n| **OpenClaw** | 需安装 lark-cli 并执行 `lark-cli auth login` |\n| **Hermes** | 需安装 lark-cli 并执行 `lark-cli auth login` |\n\n可选配置：\n\n| 配置项 | 说明 | 示例 |\n|--------|------|------|\n| `LARK_FOLDER_TOKEN` | 飞书目标文件夹 token | （空=根目录） |\n| `OBSIDIAN_VAULT` | Obsidian Vault 路径 | （空，例如 ``） |\n\n启用 Obsidian 后，简报会复制到 `{OBSIDIAN_VAULT}/SkillHub/YYYY-MM-DD.md`。\n\n---\n\n## 5. 通知说明\n\n**本 Skill 不负责通知推送。** 推送由外部编排负责：\n\n| 平台 | 推送机制 |\n|------|---------|\n| qclaw cron | `delivery.announce` → 飞书/微信 |\n| WorkBuddy 定时任务 | 渠道对话直接展示 |\n| OpenClaw cron | `delivery.announce` → 飞书/微信 |\n| 手动触发 | 当前对话中输出 |\n| 纯脚本 | 外部管道（如 `tee` / 文件输出） |\n\n详见 [platform-adapters.md](platform-adapters.md)。\n\n---\n\n## 6. 自动化定时任务配置\n\n### 6.1 跨平台 Cron 模板\n\n详见 [prompt-templates.md](prompt-templates.md) — 包含 qclaw / WorkBuddy / OpenClaw / Hermes / 纯脚本的完整模板。\n\n### 6.2 Windows 任务计划程序（纯脚本模式）\n\n**图形化配置**：\n1. 打开\"任务计划程序\"（Win+R → `taskschd.msc`）\n2. 点击右侧\"创建任务\"\n3. 配置如下：\n\n| 选项卡 | 字段 | 配置 |\n|--------|------|------|\n| 常规 | 名称 | SkillHub 每日推荐 |\n| 触发器 | 新建 → 每日 | 06:00 |\n| 操作 | 新建 → 启动程序 | 程序：`python` |\n| 操作 | 参数 | `scripts\\skillhub_daily.py --slim --no-html --data-dir ./data` |\n| 操作 | 起始于 | `C:\\path\\to\\skillhub-daily` |\n| 条件 | 唤醒计算机运行 | ✅ 勾选 |\n\n**PowerShell 一键创建（管理员权限）**：\n\n```powershell\n$action = New-ScheduledTaskAction -Execute \"python\" -Argument \"scripts\\skillhub_daily.py --slim --no-html --data-dir ./data\" -WorkingDirectory \"C:\\path\\to\\skillhub-daily\"\n$trigger = New-ScheduledTaskTrigger -Daily -At \"06:00\"\nRegister-ScheduledTask -TaskName \"SkillHub 每日推荐\" -Action $action -Trigger $trigger -Description \"每日扫描 SkillHub 并生成推荐简报\"\n```\n\n### 6.3 Linux/macOS Crontab\n\n```bash\n# 编辑 crontab\ncrontab -e\n\n# 添加任务（每日 06:00）\n0 6 * * * cd /path/to/skillhub-daily && python scripts/skillhub_daily.py --slim --no-html --data-dir ./data\n```\n\n---\n\n## 7. 目录结构\n\n```\nskillhub-daily/\n├── SKILL.md # 技能说明（Agent 入口）\n├── README.md # 快速上手\n├── _meta.json # 元数据\n├── .gitignore\n├── scripts/\n│ ├── skillhub_daily.py # 数据抓取+分析引擎\n│ └── push_to_ima.py # IMA 推送脚本\n├── references/\n│ ├── setup-wizard.md # 首次安装模式选择\n│ ├── platform-adapters.md # 跨平台适配\n│ ├── prompt-templates.md # Cron 提示词模板\n│ ├── briefing-template.md # 简报格式模板\n│ ├── config.md # 本文件\n│ └── source-contract.md # API 接口契约\n└── data/ # 运行时数据（gitignore）\n ├── potential.json\n ├── potential_slim.json\n ├── snapshots/\n ├── reports/\n ├── latest.json\n └── dates.json\n```\n\n---\n\n## 8. 故障排查\n\n| 问题 | 解决方案 |\n|------|---------|\n| Python 版本过低 | 升级到 3.10+ 或安装 `python3.10` |\n| Node 未安装 | 仅 IMA 推送需要，可不装 |\n| IMA 推送失败 | 检查凭证、检查 `ima_kb_id` 是否有效 |\n| 飞书文档为空 | 确认走 `create` + `write` + `read` 三步 |\n| 简报无个性化 | 模式 A 需确保 MEMORY.md 存在且有内容 |\n| Cron 不执行 | 检查时区、系统时间、cron 服务状态 |\n| 凭证未生效 | 环境变量优先级高于 config.json |\n\n更多问题见 [platform-adapters.md](platform-adapters.md) 故障排查章节。\n\nFile v6.2.1:references/platform-adapters.md\n\n# SkillHub 每日推荐 - 跨平台适配说明\n\n> 本文档说明 skillhub-daily 在不同 Agent 平台上的安装、配置和使用方式。\n\n## 支持的平台\n\n| 平台 | 类型 | 模式 A | 模式 B (Cron) | 凭证位置 | 推送方式 |\n|------|------|--------|---------------|---------|---------|\n| **qclaw** | 腾讯系 | ✅ | ✅ | `~/.qclaw/skills/ima-skill/config.json` | Cron `announce` |\n| **WorkBuddy** | 腾讯系 | ✅ | ✅ | `~/.workbuddy/skills/ima-skill/config.json` | 渠道对话 |\n| **OpenClaw** | 开源 | ✅ | ✅ | `~/.openclaw/skills/ima-skill/config.json` | Cron `announce` |\n| **Hermes** | 开源 | ✅ | ✅ | 平台特定 | webhook/API |\n| **纯脚本** | CLI | ❌ | ❌ | 环境变量 | 外部管道 |\n\n---\n\n## 1. qclaw（腾讯系）\n\n### 安装\n\n```bash\n# 方式 1：复制到 skills 目录\ncp -r skillhub-daily/ ~/.qclaw/skills/\n\n# 方式 2：使用 skillhub CLI\nskillhub install skillhub-daily\n```\n\n### 凭证配置\n\n编辑 `~/.qclaw/skills/ima-skill/config.json`：\n```json\n{\n \"ima_client_id\": \"your_client_id\",\n \"ima_api_key\": \"your_api_key\",\n \"ima_kb_id\": \"your_kb_id\"\n}\n```\n\n或者使用环境变量（优先级更高）：\n```bash\nexport IMA_CLIENT_ID=\"your_client_id\"\nexport IMA_API_KEY=\"your_api_key\"\nexport IMA_KB_ID=\"your_kb_id\"\n```\n\n### Cron 定时任务示例\n\n**飞书推送**（每日 07:00）：\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"执行 skillhub-daily Skill：按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n痛点：YouTube字幕提取、股票分析、n8n工作流、Markdown转换、桌面自动化、文档管理\\n存储：飞书云文档\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"feishu\" }\n}\n```\n\n**微信推送**（每日 09:20）：\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"20 9 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"执行 skillhub-daily Skill：按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n痛点：YouTube字幕提取、股票分析、n8n工作流、Markdown转换、桌面自动化、文档管理\\n存储：IMA知识库\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"qclaw-weixin\" }\n}\n```\n\n### 注意事项\n\n- qclaw 微信渠道仅支持纯文本推送，因此输出摘要必须 ≤150 字\n- 飞书渠道支持 Markdown，但表格会简化\n- IMA 推送会自动 `create` + `add_knowledge`，无需手动操作\n\n---\n\n## 2. WorkBuddy（腾讯系）\n\n### 安装\n\n```bash\ncp -r skillhub-daily/ ~/.workbuddy/skills/\n```\n\n### 凭证配置\n\n编辑 `~/.workbuddy/skills/ima-skill/config.json`，格式同 qclaw。\n\n### 定时任务配置\n\n在 WorkBuddy 项目级创建定时任务：\n1. 打开 WorkBuddy\n2. 进入\"任务模式\"\n3. 创建新任务，cron 表达式 `0 7 * * *`\n4. 复制 [prompt-templates.md](prompt-templates.md) 中的提示词\n5. 启用\"完成后通知到：微信/飞书\"\n\n### 渠道差异\n\n| 渠道 | 支持 Markdown | 支持表格 | 限制 |\n|------|--------------|---------|------|\n| 微信 | ❌ | ❌ | 纯文本 ≤150 字 |\n| 飞书 | ✅ | ✅ | 表格简化 |\n| IMA 知识库 | ✅ | ✅ | 完整 Markdown |\n\n---\n\n## 3. OpenClaw（开源通用）\n\n### 安装\n\n```bash\ncp -r skillhub-daily/ ~/.openclaw/skills/\n```\n\n### 凭证配置\n\n```bash\nmkdir -p ~/.openclaw/skills/ima-skill/\ncat > ~/.openclaw/skills/ima-skill/config.json < config.json） |\n| Cron 不执行 | 检查系统时间、时区配置 |\n| 推送失败 | 查看 `data/logs/` |\n| 痛点不匹配 | 更新 prompt 中的痛点列表 |\n| Python 版本过低 | 升级到 3.10+，或安装 `python3.10` |\n\n详见 [setup-wizard.md](setup-wizard.md) 故障排查章节。\n\nFile v6.2.1:references/prompt-templates.md\n\n# SkillHub 每日推荐 - Cron 定时任务提示词模板\n\n> 本文档提供多平台的 Cron 定时任务提示词模板，复制即可使用。\n\n## 通用提示词结构\n\n每个 Cron 任务 prompt 应包含以下部分：\n\n```\n执行 skillhub-daily Skill：按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\n\n# 痛点（请直接使用，不再扫描记忆）\n- [痛点1]\n- [痛点2]\n- [痛点3]\n- [痛点4]（可选）\n- [痛点5]（可选）\n- [痛点6]（可选）\n\n# 存储通道\n[IMA知识库 / 飞书云文档 / 本地 / Obsidian]\n\n# 知识库 ID（如使用 IMA）\n[your_kb_id]\n\n# 飞书文件夹 Token（如使用飞书且指定文件夹）\n[your_folder_token]（留空=根目录）\n\n# Obsidian Vault 路径（如使用 Obsidian）\n[your_vault_path]\n\n# 输出要求\n完成后输出 200 字以内的对话摘要（无表格）。\n```\n\n---\n\n## 模板 1：qclaw 飞书推送（推荐）\n\n**适用平台**：qclaw \n**存储**：飞书云文档 \n**推送渠道**：飞书 \n**Cron**：每日 07:00\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"请执行 skillhub-daily Skill，按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点（请直接使用，不再扫描记忆）\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储通道\\n飞书云文档\\n\\n请完成后输出 200 字以内的对话摘要（无表格）。\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"feishu\" }\n}\n```\n\n---\n\n## 模板 2：qclaw 微信推送（IMA 知识库）\n\n**适用平台**：qclaw \n**存储**：IMA 知识库 \n**推送渠道**：微信 \n**Cron**：每日 09:20\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"20 9 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"请执行 skillhub-daily Skill，按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点（请直接使用，不再扫描记忆）\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储通道\\nIMA 知识库\\n\\n# 知识库 ID（请替换为你的真实 ID）\\n=\\n\\n请完成后输出 150 字以内的纯文本摘要（微信限制）。\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"qclaw-weixin\" }\n}\n```\n\n---\n\n## 模板 3：WorkBuddy 飞书推送\n\n**适用平台**：WorkBuddy \n**存储**：飞书云文档 \n**推送渠道**：飞书 \n**Cron**：每日 07:00\n\n**WorkBuddy 项目级定时任务 prompt**：\n\n```\n执行 skillhub-daily Skill，按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\n\n# 痛点\n- YouTube 字幕提取\n- 股票分析\n- n8n 工作流\n- Markdown 转换\n- 桌面自动化\n- 文档管理\n\n# 存储通道\n飞书云文档\n\n# 通知渠道\n完成后通知到：飞书\n```\n\n**WorkBuddy 渠道级定时任务 prompt**（搜索 IMA 简报并推送）：\n\n```\n每天 09:20 搜索 IMA 知识库中今日创建的 SkillHub 简报，读取内容并概括 150 字纯文本推送到微信。\n```\n\n---\n\n## 模板 4：OpenClaw Cron（CLI 模式）\n\n**适用平台**：OpenClaw（CLI 调用） \n**存储**：本地 \n**Cron**：每日 06:00\n\n```bash\n# crontab -e\n0 6 * * * cd /home/user/.openclaw/skills/skillhub-daily && /usr/bin/python3 scripts/skillhub_daily.py --slim --no-html --data-dir ./data\n```\n\n**或者 OpenClaw Agent 调度**：\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 6 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"执行 skillhub-daily Skill：按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储通道\\n本地存储（仅生成 data/reports/YYYY-MM-DD-briefing.md）\\n\\n# 输出\\n完成后输出 200 字以内的对话摘要。\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"console\" }\n}\n```\n\n---\n\n## 模板 5：Hermes Webhook 触发\n\n**适用平台**：Hermes \n**存储**：IMA 知识库 \n**Cron**：每日 07:00\n\n```bash\n0 7 * * * curl -X POST https://hermes.example.com/api/v1/skills/skillhub-daily/execute \\\n -H \"Authorization: Bearer ${HERMES_TOKEN}\" \\\n -H \"Content-Type: application/json\" \\\n -d '{\n \"pain_points\": [\n \"YouTube 字幕提取\",\n \"股票分析\",\n \"n8n 工作流\",\n \"Markdown 转换\",\n \"桌面自动化\",\n \"文档管理\"\n ],\n \"storage\": \"ima\",\n \"ima_kb_id\": \"=\",\n \"output_summary\": true\n }'\n```\n\n---\n\n## 模板 6：纯脚本 + 手动推送\n\n**适用场景**：CI/CD、容器化、开发者 \n**存储**：本地 + 手动 IMA 推送\n\n```bash\n#!/bin/bash\n# run_skillhub_daily.sh\n\nset -e\n\nSKILL_DIR=\"/path/to/skillhub-daily\"\nDATE=$(date +%Y-%m-%d)\nBRIEFING=\"${SKILL_DIR}/data/reports/${DATE}-briefing.md\"\n\n# 1. 数据抓取\ncd \"${SKILL_DIR}\"\npython scripts/skillhub_daily.py --slim --no-html --data-dir ./data\n\n# 2. 检查简报\nif [ ! -f \"${BRIEFING}\" ]; then\n echo \"ERROR: Briefing not found: ${BRIEFING}\"\n exit 1\nfi\n\n# 3. 推送到 IMA（如已配置凭证）\nif [ -n \"${IMA_CLIENT_ID}\" ] && [ -n \"${IMA_API_KEY}\" ]; then\n python scripts/push_to_ima.py \"${BRIEFING}\" \"SkillHub 每日简报 | ${DATE}\"\nfi\n\necho \"Done! Briefing: ${BRIEFING}\"\n```\n\n**Crontab**：\n```bash\n0 7 * * * /path/to/run_skillhub_daily.sh >> /var/log/skillhub-daily.log 2>&1\n```\n\n---\n\n## 模板 7：Obsidian 同步（个人知识库）\n\n**适用平台**：任意 \n**存储**：Obsidian Vault \n**Cron**：每日 07:00\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"执行 skillhub-daily Skill：按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储通道\\nObsidian（复制简报到 {OBSIDIAN_VAULT}/SkillHub/YYYY-MM-DD.md）\\n\\n# Obsidian Vault 路径（请替换为你的真实路径）\\n\\n\\n# 附加操作\\n- 简报已生成到本地\\n- 复制到 Obsidian\\n- 不推送微信/飞书\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"console\" }\n}\n```\n\n---\n\n## 痛点列表示例（可直接复制）\n\n### 通用痛点（6 个）\n\n```\n- YouTube 字幕提取\n- 股票分析\n- n8n 工作流\n- Markdown 转换\n- 桌面自动化\n- 文档管理\n```\n\n### 投研类（金融）\n\n```\n- 财报数据抓取\n- 竞品对比\n- 行业研报整理\n- 量化策略回测\n- 舆情监控\n- 投资组合管理\n```\n\n### 开发类\n\n```\n- 代码 review\n- 自动化部署\n- 单元测试生成\n- API 调试\n- 日志分析\n- 性能监控\n```\n\n### AI/Agent 类\n\n```\n- Prompt 工程\n- RAG 检索增强\n- Agent 编排\n- MCP 协议集成\n- 模型微调\n- 推理优化\n```\n\n### 办公效率类\n\n```\n- 会议纪要\n- 邮件分类\n- 日程管理\n- 文档协作\n- 飞书自动化\n- 微信运营\n```\n\n### 自定义痛点\n\n直接列出你近期的痛点即可，例如：\n```\n- 短视频脚本生成\n- PPT 自动排版\n- 客户跟进提醒\n- 团队日报汇总\n```\n\n---\n\n## 最佳实践\n\n1. **痛点数量控制在 3-6 个**——太少不够精准，太多匹配分散\n2. **痛点要具体**——避免\"提高效率\"这种泛泛的描述\n3. **每 1-2 周更新痛点**——根据工作重心变化\n4. **Cron 时间错开**——避免与 IMA、飞书等推送任务冲突\n5. **首次使用先手动测试**——确认无误后再启用 Cron\n\n---\n\n## 验证清单\n\nCron 任务创建后，请逐项验证：\n\n- [ ] 手动触发一次，确认简报生成\n- [ ] 确认存储到目标通道（IMA/飞书/Obsidian）\n- [ ] 确认对话摘要正常输出\n- [ ] 确认推送渠道收到通知\n- [ ] 检查 `data/logs/` 无错误\n- [ ] 启用定时执行\n- [ ] 24 小时后检查是否自动执行\n\nFile v6.2.1:references/setup-wizard.md\n\n# SkillHub 每日推荐 - 首次安装向导\n\n> 本文档指导用户在首次安装 skillhub-daily 时选择合适的使用模式。\n\n## 启动对话\n\n当用户首次安装本 Skill（或者首次说\"每日推荐\"等触发词）时，**必须**主动询问以下问题：\n\n> \"欢迎使用 SkillHub 每日推荐！请先选择使用模式：\n>\n> **🔵 模式 A：常规 Skills 模式**（推荐新手）\n> - 在对话中随时说\"每日推荐\"、\"SkillHub 日报\"等触发词即可调用\n> - 每次执行时自动扫描您的记忆文件，发现新的痛点\n> - 适合：偶尔使用、探索性发现\n>\n> **🟢 模式 B：Cron 定时任务模式**（推荐重度用户）\n> - 在 Agent 平台配置定时任务（如每日 07:00 自动执行）\n> - 痛点列表在 prompt 中预设，不需要每次扫描记忆\n> - 简报自动推送到飞书/微信/IMA 知识库\n> - 适合：每日固定阅读、自动化工作流\n>\n> 请输入 **A** 或 **B** 继续。\"\n\n---\n\n## 模式 A：常规 Skills 模式\n\n### A.1 配置步骤\n\n#### 1. 安装 Skill\n\n将本目录复制到对应平台：\n\n| 平台 | 安装位置 |\n|------|---------|\n| qclaw | `~/.qclaw/skills/skillhub-daily/` |\n| WorkBuddy | `~/.workbuddy/skills/skillhub-daily/` |\n| OpenClaw | `~/.openclaw/skills/skillhub-daily/` |\n| Hermes | 平台对应目录 |\n\n或者使用 `skillhub install` 命令安装。\n\n#### 2. 验证环境\n\n```bash\n# Windows\npython --version\nnode --version\n\n# macOS/Linux\npython3 --version\nnode --version\n```\n\n**版本要求**：Python 3.10+，Node.js 18+（可选，仅 IMA 推送需要）\n\n#### 3. （可选）配置 IMA 推送\n\n编辑 `references/config.json`：\n```json\n{\n \"ima_client_id\": \"your_client_id\",\n \"ima_api_key\": \"your_api_key\",\n \"ima_kb_id\": \"your_kb_id\"\n}\n```\n\n不填 = 不启用 IMA。\n\n#### 4. 触发使用\n\n在对话中输入任意触发词：\n- \"每日推荐\"\n- \"SkillHub 日报\"\n- \"看看有什么好 Skill\"\n- \"帮我推荐技能\"\n- \"潜力 Skill\"\n\n### A.2 使用流程\n\n```\n用户说触发词\n ↓\nAgent 扫描 MEMORY.md + 最近 3 天日志\n ↓\n提取 3-6 个核心痛点\n ↓\n运行 skillhub_daily.py 抓取数据\n ↓\n痛点 × 类别交叉匹配\n ↓\n生成简报 + 存储（IMA/飞书/本地）\n ↓\n输出对话摘要\n```\n\n---\n\n## 模式 B：Cron 定时任务模式\n\n### B.1 配置步骤\n\n#### 1-3. 同模式 A 的 1-3 步\n\n#### 4. 选择目标平台\n\n确定你的 Agent 平台（qclaw / WorkBuddy / OpenClaw / Hermes），参考：\n- [platform-adapters.md](platform-adapters.md) - 各平台配置方式\n- [prompt-templates.md](prompt-templates.md) - 定时任务提示词模板\n\n#### 5. 准备痛点列表\n\n回顾你近期的 3-6 个核心痛点（来自 MEMORY.md 或主观判断），例如：\n- YouTube 字幕提取\n- 股票分析\n- n8n 工作流\n- Markdown 转换\n- 桌面自动化\n- 文档管理\n\n#### 6. 创建定时任务\n\n**qclaw 示例**（详见 [prompt-templates.md](prompt-templates.md)）：\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"请执行 skillhub-daily Skill，按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点（请直接使用，不再扫描记忆）\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储通道\\nIMA 知识库\\n\\n# 知识库 ID（请替换为你的真实 ID）\\n=\\n\\n请完成后输出 200 字以内的对话摘要。\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"feishu\" }\n}\n```\n\n#### 7. 验证定时任务\n\n1. 手动触发一次（qclaw: `trigger` / WorkBuddy: 测试运行）\n2. 检查简报是否生成到 `data/reports/`\n3. 检查是否推送到目标渠道\n4. 确认无误后启用定时执行\n\n### B.2 使用流程\n\n```\n定时触发（每日 07:00）\n ↓\nAgent 接收 prompt（含预设痛点）\n ↓\n直接使用 prompt 中的痛点（不重复扫描）\n ↓\n运行 skillhub_daily.py 抓取数据\n ↓\n痛点 × 类别交叉匹配\n ↓\n生成简报 + 存储（IMA/飞书/Obsidian）\n ↓\n输出对话摘要（200 字以内）\n ↓\ndelivery.announce → 推送到飞书/微信\n```\n\n---\n\n## 模式切换\n\n如果想从 A 切换到 B（或反之），只需：\n1. 告诉 Agent \"切换到 Cron 模式\" 或 \"切换到常规模式\"\n2. Agent 会重新走对应模式的配置向导\n\n---\n\n## 常见问题\n\n### Q1: 两种模式可以同时用吗？\n\n**可以。** 例如：\n- 模式 A 用于探索性触发（\"看看有什么好 Skill\"）\n- 模式 B 用于每日定时（07:00 推送简报）\n\n两者互不冲突，但需要注意避免在 24 小时内重复生成简报（提示用户避免打扰）。\n\n### Q2: Cron 模式下痛点列表多久更新一次？\n\n**建议每 1-2 周更新一次。** 更新方式：\n1. 修改定时任务的 prompt 中的痛点列表\n2. 或者重新扫描 MEMORY.md 提取新痛点\n\n### Q3: 模式 B 推送失败怎么办？\n\n检查清单：\n- [ ] IMA/飞书凭证是否正确\n- [ ] 知识库 ID 是否有效\n- [ ] 网络是否能访问 api.skillhub.cn\n- [ ] 查看 `data/logs/` 中的错误日志\n\n### Q4: 可以先试用 A 再升级到 B 吗？\n\n**强烈推荐。** 先用模式 A 跑几天，体验推荐质量，然后：\n1. 确定你满意的痛点列表\n2. 创建 Cron 定时任务\n3. 切换到模式 B\n\nFile v6.2.1:references/source-contract.md\n\n# SkillHub API 接口契约\n\n## 基础信息\n\n- **API 基地址**：`https://api.skillhub.cn`\n- **认证方式**：无需认证\n- **前端页面**：`https://skillhub.cn/skills?sort=downloads`\n\n## 核心接口\n\n### 1. 下载榜列表\n\n```\nGET /api/skills?page={page}&pageSize={size}&sortBy=downloads&order=desc\n```\n\n**参数**：\n\n| 参数 | 类型 | 默认 | 说明 |\n|------|------|------|------|\n| page | int | 1 | 页码 |\n| pageSize | int | 50 | 每页条数（最大50） |\n| sortBy | string | downloads | 排序字段 |\n| order | string | desc | 排序方向 |\n\n**响应**：\n\n```json\n{\n \"code\": 0,\n \"data\": {\n \"skills\": [\n {\n \"slug\": \"skill-name\",\n \"name\": \"Skill名称\",\n \"ownerName\": \"作者\",\n \"category\": \"developer-tools\",\n \"description_zh\": \"中文描述\",\n \"description\": \"英文描述\",\n \"downloads\": 12345,\n \"installs\": 8900,\n \"stars\": 456,\n \"score\": 4.5,\n \"version\": \"1.0.0\",\n \"homepage\": \"https://...\",\n \"labels\": { \"requires_api_key\": false },\n \"source\": \"github\"\n }\n ],\n \"total\": 77000\n }\n}\n```\n\n### 2. 分类列表\n\n```\nGET /api/v1/categories\n```\n\n**响应**：\n\n```json\n{\n \"items\": [\n {\n \"key\": \"developer-tools\",\n \"name\": \"开发工具\",\n \"nameEn\": \"developer-tools\",\n \"sortOrder\": 10,\n \"active\": true\n }\n ]\n}\n```\n\n**7大分类**：\n\n| key | 中文名 | 全站Skill数 |\n|-----|--------|------------|\n| ai-intelligence | AI 智能 | ~3600 |\n| developer-tools | 开发工具 | ~6400 |\n| productivity | 效率提升 | ~4400 |\n| data-analysis | 数据分析 | ~3900 |\n| content-creation | 内容创作 | ~3100 |\n| security-compliance | 安全合规 | ~2100 |\n| communication-collaboration | 通讯协作 | ~1400 |\n\n### 3. 分类筛选\n\n```\nGET /api/skills?category={key}&pageSize={size}&sortBy=downloads&order=desc\n```\n\n与下载榜列表接口格式相同，增加 `category` 筛选参数。\n\n### 4. Skill详情\n\n```\nGET /api/v1/skills/{slug}\n```\n\n**注意**：此接口部分 slug 可能返回空的 `skill` 字段，建议优先使用列表接口的 `description_zh` 字段。\n\n## 衍生指标计算\n\n### 收藏率\n\n```python\nstar_rate = (stars / downloads * 100) if downloads > 0 else 0.0\n```\n\n### 安装转化率\n\n```python\ninstall_rate = (installs / downloads * 100) if downloads > 0 else 0.0\n```\n\n### 活跃安装率\n\n```python\nactive_rate = (stars / installs * 100) if installs > 0 else 0.0\n```\n\n### 综合潜力分\n\n```python\npotential_score = (\n star_rate_normalized * 40 +\n install_rate_normalized * 30 +\n active_rate_normalized * 20 +\n star_bonus * 10\n)\n```\n\n归一化到 0-100 分。\n\n## 潜力筛选规则\n\n1. **收藏率 Top10**（始终生效，不需历史数据）\n2. **被埋没的金子**：收藏率高但排名>20（始终生效）\n3. **新进 Top100** / 下载增量+星标增量 / 安装增量 / 排名上升 / 收藏率上升（需历史数据对比）\n\n## 请求规范\n\n- User-Agent: `SkillHub-Daily/5.0`\n- Accept: `application/json`\n- Referer: `https://skillhub.cn/`\n- 请求超时: 20秒\n\nFile v6.2.1:CHANGELOG.md\n\n# Changelog\n\nAll notable changes to this project will be documented in this file.\n\nThe format is based on [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/en/1.1.0/),\nand this project adheres to [Semantic Versioning](https://semver.org/spec/v2.0.0.html).\n\n## [6.2.0] - 2026-06-03\n\n### 🎉 Major Release: 跨平台融合版 (Cross-Platform Universal Edition)\n\n融合 v6.1 (qclaw 优化版) + v5.0 评审建议 + 双模式增强，作为跨平台通用版发布。\n\n### ✨ Added (新增)\n\n- **首次加载必须询问使用模式**（模式 A 常规 / 模式 B Cron）\n- **Cron 模式跳过记忆扫描**：直接使用 prompt 中的痛点\n- **7 个平台提示词模板**：qclaw / WorkBuddy / OpenClaw / Hermes / 纯脚本 / Obsidian / 微信\n- **跨平台凭证搜索**：4 级优先级（环境变量 → 本地 config → qclaw → workbuddy）\n- **推送职责解耦**：外部编排负责推送，Skill 仅生成内容\n- **修复 v6.1 隐藏 bug**：`argparse` 格式化冲突（`%` 字符）\n- **环境版本验证**：Python ≥ 3.10、Node.js ≥ 18\n- **Python 自动回退检测**：当前解释器过低时尝试 python3.10/3.11/3.12\n- **何时不应触发清单**：7 条边界场景\n- **完整中英 README**：参考 eze-is/web-access 范式\n\n### 🔧 Changed (变更)\n\n- 描述精简：323 字符 → 230 字符\n- 元数据统一：SKILL.md / _meta.json / plugin.json 全部 6.2.0\n- 添加 `allowed-tools`：Read, Write, Bash, Glob, Grep\n- `User-Agent` 升级为 `SkillHub-Daily/6.2`\n- 隐私保护：所有真实 ID/路径替换为占位符\n- 简报模板通用化（移除个人化示例）\n\n### 🐛 Fixed (修复)\n\n- v6.1 `argparse` 格式化崩溃 bug\n- 版本号不一致问题（SKILL.md 5.0 vs _meta.json 1.0.0）\n- 飞书文档 `create` 后内容为空（增加 `read` 验证步骤）\n\n### 📚 Documentation (文档)\n\n- 新增 `references/setup-wizard.md`：首次安装向导\n- 新增 `references/platform-adapters.md`：跨平台适配\n- 新增 `references/prompt-templates.md`：Cron 模板\n- 新增 `README.md` 中英双语版\n- 完善 `config.md`：环境验证 + Windows Cron + 凭证多路径\n- 完善 `briefing-template.md`：通用化示例\n\n## [6.1.0] - Previous Release\n\n- 独立 `push_to_ima.py` 脚本\n- 独立 `briefing-template.md`\n- README.md\n- .gitignore\n- 痛点来源按调用方式动态选择\n\n## [5.0.0] - Earlier Release\n\n- 基础数据抓取\n- 240 个 Skill 扫描\n- 收藏率 / 潜力分计算\n- 隐藏金子识别\n\nFile v6.2.1:docs/CONTRIBUTING.md\n\n# Contributing to SkillHub Daily\n\n我们欢迎任何形式的贡献！无论是 bug 报告、功能建议、文档改进还是代码 PR。\n\nWe welcome all forms of contributions! Bug reports, feature requests, documentation improvements, and code PRs are all welcome.\n\n## 🐛 Bug 报告\n\n在 [Issues](https://github.com/skillhub-community/skillhub-daily/issues) 提交 bug 时，请包含：\n\n1. **环境信息**：Python 版本、Node.js 版本、操作系统、Agent 平台\n2. **使用模式**：A 常规 / B Cron\n3. **复现步骤**：触发词 / 痛点列表 / 存储通道\n4. **预期 vs 实际**：\n5. **错误日志**：完整堆栈\n\n## 💡 功能建议\n\n在 [Issues](https://github.com/skillhub-community/skillhub-daily/issues) 提交 feature request：\n\n1. **使用场景**：你为什么需要这个功能？\n2. **期望行为**：详细描述期望的输入/输出\n3. **替代方案**：你考虑过哪些其他实现？\n\n## 🔧 Pull Request\n\n### 开发流程\n\n1. Fork 仓库\n2. 创建 feature 分支：`git checkout -b feature/amazing-feature`\n3. 提交更改：`git commit -m \"feat: add amazing feature\"`\n4. 推送分支：`git push origin feature/amazing-feature`\n5. 创建 Pull Request\n\n### 提交规范\n\n使用 [Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/)：\n\n```\nfeat: 新功能\nfix: 修复 bug\ndocs: 文档更新\nstyle: 代码格式\nrefactor: 重构\ntest: 测试\nchore: 构建/工具\n```\n\n### 代码风格\n\n- Python: 遵循 PEP 8\n- Markdown: 遵循 CommonMark\n- YAML: 2 空格缩进\n\n### 测试\n\n提交前请运行：\n\n```bash\npython -m py_compile scripts/skillhub_daily.py\npython -m py_compile scripts/push_to_ima.py\n```\n\n## 📄 License\n\n提交代码即表示你同意按 MIT 许可证发布。\nBy submitting code, you agree to release it under the MIT License.\n\nFile v6.2.1:docs/PUBLISHING_GUIDE.md\n\n# 🚀 发布指南 / Publishing Guide\n\n> 本文档说明如何将 skillhub-daily v6.2.0 发布到 ClawHub 和 GitHub。\n\n## 📦 已准备好的文件\n\n### 桌面 zip 包（ClawHub 上传用）\n\n```\nC:\\Users\\Administrator\\Desktop\\skillhub-daily-v6.2.0.zip\n```\n\n### GitHub 仓库（待 push）\n\n```\nd:\\TRAE SOLO CN\\project\\skillhub-daily-github\\\n```\n\n完整结构：\n```\nskillhub-daily-github/\n├── .claude-plugin/\n│ └── plugin.json # Claude Code 插件元数据\n├── .github/\n│ └── workflows/ # （空，预留 CI/CD）\n├── .gitignore\n├── CHANGELOG.md # 完整更新日志\n├── LICENSE # MIT\n├── README.md # 中英 README\n├── RELEASE_NOTES_v6.2.0.md # Release Notes 详细版\n├── SKILL.md # 技能主文件\n├── data/\n│ └── .gitkeep\n├── docs/\n│ └── CONTRIBUTING.md\n├── references/\n│ ├── setup-wizard.md\n│ ├── platform-adapters.md\n│ ├── prompt-templates.md\n│ ├── briefing-template.md\n│ ├── config.md\n│ └── source-contract.md\n└── scripts/\n ├── skillhub_daily.py\n └── push_to_ima.py\n```\n\n---\n\n## 🎯 ClawHub 发布\n\n### 步骤 1：上传 zip 包\n\n1. 打开 ClawHub 平台\n2. 进入\"我的技能\"或\"上传技能\"\n3. 上传 `C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\skillhub-daily-v6.2.0.zip`\n4. 填写技能元数据：\n - **名称**：skillhub-daily\n - **版本**：6.2.0\n - **分类**：AI 工具 / 效率提升\n - **标签**：skillhub, daily, recommendation, ai, agent\n - **描述**：使用 SKILL.md 中的 description\n5. 提交审核\n\n### 步骤 2：填写发布说明\n\n使用 [RELEASE_NOTES_v6.2.0.md](RELEASE_NOTES_v6.2.0.md) 的中文版（核心要点）作为发布说明：\n\n```\n🎉 v6.2.0 跨平台融合版发布\n\n✨ 核心新功能：\n- 双模式支持：常规 Skills / Cron 定时任务\n- 5 大平台适配：qclaw/WorkBuddy/OpenClaw/Hermes/纯脚本\n- 推送职责解耦：外部编排负责推送\n- 完整中英 README\n\n🔧 改进：\n- 描述精简、版本号统一\n- 添加 allowed-tools 元数据\n- 隐私保护（占位符化所有真实 ID/路径）\n\n🐛 修复：\n- argparse 格式化崩溃 bug\n- 版本号不一致\n- 飞书文档验证步骤\n\n📚 详细说明：见 Release Notes\n```\n\n---\n\n## 🎯 GitHub 发布\n\n### 步骤 1：创建 GitHub 仓库\n\n1. 登录 GitHub\n2. 创建新仓库：\n - **Repository name**: `skillhub-daily`\n - **Description**: \"Daily SkillHub skill discovery - scan Top100 + 7 categories, match user pain points, push to IMA/Lark/Obsidian\"\n - **Visibility**: Public\n - **Initialize**: 不勾选（手动 push）\n\n### 步骤 2：初始化本地 Git 并 push\n\n```bash\ncd d:\\TRAE SOLO CN\\project\\skillhub-daily-github\n\ngit init\ngit add .\ngit commit -m \"feat: v6.2.0 - cross-platform universal edition\n\n- Add dual mode support (interactive / cron)\n- Add 5 platform adapters (qclaw/WorkBuddy/OpenClaw/Hermes/script)\n- Add .claude-plugin/plugin.json\n- Add bilingual README\n- Add CHANGELOG.md\n- Add RELEASE_NOTES_v6.2.0.md\n\nCo-Authored-By: Claude Opus 4.7 \"\n\ngit branch -M main\ngit remote add origin https://github.com//skillhub-daily.git\ngit push -u origin main\n```\n\n### 步骤 3：创建 v6.2.0 Release（GitHub）\n\n#### 方式 A：通过 GitHub 网页\n\n1. 进入 GitHub 仓库页面\n2. 点击右侧 **\"Create a new release\"**\n3. 填写：\n - **Choose a tag**: `v6.2.0`\n - **Release title**: `v6.2.0 - 跨平台融合版 / Cross-Platform Universal Edition`\n - **Description**: 复制 [RELEASE_NOTES_v6.2.0.md](RELEASE_NOTES_v6.2.0.md) 内容（去掉最上方\"详见\"链接）\n4. **Attach binaries**：上传 `C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\skillhub-daily-v6.2.0.zip`\n5. 勾选 **\"Set as the latest release\"**\n6. 点击 **\"Publish release\"**\n\n#### 方式 B：通过 GitHub CLI\n\n```bash\ngh release create v6.2.0 \\\n --title \"v6.2.0 - 跨平台融合版\" \\\n --notes-file RELEASE_NOTES_v6.2.0.md \\\n C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\skillhub-daily-v6.2.0.zip#skillhub-daily-v6.2.0.zip\n```\n\n### 步骤 4：验证发布\n\n检查清单：\n\n- [ ] GitHub 仓库已创建并 push\n- [ ] v6.2.0 Release 已发布\n- [ ] zip 包已上传到 Release\n- [ ] ClawHub 平台已上传\n- [ ] Release Notes 显示正确\n- [ ] Star History 正常显示\n\n---\n\n## 🔗 双平台互相引流\n\n发布完成后，建议：\n\n1. **ClawHub 描述中添加 GitHub 链接**：\n ```\n GitHub: https://github.com//skillhub-daily\n ```\n\n2. **GitHub README 中添加 ClawHub 链接**：\n ```\n ClawHub: https://clawhub.com/skills/skillhub-daily\n ```\n\n3. **Release Notes 中互相引用**（已包含在 RELEASE_NOTES_v6.2.0.md）\n\n---\n\n## 📊 发布后监控\n\n- 监控 ClawHub 下载量\n- 监控 GitHub Stars / Issues / PRs\n- 收集用户反馈，准备 v6.3.0\n\n---\n\n## 🆘 常见问题\n\n### Q1: 推送失败？\n\n检查 `git remote -v` 是否正确配置。常见错误是 HTTPS vs SSH 协议。\n\n### Q2: zip 包体积过大？\n\n当前 ~150 KB，正常范围。如果超过 1 MB，请检查是否误将 `data/` 目录打包。\n\n### Q3: GitHub Release 创建失败？\n\n可能是 GitHub 账号未验证邮箱，或 token 权限不足。\n\n### Q4: ClawHub 审核不通过？\n\n常见原因：\n- 描述不够详细\n- 缺少使用示例\n- 触发词不清晰\n\n请对照 [references/setup-wizard.md](references/setup-wizard.md) 检查。\n\n---\n\n**祝发布顺利！** 🎉\n\nArchive v6.2.0: 19 files, 51150 bytes\n\nFiles: CHANGELOG.md (2463b), docs/CONTRIBUTING.md (1801b), docs/PUBLISHING_GUIDE.md (5530b), README.md (8364b), references/briefing-template.md (5584b), references/config.md (6220b), references/platform-adapters.md (5910b), references/prompt-templates.md (7982b), references/setup-wizard.md (5353b), references/source-contract.md (3102b), RELEASE_NOTES_v6.2.0.md (4836b), scripts/create_release.py (3063b), scripts/github_api_upload.py (3725b), scripts/push_to_clawhub.py (1645b), scripts/push_to_ima.py (6044b), scripts/skillhub_daily.py (35179b), skill-card.md (2834b), SKILL.md (10468b), _meta.json (133b)\n\nFile v6.2.0:SKILL.md\n\n---\nname: skillhub-daily\nlicense: MIT\ngithub: https://github.com/skillhub-community/skillhub-daily\ndescription: |\n SkillHub 每日推荐 - 扫描 skillhub.cn 全站 Top100 + 7 大分类各 Top20（共 240 个 Skill），\n 基于用户痛点精准推荐高价值 Skill，支持 IMA/飞书/Obsidian 多通道存储。\n 触发词：每日推荐、SkillHub 日报、潜力Skill、帮我推荐技能。\n 支持两种使用模式：常规 Skills 模式（对话触发）/ Cron 定时任务模式。\nmetadata:\n author: SkillHub-Community\n version: \"6.2.0\"\n platforms: [qclaw, workbuddy, openclaw, hermes, script]\n modes: [interactive, cron]\n---\n\n# SkillHub 每日推荐 v6.2\n\n每日扫描 SkillHub (skillhub.cn)，基于用户痛点精准推荐高价值 Skill，输出结构化简报。\n\n**核心特点**：\n- 🎯 **痛点驱动**：先理解用户需要什么，再推荐什么，不推热门推对路\n- 💎 **信息差优先**：收藏率比下载量更真实——\"试了就留下\"比\"试试就扔\"更有价值\n- 🔄 **跨平台适配**：同一套 SKILL.md，WorkBuddy / qclaw / OpenClaw / Hermes / 纯脚本自动适配\n- 🔌 **双模式支持**：常规 Skills 模式（对话触发） / Cron 定时任务模式\n- 📦 **多通道存储**：IMA 知识库 / 飞书云文档 / Obsidian / 本地四通道并存\n\n## ⚠️ 首次使用必读\n\n**Skill 加载后，必须主动询问用户使用模式：**\n\n> \"欢迎使用 SkillHub 每日推荐！请选择使用模式：\n>\n> **🔵 模式 A：常规 Skills 模式**（推荐新手）\n> - 在对话中说\"每日推荐\"、\"SkillHub 日报\"等触发词即可调用\n> - 每次执行自动扫描你的记忆文件，发现新痛点\n>\n> **🟢 模式 B：Cron 定时任务模式**（推荐重度用户）\n> - 在 Agent 平台配置定时任务（如每日 07:00 自动执行）\n> - 痛点列表在 prompt 中预设，不需要每次扫描记忆\n> - 简报自动推送到飞书/微信/IMA 知识库\n>\n> 请输入 A 或 B。\"\n\n详细对比见 [references/setup-wizard.md](references/setup-wizard.md)\n\n## 前置检查\n\n在执行 Skill 前，先验证环境：\n\n```bash\npython --version # 需要 ≥ 3.10\nnode --version # 需要 ≥ 18（仅 IMA 推送需要）\n```\n\n脚本会自动检测 Python 版本，若当前解释器过低会尝试回退到 `python3.10`/`python3.11`/`python3.12`。\n\n## 执行流程\n\n```\n步骤 1: 模式识别（常规/Cron）→ 决定痛点来源\n步骤 2: 记忆扫描 → 提取痛点（Cron 模式从 prompt 读取）\n步骤 3: 数据抓取 → potential_slim.json\n步骤 4: 痛点 × 类别交叉匹配 → 精准选品\n步骤 5: 生成简报 → 保存到 data/reports/\n步骤 6: 多通道存储（IMA/飞书/Obsidian/本地）\n步骤 7: 输出对话摘要（200 字以内）\n```\n\n### 步骤 1：模式识别\n\n| 调用方式 | 模式 | 痛点来源 |\n|---------|------|---------|\n| 对话中触发词 | 常规模式 | 动态扫描 MEMORY.md + 最近 3 天日志 + gbrain |\n| Cron 定时任务 | Cron 模式 | **直接使用 prompt 中给出的痛点**，不重复扫描 |\n| 纯脚本 | - | 无痛点，使用通用推荐 |\n\n### 步骤 2：记忆扫描（仅模式 A）\n\n**痛点来源**（按优先级）：\n\n| 优先级 | 来源 | 路径 | 平台 |\n|--------|------|------|------|\n| 1 | 工作区每日日志 | `memory/YYYY-MM-DD.md`（最近 3 天） | OpenClaw/Hermes/qclaw |\n| 2 | 工作区长期记忆 | `MEMORY.md` | OpenClaw/Hermes/qclaw |\n| 3 | GBrain 知识库 | `gbrain search ` | 有 gbrain 时 |\n| 4 | 用户级记忆 | 平台特定 | WorkBuddy |\n\n**痛点 → 分类映射**：\n\n| 痛点关键词 | 映射分类 |\n|-----------|---------|\n| 投研/金融/量化/股票/财报 | `data-analysis` |\n| AI/Agent/MCP/RAG/模型 | `ai-intelligence` |\n| 开发/调试/部署/CI/CD | `developer-tools` |\n| 小红书/设计/卡片/文案 | `content-creation` |\n| 自动化/效率/飞书/同步 | `productivity` |\n| 安全/合规/审计/扫描 | `security-compliance` |\n| 协作/会议/文档/邮件 | `communication-collaboration` |\n\n### 步骤 3：数据抓取\n\n```bash\ncd ${SKILL_DIR}\npython scripts/skillhub_daily.py --slim --no-html --data-dir ./data\n```\n\n- `${SKILL_DIR}` = 本 SKILL.md 所在目录的绝对路径\n- `--slim`：裁剪冗余字段，保留 240 个 Skill 完整覆盖，体积减少 ~32%\n- `--no-html`：跳过 HTML 报告\n\n**输出**：\n- `data/potential_slim.json`：结构化数据\n- `data/snapshots/YYYY-MM-DD.json`：每日快照\n- `data/reports/YYYY-MM-DD-briefing.md`：原始简报\n\n### 步骤 4：痛点 × 类别交叉匹配\n\n读取 `data/potential_slim.json` 中的 `category_analysis` + `category_skills`，按痛点匹配分类。\n\n**匹配规则**：\n1. 每个痛点 → 1-2 个分类 → 找该分类中匹配的 Skill\n2. **必须查看** `hidden_gems_in_category`（收藏率高但不在 Top100 的——真正信息差）\n3. 筛选结果：\n - **今日推荐**：3-5 个最匹配痛点的 Skill\n - **被埋没的金子**：收藏率 Top5 但排名 > 20 的\n - **全站潜力 Top10**：按 `potential_score` 排序\n\n### 步骤 5：生成简报\n\n保存到 `data/reports/YYYY-MM-DD-briefing.md`\n\n**格式严格遵循** [references/briefing-template.md](references/briefing-template.md)：\n\n- 标题：含完整日期\n- 痛点行：3-6 个核心痛点\n- 今日推荐：3-5 个，每个含匹配痛点 + 推荐理由 100-150 字 + 核心能力 + 安装命令\n- 被埋没的金子：5 列表格\n- 全站潜力 Top10：6 列表格\n- 分类速览：7 大分类\n- 页脚：生成时间 + 扫描范围 + 个性化说明\n\n### 步骤 6：多通道存储\n\n**存储通道由调度方指定**：\n\n#### 通道 A：IMA 知识库\n\n```bash\npython scripts/push_to_ima.py \"data/reports/YYYY-MM-DD-briefing.md\" \"SkillHub 每日简报 | YYYY-MM-DD\"\n```\n\n**凭证来源**（优先级）：环境变量 → `references/config.json` → `~/.qclaw/skills/ima-skill/config.json` → `~/.workbuddy/skills/ima-skill/config.json`\n\n#### 通道 B：飞书云文档\n\n```bash\n# qclaw / OpenClaw\nfeishu_doc create\nfeishu_doc write\nfeishu_doc read # 验证\n\n# WorkBuddy / Hermes\nlark-cli doc create/write\n```\n\n⚠️ 飞书文档必须三步：create → write → read 验证\n\n#### 通道 C：本地存储\n\n简报已保存到 `data/reports/`，无需额外操作。\n\n#### 通道 D：Obsidian\n\n复制简报到 `{OBSIDIAN_VAULT}/SkillHub/YYYY-MM-DD.md`\n\n### 步骤 7：输出对话摘要\n\n**直接在当前对话中输出摘要**——Cron 任务的对话上下文本身就是推送通道（飞书/微信），不需要额外推送步骤。\n\n**摘要格式**（200 字以内，无表格）：\n\n```\n📊 SkillHub 今日推荐 | YYYY-MM-DD\n基于您的[N]个痛点，今日精选[X]个技能\n🎯 [技能1] — [价值]\n💎 被埋没的金子：[技能名]（收藏率[X]%，排名#[N]）\n📊 今日扫描：240个技能 | 7大分类 | [X]个潜力识别\n详情见[存储位置]\n```\n\n## 交互规则清单\n\n### 必须做 ✅\n\n- **首次加载必须询问使用模式**（常规 / Cron）\n- Cron 模式 prompt 已含痛点时直接使用，不重复扫描\n- 步骤 3 必须使用 `--slim` 模式\n- 推荐必须包含功能描述 + 解决痛点 + 使用场景\n- 必须查看 `hidden_gems_in_category`\n- 凭证从配置文件读取，**禁止反复询问用户**\n\n### 何时不应触发 ⚠️\n\n- 用户明确说\"不要推荐 SkillHub\"或\"暂停每日推荐\"\n- 用户只想单次查询某个 Skill 详情（应直接用搜索功能）\n- 用户的网络环境无法访问 skillhub.cn / api.skillhub.cn\n- 24 小时内已经执行过完整流程（除非用户主动要求）\n- 用户没有明确痛点且未授权访问记忆文件（仅模式 A）\n- 当前为调试/测试模式\n\n### 不能做 ❌\n\n- 不能硬编码痛点列表\n- 不能减少扫描覆盖量（必须 240 个 Skill/天）\n- 不能用下载量代替收藏率做质量判断\n- 不能在输出中暴露用户个人信息或 API 密钥\n- **不能在步骤 7 之后再调用 message 工具推送**——对话上下文本身就是推送\n\n## 跨平台支持\n\n| 平台 | 模式 A | 模式 B (Cron) | 凭证位置 | 推送方式 |\n|------|--------|---------------|---------|---------|\n| **qclaw** | ✅ | ✅ | `~/.qclaw/skills/ima-skill/config.json` | Cron `announce` |\n| **WorkBuddy** | ✅ | ✅ | `~/.workbuddy/skills/ima-skill/config.json` | 渠道对话 |\n| **OpenClaw** | ✅ | ✅ | `~/.openclaw/skills/ima-skill/config.json` | Cron `announce` |\n| **Hermes** | ✅ | ✅ | 平台特定 | webhook/API |\n| **纯脚本** | ❌ | ❌ | 环境变量 | 外部管道 |\n\n详见 [references/platform-adapters.md](references/platform-adapters.md)\n\n## Cron 定时任务配置\n\n本 Skill 被设计为可由定时任务驱动的无头执行模式。定时任务通过 prompt 指定痛点列表和存储通道，Skill 按指令执行。\n\n**qclaw 飞书推送**（每日 07:00）：\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"请执行 skillhub-daily Skill，按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点（请直接使用，不再扫描记忆）\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储通道\\n飞书云文档\\n\\n请完成后输出 200 字以内的对话摘要。\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"feishu\" }\n}\n```\n\n更多模板见 [references/prompt-templates.md](references/prompt-templates.md)\n\n## References 索引\n\n| 文件 | 何时加载 |\n|------|---------|\n| [references/setup-wizard.md](references/setup-wizard.md) | 首次加载 Skill、用户选择模式 A/B 时 |\n| [references/platform-adapters.md](references/platform-adapters.md) | 跨平台配置、凭证管理 |\n| [references/prompt-templates.md](references/prompt-templates.md) | 配置 Cron 定时任务 |\n| [references/briefing-template.md](references/briefing-template.md) | 生成简报时遵循格式 |\n| [references/config.md](references/config.md) | 配置 IMA/飞书/Obsidian 凭证 |\n| [references/source-contract.md](references/source-contract.md) | 需要了解 API 契约时 |\n\n## 数据源\n\n- **API 基地址**：`https://api.skillhub.cn`（无需认证）\n- **主接口**：`GET /api/skills?page=N&pageSize=50&sortBy=downloads&order=desc`\n- **分类**：`GET /api/v1/categories` → `GET /api/skills?category={key}&pageSize=20`\n- **详情**：`GET /api/v1/skills/{slug}`\n\n## License\n\nMIT\n\nFile v6.2.0:README.md\n\n# SkillHub Daily · 每日 Skill 智能推荐\n\n> 每日扫描 SkillHub (skillhub.cn) 全站 Top100 + 7 大分类，基于你的痛点精准推荐高价值 Skill。\n> Daily scan of SkillHub, personalized recommendations based on your pain points.\n\n[🇨🇳 中文](#中文) · [🇺🇸 English](#english)\n\n---\n\n## 中文\n\n### ✨ 这是什么\n\n**SkillHub Daily** 是一个 Agent Skill，让你的 AI 助手每天自动从 77000+ Skill 中挖出最值得安装的 3-5 个——不靠热度榜单，靠**匹配你的实际痛点**。\n\n### 🎯 核心特点\n\n- **痛点驱动**：先理解你需要什么，再推荐什么\n- **信息差优先**：收藏率比下载量更真实——\"试了就留下\"比\"试试就扔\"更有价值\n- **多通道存储**：IMA 知识库 / 飞书云文档 / Obsidian / 本地\n- **双模式支持**：对话触发 / Cron 定时任务\n- **跨平台**：WorkBuddy / qclaw / OpenClaw / Hermes / 纯脚本\n\n### 📦 安装\n\n#### 方式一：ClawHub 一键安装（推荐）\n\n```bash\n# 在 Agent 对话中\n\"帮我安装 skillhub-daily\"\n```\n\n#### 方式二：手动安装\n\n```bash\n# qclaw\ncp -r skillhub-daily/ ~/.qclaw/skills/\n\n# WorkBuddy\ncp -r skillhub-daily/ ~/.workbuddy/skills/\n\n# OpenClaw\ncp -r skillhub-daily/ ~/.openclaw/skills/\n\n# Hermes\ncp -r skillhub-daily/ ~/.hermes/skills/\n```\n\n### 🚀 快速开始\n\n#### 1. 选择使用模式\n\nSkill 安装后，Agent 会主动询问：\n\n> 选 **A（常规模式）** 还是 **B（Cron 模式）**？\n\n#### 2. 配置凭证（可选，仅 IMA 推送需要）\n\n编辑 `references/config.json`：\n\n```json\n{\n \"ima_client_id\": \"\",\n \"ima_api_key\": \"\",\n \"ima_kb_id\": \"\"\n}\n```\n\n#### 3. 触发使用\n\n对话中输入：\n\n- \"每日推荐\"\n- \"SkillHub 日报\"\n- \"看看有什么好 Skill\"\n- \"帮我推荐技能\"\n\n### ⏰ Cron 定时任务\n\n**qclaw 飞书推送**（每日 07:00）：\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"请执行 skillhub-daily Skill，按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点（请直接使用）\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储\\n飞书云文档\\n\\n请完成后输出 200 字以内的对话摘要。\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"feishu\" }\n}\n```\n\n更多模板见 [references/prompt-templates.md](references/prompt-templates.md)\n\n### 📚 文档\n\n| 文档 | 说明 |\n|------|------|\n| [references/setup-wizard.md](references/setup-wizard.md) | 首次安装模式选择 |\n| [references/platform-adapters.md](references/platform-adapters.md) | 跨平台适配 |\n| [references/prompt-templates.md](references/prompt-templates.md) | Cron 提示词模板 |\n| [references/briefing-template.md](references/briefing-template.md) | 简报格式 |\n| [references/config.md](references/config.md) | 用户配置 |\n| [references/source-contract.md](references/source-contract.md) | API 契约 |\n\n### 📊 简报示例\n\n```markdown\n# SkillHub 每日简报 | 2026-06-03\n\n基于您的记忆痛点（[痛点1]、[痛点2]、[痛点3]）个性化推荐\n\n## 今日推荐（为您精选）\n\n### 1. [技能名称] — [价值描述]\n\n**匹配痛点**：[痛点]\n\n[推荐理由]\n\n**核心能力**：[能力1] → [能力2] → [能力3]\n\n**安装**：`skillhub install [slug]`\n\n## 被埋没的金子 Top 5\n| 排名 | 技能名称 | 收藏率 | 埋没原因 | 爆发潜力 |\n|------|---------|--------|----------|----------|\n| #N | 名称 | X.XX% | 原因 | 高 |\n\n## 全站潜力 Top 10\n| 排名 | 技能名称 | 分类 | 收藏率 | 潜力分 | 推荐理由 |\n|------|---------|------|--------|--------|----------|\n| 1-10 | 名称 | 分类 | X.XX% | XX.XX | 20 字理由 |\n```\n\n### 🤝 贡献\n\n欢迎 PR！参见 [CONTRIBUTING.md](docs/CONTRIBUTING.md)\n\n### 📄 License\n\nMIT © [SkillHub-Community](https://github.com/skillhub-community)\n\n---\n\n## English\n\n### ✨ What is this\n\n**SkillHub Daily** is an Agent Skill that makes your AI assistant automatically mine the 3-5 most valuable skills from 77,000+ every day—**not by popularity rankings, but by matching your real pain points**.\n\n### 🎯 Core Features\n\n- **Pain-point driven**: Understand what you need first, then recommend\n- **Information edge first**: Star rate is more honest than download count—\"tried and kept\" beats \"tried and dropped\"\n- **Multi-channel storage**: IMA knowledge base / Lark docs / Obsidian / local\n- **Dual mode**: Interactive trigger / Cron scheduled task\n- **Cross-platform**: WorkBuddy / qclaw / OpenClaw / Hermes / pure script\n\n### 📦 Installation\n\n#### Option 1: ClawHub one-click install (recommended)\n\n```bash\n# In your Agent conversation\n\"Help me install skillhub-daily\"\n```\n\n#### Option 2: Manual install\n\n```bash\n# qclaw\ncp -r skillhub-daily/ ~/.qclaw/skills/\n\n# WorkBuddy\ncp -r skillhub-daily/ ~/.workbuddy/skills/\n\n# OpenClaw\ncp -r skillhub-daily/ ~/.openclaw/skills/\n\n# Hermes\ncp -r skillhub-daily/ ~/.hermes/skills/\n```\n\n### 🚀 Quick Start\n\n#### 1. Choose your mode\n\nAfter Skill is installed, the Agent will ask:\n\n> Choose **A (Interactive mode)** or **B (Cron mode)**?\n\n#### 2. Configure credentials (optional, only for IMA push)\n\nEdit `references/config.json`:\n\n```json\n{\n \"ima_client_id\": \"\",\n \"ima_api_key\": \"\",\n \"ima_kb_id\": \"\"\n}\n```\n\n#### 3. Trigger usage\n\nIn conversation, say:\n\n- \"Daily recommendations\"\n- \"SkillHub brief\"\n- \"Show me good Skills\"\n- \"Recommend skills for me\"\n\n### ⏰ Cron Scheduled Task\n\n**qclaw Lark push** (daily 07:00):\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"Execute skillhub-daily Skill, follow SKILL.md steps 1-7.\\n\\n# Pain points (use directly)\\n- YouTube subtitle extraction\\n- Stock analysis\\n- n8n workflow\\n- Markdown conversion\\n- Desktop automation\\n- Document management\\n\\n# Storage\\nLark cloud document\\n\\nOutput a 200-word summary when done.\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"feishu\" }\n}\n```\n\nMore templates: [references/prompt-templates.md](references/prompt-templates.md)\n\n### 📚 Documentation\n\n| Document | Description |\n|----------|-------------|\n| [references/setup-wizard.md](references/setup-wizard.md) | First-time mode selection |\n| [references/platform-adapters.md](references/platform-adapters.md) | Cross-platform adapters |\n| [references/prompt-templates.md](references/prompt-templates.md) | Cron prompt templates |\n| [references/briefing-template.md](references/briefing-template.md) | Briefing format |\n| [references/config.md](references/config.md) | User configuration |\n| [references/source-contract.md](references/source-contract.md) | API contract |\n\n### 📊 Briefing Example\n\n```markdown\n# SkillHub Daily Brief | 2026-06-03\n\nBased on your memory pain points ([pain1], [pain2], [pain3])\n\n## Today's Picks (Curated for You)\n\n### 1. [Skill Name] — [Value description]\n\n**Matches pain point**: [pain]\n\n[Reasoning]\n\n**Core capabilities**: [cap1] → [cap2] → [cap3]\n\n**Install**: `skillhub install [slug]`\n\n## Hidden Gems Top 5\n| Rank | Skill | Star Rate | Why hidden | Potential |\n|------|-------|-----------|------------|-----------|\n| #N | Name | X.XX% | Reason | High |\n\n## Site-wide Potential Top 10\n| Rank | Skill | Category | Star Rate | Score | Why |\n|------|-------|----------|-----------|-------|-----|\n| 1-10 | Name | Cat | X.XX% | XX.XX | 20 chars |\n```\n\n### 🤝 Contributing\n\nPRs welcome! See [CONTRIBUTING.md](docs/CONTRIBUTING.md)\n\n### 📄 License\n\nMIT © [SkillHub-Community](https://github.com/skillhub-community)\n\n---\n\n## Star History\n\n[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=skillhub-community/skillhub-daily&type=Date)](https://star-history.com/#skillhub-community/skillhub-daily&Date)\n\n## ClawHub Download History\n\n[![ClawHub Downloads](https://img.shields.io/badge/ClawHub-skillhub--daily-blue)](https://clawhub.com/skills/skillhub-daily)\n\n## 📊 Repository Stats\n\n- **Version**: 6.2.0\n- **License**: MIT\n- **Platforms**: qclaw / WorkBuddy / OpenClaw / Hermes / pure script\n- **Modes**: Interactive / Cron\n- **Daily scan**: 240 skills (Top 100 + 7 categories × Top 20)\n\nFile v6.2.0:_meta.json\n\n{\n \"ownerId\": \"kn75zj7vzdyvap84adxa8heyyd82f5eh\",\n \"slug\": \"skillhub-daily\",\n \"version\": \"6.2.0\",\n \"publishedAt\": 1780471499547\n}\n\nFile v6.2.0:references/briefing-template.md\n\n# SkillHub 每日简报格式模板\n\n> 本模板用于规范每日简报的输出格式，确保IMA知识库中的简报风格统一、信息完整。\n\n## 文件头\n\n```markdown\n# SkillHub 每日简报 | YYYY-MM-DD\n\n基于您的记忆痛点（[痛点1]、[痛点2]、[痛点3]...）个性化推荐\n```\n\n**要求**：\n- 标题必须包含完整日期\n- 第二行列出用户的核心痛点（3-6个）\n- 痛点从MEMORY.md和近期日志中提取\n\n---\n\n## 今日推荐（为您精选）\n\n### 1. [技能名称] — [一句话价值描述]\n\n**匹配痛点**：[对应用户痛点]\n\n[详细推荐理由，100-150字。必须包含：]\n- [功能描述：这个技能是做什么的]\n- [解决痛点：如何帮助用户解决具体问题]\n- [使用场景：在用户工作流中的具体应用场景]\n\n**核心能力**：[能力1] → [能力2] → [能力3]\n\n**安装**：`skillhub install [技能ID]`\n\n**要求**：\n- 推荐3-5个技能\n- 每个技能必须匹配一个具体痛点\n- 推荐理由必须具体，不能泛泛而谈\n- 安装命令必须可执行\n\n---\n\n## 被埋没的金子 Top 5\n\n```markdown\n|排名|技能名称|收藏率|埋没原因|爆发潜力|\n|---|---|---|---|---|\n|#[排名]|[技能名称]|[收藏率]%|[为什么排名低但值得关注的具体原因]|[高/中/低]|\n```\n\n**要求**：\n- 表格必须包含所有5列\n- 排名使用#前缀（如#70）\n- 收藏率保留2位小数\n- 埋没原因必须具体（如\"分类竞争激烈\"、\"功能描述过于简单\"）\n- 爆发潜力：高/中/低三档\n\n---\n\n## 全站潜力 Top 10\n\n```markdown\n|排名|技能名称|分类|收藏率|潜力分|推荐理由|\n|---|---|---|---|---|---|\n|[1-10]|[名称]|[分类]|[收藏率]%|[分数]|[一句话推荐理由]|\n```\n\n**要求**：\n- 表格必须包含所有6列\n- 排名1-10\n- 潜力分保留2位小数\n- 推荐理由控制在20字以内\n\n---\n\n## 分类速览\n\n```markdown\n[分类1]（Top100内X个，全站Y个，平均收藏率Z%）：[关键发现1-2句]\n[分类2]（Top100内X个，全站Y个，平均收藏率Z%）：[关键发现1-2句]\n...\n```\n\n**分类列表**（7大分类）：\n1. AI 智能\n2. 开发工具\n3. 效率提升\n4. 数据分析\n5. 内容创作\n6. 通讯协作\n7. 安全合规\n\n**要求**：\n- 每个分类1-2句话\n- 包含Top100数量、全站数量、平均收藏率\n- 突出该分类最值得关注的技能\n\n---\n\n## 页脚\n\n```markdown\n简报生成时间：YYYY-MM-DD HH:MM\n数据来源：SkillHub 全站 Top100 + 7大分类各Top20（共240个技能扫描）\n个性化匹配：基于您的 [N] 个记忆痛点 + [M] 个近期任务\n```\n\n**要求**：\n- 生成时间精确到分钟\n- 数据来源说明扫描范围\n- 个性化匹配说明基于多少个痛点和任务\n\n---\n\n## 完整示例\n\n> 以下为通用示例，实际生成时痛点和推荐内容由用户记忆驱动。\n\n```markdown\n# SkillHub 每日简报 | 2026-06-03\n\n基于您的记忆痛点（[痛点1]、[痛点2]、[痛点3]、[痛点4]、[痛点5]、[痛点6]）个性化推荐\n\n## 今日推荐（为您精选）\n\n### 1. [技能名称] — [一句话价值描述]\n\n**匹配痛点**：[对应用户痛点]\n\n[推荐理由 100-150 字：功能描述 + 解决痛点 + 使用场景的通用描述]\n\n**核心能力**：[能力1] → [能力2] → [能力3]\n\n**安装**：`skillhub install [slug]`\n\n### 2. [技能名称] — [一句话价值描述]\n\n**匹配痛点**：[对应用户痛点]\n\n[推荐理由 100-150 字：功能描述 + 解决痛点 + 使用场景的通用描述]\n\n**核心能力**：[能力1] → [能力2] → [能力3]\n\n**安装**：`skillhub install [slug]`\n\n## 被埋没的金子 Top 5\n\n|排名|技能名称|收藏率|埋没原因|爆发潜力|\n|---|---|---|---|---|\n|#[排名]|[技能名称]|[X.XX]%|[具体埋没原因]|[高/中/低]|\n\n## 全站潜力 Top 10\n\n|排名|技能名称|分类|收藏率|潜力分|推荐理由|\n|---|---|---|---|---|---|\n|[1-10]|[名称]|[分类]|[X.XX]%|[XX.XX]|[一句话推荐理由]|\n\n## 分类速览\n\nAI 智能（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n开发工具（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n效率提升（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n数据分析（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n内容创作（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n通讯协作（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n安全合规（Top100内[X]个，全站[Y]个，平均收藏率[Z]%）：[关键发现]\n\n简报生成时间：2026-06-03 09:00\n数据来源：SkillHub 全站 Top100 + 7大分类各Top20（共240个技能扫描）\n个性化匹配：基于您的 6 个记忆痛点 + 8 个近期任务\n```\n\n**注意事项**：\n- 真实简报中的痛点、技能名、推荐理由都由 Agent 根据用户记忆动态生成\n- 模板中的 `[xxx]` 占位符必须替换为实际内容\n- 不要在示例中包含真实用户的私有研究领域、持仓、工作内容等\n\n---\n\n## 微信摘要格式\n\n```\n📊 SkillHub Daily Brief | YYYY-MM-DD\n\n基于您的[N]个痛点，今日精选[X]个技能：\n\n🎯 [技能1] — [一句话价值]\n解决：[痛点描述]\n\n📈 [技能2] — [一句话价值]\n解决：[痛点描述]\n\n💎 被埋没的金子：[技能名]（收藏率[X]%，排名#[N]）\n\n📊 今日扫描：240个技能 | 7大分类 | [X]个潜力技能识别\n\n详情见IMA\"简报\"知识库\n```\n\n**要求**：\n- 150字以内\n- 纯文本，无表格\n- 包含emoji增加可读性\n- 引导用户查看IMA完整简报\n\nFile v6.2.0:references/config.md\n\n# SkillHub 每日推荐 - 用户配置\n\n## 0. 环境版本验证（首次必做）\n\n在开始配置前，请先验证环境版本：\n\n**Windows (PowerShell / CMD)**：\n```powershell\npython --version\nnode --version\n```\n\n**macOS / Linux (Bash / Zsh)**：\n```bash\npython3 --version\nnode --version\n```\n\n**版本要求**：\n\n| 工具 | 最低版本 | 推荐版本 | 用途 |\n|------|----------|----------|------|\n| Python | 3.10+ | 3.11+ | 核心数据抓取脚本 |\n| Node.js | 18.0+ | 20.0+ | IMA 知识库存储（可选） |\n\n如果版本不符合：\n- Python：前往 https://www.python.org/downloads/ 下载安装\n- Node.js：前往 https://nodejs.org/ 下载 LTS 版本\n\n---\n\n## 1. 存储通道\n\n存储通道由调度方（定时任务 prompt 或用户指令）指定。本文件记录各通道的凭证和偏好。\n\n| 配置项 | 说明 | 默认值 |\n|--------|------|--------|\n| `IMA_ENABLED` | 是否启用 IMA 知识库存储 | `false` |\n| `LARK_ENABLED` | 是否启用飞书云文档存储 | `false` |\n| `LOCAL_ENABLED` | 是否启用本地存储 | `true` |\n| `OBSIDIAN_ENABLED` | 是否启用 Obsidian 同步 | `false` |\n| `OBSIDIAN_VAULT` | Obsidian vault 路径 | （空） |\n\n---\n\n## 2. IMA 知识库配置\n\n凭证来源优先级：\n1. **环境变量** `IMA_CLIENT_ID` / `IMA_API_KEY` / `IMA_KB_ID`（最高优先级）\n2. `references/config.json`（本目录下）\n3. `~/.qclaw/skills/ima-skill/config.json`（qclaw 环境）\n4. `~/.workbuddy/skills/ima-skill/config.json`（WorkBuddy 环境）\n5. `~/.openclaw/skills/ima-skill/config.json`（OpenClaw 环境）\n\n首次使用时填写 `references/config.json`：\n```json\n{\n \"ima_client_id\": \"\",\n \"ima_api_key\": \"\",\n \"ima_kb_id\": \"\"\n}\n```\n\n> 凭证留空 = 不启用 IMA。填写后不再询问。\n\n### 知识库 ID 获取\n\n1. 打开 IMA，创建一个\"SkillHub 简报\"专用知识库\n2. 进入知识库，复制 URL 中的长 ID（格式如 `=`，约 44 字符）\n3. 填入 `ima_kb_id` 字段（**请勿将真实 ID 上传到公开仓库**）\n\n---\n\n## 3. 飞书文档配置\n\n| 平台 | 配置方式 |\n|------|---------|\n| **qclaw** | 自动使用已配置的飞书应用凭证 |\n| **WorkBuddy** | 需安装 lark-cli 并执行 `lark-cli auth login` |\n| **OpenClaw** | 需安装 lark-cli 并执行 `lark-cli auth login` |\n| **Hermes** | 需安装 lark-cli 并执行 `lark-cli auth login` |\n\n可选配置：\n\n| 配置项 | 说明 | 示例 |\n|--------|------|------|\n| `LARK_FOLDER_TOKEN` | 飞书目标文件夹 token | （空=根目录） |\n| `OBSIDIAN_VAULT` | Obsidian Vault 路径 | （空，例如 ``） |\n\n启用 Obsidian 后，简报会复制到 `{OBSIDIAN_VAULT}/SkillHub/YYYY-MM-DD.md`。\n\n---\n\n## 5. 通知说明\n\n**本 Skill 不负责通知推送。** 推送由外部编排负责：\n\n| 平台 | 推送机制 |\n|------|---------|\n| qclaw cron | `delivery.announce` → 飞书/微信 |\n| WorkBuddy 定时任务 | 渠道对话直接展示 |\n| OpenClaw cron | `delivery.announce` → 飞书/微信 |\n| 手动触发 | 当前对话中输出 |\n| 纯脚本 | 外部管道（如 `tee` / 文件输出） |\n\n详见 [platform-adapters.md](platform-adapters.md)。\n\n---\n\n## 6. 自动化定时任务配置\n\n### 6.1 跨平台 Cron 模板\n\n详见 [prompt-templates.md](prompt-templates.md) — 包含 qclaw / WorkBuddy / OpenClaw / Hermes / 纯脚本的完整模板。\n\n### 6.2 Windows 任务计划程序（纯脚本模式）\n\n**图形化配置**：\n1. 打开\"任务计划程序\"（Win+R → `taskschd.msc`）\n2. 点击右侧\"创建任务\"\n3. 配置如下：\n\n| 选项卡 | 字段 | 配置 |\n|--------|------|------|\n| 常规 | 名称 | SkillHub 每日推荐 |\n| 触发器 | 新建 → 每日 | 06:00 |\n| 操作 | 新建 → 启动程序 | 程序：`python` |\n| 操作 | 参数 | `scripts\\skillhub_daily.py --slim --no-html --data-dir ./data` |\n| 操作 | 起始于 | `C:\\path\\to\\skillhub-daily` |\n| 条件 | 唤醒计算机运行 | ✅ 勾选 |\n\n**PowerShell 一键创建（管理员权限）**：\n\n```powershell\n$action = New-ScheduledTaskAction -Execute \"python\" -Argument \"scripts\\skillhub_daily.py --slim --no-html --data-dir ./data\" -WorkingDirectory \"C:\\path\\to\\skillhub-daily\"\n$trigger = New-ScheduledTaskTrigger -Daily -At \"06:00\"\nRegister-ScheduledTask -TaskName \"SkillHub 每日推荐\" -Action $action -Trigger $trigger -Description \"每日扫描 SkillHub 并生成推荐简报\"\n```\n\n### 6.3 Linux/macOS Crontab\n\n```bash\n# 编辑 crontab\ncrontab -e\n\n# 添加任务（每日 06:00）\n0 6 * * * cd /path/to/skillhub-daily && python scripts/skillhub_daily.py --slim --no-html --data-dir ./data\n```\n\n---\n\n## 7. 目录结构\n\n```\nskillhub-daily/\n├── SKILL.md # 技能说明（Agent 入口）\n├── README.md # 快速上手\n├── _meta.json # 元数据\n├── .gitignore\n├── scripts/\n│ ├── skillhub_daily.py # 数据抓取+分析引擎\n│ └── push_to_ima.py # IMA 推送脚本\n├── references/\n│ ├── setup-wizard.md # 首次安装模式选择\n│ ├── platform-adapters.md # 跨平台适配\n│ ├── prompt-templates.md # Cron 提示词模板\n│ ├── briefing-template.md # 简报格式模板\n│ ├── config.md # 本文件\n│ └── source-contract.md # API 接口契约\n└── data/ # 运行时数据（gitignore）\n ├── potential.json\n ├── potential_slim.json\n ├── snapshots/\n ├── reports/\n ├── latest.json\n └── dates.json\n```\n\n---\n\n## 8. 故障排查\n\n| 问题 | 解决方案 |\n|------|---------|\n| Python 版本过低 | 升级到 3.10+ 或安装 `python3.10` |\n| Node 未安装 | 仅 IMA 推送需要，可不装 |\n| IMA 推送失败 | 检查凭证、检查 `ima_kb_id` 是否有效 |\n| 飞书文档为空 | 确认走 `create` + `write` + `read` 三步 |\n| 简报无个性化 | 模式 A 需确保 MEMORY.md 存在且有内容 |\n| Cron 不执行 | 检查时区、系统时间、cron 服务状态 |\n| 凭证未生效 | 环境变量优先级高于 config.json |\n\n更多问题见 [platform-adapters.md](platform-adapters.md) 故障排查章节。\n\nFile v6.2.0:references/platform-adapters.md\n\n# SkillHub 每日推荐 - 跨平台适配说明\n\n> 本文档说明 skillhub-daily 在不同 Agent 平台上的安装、配置和使用方式。\n\n## 支持的平台\n\n| 平台 | 类型 | 模式 A | 模式 B (Cron) | 凭证位置 | 推送方式 |\n|------|------|--------|---------------|---------|---------|\n| **qclaw** | 腾讯系 | ✅ | ✅ | `~/.qclaw/skills/ima-skill/config.json` | Cron `announce` |\n| **WorkBuddy** | 腾讯系 | ✅ | ✅ | `~/.workbuddy/skills/ima-skill/config.json` | 渠道对话 |\n| **OpenClaw** | 开源 | ✅ | ✅ | `~/.openclaw/skills/ima-skill/config.json` | Cron `announce` |\n| **Hermes** | 开源 | ✅ | ✅ | 平台特定 | webhook/API |\n| **纯脚本** | CLI | ❌ | ❌ | 环境变量 | 外部管道 |\n\n---\n\n## 1. qclaw（腾讯系）\n\n### 安装\n\n```bash\n# 方式 1：复制到 skills 目录\ncp -r skillhub-daily/ ~/.qclaw/skills/\n\n# 方式 2：使用 skillhub CLI\nskillhub install skillhub-daily\n```\n\n### 凭证配置\n\n编辑 `~/.qclaw/skills/ima-skill/config.json`：\n```json\n{\n \"ima_client_id\": \"your_client_id\",\n \"ima_api_key\": \"your_api_key\",\n \"ima_kb_id\": \"your_kb_id\"\n}\n```\n\n或者使用环境变量（优先级更高）：\n```bash\nexport IMA_CLIENT_ID=\"your_client_id\"\nexport IMA_API_KEY=\"your_api_key\"\nexport IMA_KB_ID=\"your_kb_id\"\n```\n\n### Cron 定时任务示例\n\n**飞书推送**（每日 07:00）：\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"执行 skillhub-daily Skill：按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n痛点：YouTube字幕提取、股票分析、n8n工作流、Markdown转换、桌面自动化、文档管理\\n存储：飞书云文档\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"feishu\" }\n}\n```\n\n**微信推送**（每日 09:20）：\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"20 9 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"执行 skillhub-daily Skill：按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n痛点：YouTube字幕提取、股票分析、n8n工作流、Markdown转换、桌面自动化、文档管理\\n存储：IMA知识库\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"qclaw-weixin\" }\n}\n```\n\n### 注意事项\n\n- qclaw 微信渠道仅支持纯文本推送，因此输出摘要必须 ≤150 字\n- 飞书渠道支持 Markdown，但表格会简化\n- IMA 推送会自动 `create` + `add_knowledge`，无需手动操作\n\n---\n\n## 2. WorkBuddy（腾讯系）\n\n### 安装\n\n```bash\ncp -r skillhub-daily/ ~/.workbuddy/skills/\n```\n\n### 凭证配置\n\n编辑 `~/.workbuddy/skills/ima-skill/config.json`，格式同 qclaw。\n\n### 定时任务配置\n\n在 WorkBuddy 项目级创建定时任务：\n1. 打开 WorkBuddy\n2. 进入\"任务模式\"\n3. 创建新任务，cron 表达式 `0 7 * * *`\n4. 复制 [prompt-templates.md](prompt-templates.md) 中的提示词\n5. 启用\"完成后通知到：微信/飞书\"\n\n### 渠道差异\n\n| 渠道 | 支持 Markdown | 支持表格 | 限制 |\n|------|--------------|---------|------|\n| 微信 | ❌ | ❌ | 纯文本 ≤150 字 |\n| 飞书 | ✅ | ✅ | 表格简化 |\n| IMA 知识库 | ✅ | ✅ | 完整 Markdown |\n\n---\n\n## 3. OpenClaw（开源通用）\n\n### 安装\n\n```bash\ncp -r skillhub-daily/ ~/.openclaw/skills/\n```\n\n### 凭证配置\n\n```bash\nmkdir -p ~/.openclaw/skills/ima-skill/\ncat > ~/.openclaw/skills/ima-skill/config.json < config.json） |\n| Cron 不执行 | 检查系统时间、时区配置 |\n| 推送失败 | 查看 `data/logs/` |\n| 痛点不匹配 | 更新 prompt 中的痛点列表 |\n| Python 版本过低 | 升级到 3.10+，或安装 `python3.10` |\n\n详见 [setup-wizard.md](setup-wizard.md) 故障排查章节。\n\nFile v6.2.0:references/prompt-templates.md\n\n# SkillHub 每日推荐 - Cron 定时任务提示词模板\n\n> 本文档提供多平台的 Cron 定时任务提示词模板，复制即可使用。\n\n## 通用提示词结构\n\n每个 Cron 任务 prompt 应包含以下部分：\n\n```\n执行 skillhub-daily Skill：按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\n\n# 痛点（请直接使用，不再扫描记忆）\n- [痛点1]\n- [痛点2]\n- [痛点3]\n- [痛点4]（可选）\n- [痛点5]（可选）\n- [痛点6]（可选）\n\n# 存储通道\n[IMA知识库 / 飞书云文档 / 本地 / Obsidian]\n\n# 知识库 ID（如使用 IMA）\n[your_kb_id]\n\n# 飞书文件夹 Token（如使用飞书且指定文件夹）\n[your_folder_token]（留空=根目录）\n\n# Obsidian Vault 路径（如使用 Obsidian）\n[your_vault_path]\n\n# 输出要求\n完成后输出 200 字以内的对话摘要（无表格）。\n```\n\n---\n\n## 模板 1：qclaw 飞书推送（推荐）\n\n**适用平台**：qclaw \n**存储**：飞书云文档 \n**推送渠道**：飞书 \n**Cron**：每日 07:00\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"请执行 skillhub-daily Skill，按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点（请直接使用，不再扫描记忆）\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储通道\\n飞书云文档\\n\\n请完成后输出 200 字以内的对话摘要（无表格）。\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"feishu\" }\n}\n```\n\n---\n\n## 模板 2：qclaw 微信推送（IMA 知识库）\n\n**适用平台**：qclaw \n**存储**：IMA 知识库 \n**推送渠道**：微信 \n**Cron**：每日 09:20\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"20 9 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"请执行 skillhub-daily Skill，按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点（请直接使用，不再扫描记忆）\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储通道\\nIMA 知识库\\n\\n# 知识库 ID（请替换为你的真实 ID）\\n=\\n\\n请完成后输出 150 字以内的纯文本摘要（微信限制）。\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"qclaw-weixin\" }\n}\n```\n\n---\n\n## 模板 3：WorkBuddy 飞书推送\n\n**适用平台**：WorkBuddy \n**存储**：飞书云文档 \n**推送渠道**：飞书 \n**Cron**：每日 07:00\n\n**WorkBuddy 项目级定时任务 prompt**：\n\n```\n执行 skillhub-daily Skill，按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\n\n# 痛点\n- YouTube 字幕提取\n- 股票分析\n- n8n 工作流\n- Markdown 转换\n- 桌面自动化\n- 文档管理\n\n# 存储通道\n飞书云文档\n\n# 通知渠道\n完成后通知到：飞书\n```\n\n**WorkBuddy 渠道级定时任务 prompt**（搜索 IMA 简报并推送）：\n\n```\n每天 09:20 搜索 IMA 知识库中今日创建的 SkillHub 简报，读取内容并概括 150 字纯文本推送到微信。\n```\n\n---\n\n## 模板 4：OpenClaw Cron（CLI 模式）\n\n**适用平台**：OpenClaw（CLI 调用） \n**存储**：本地 \n**Cron**：每日 06:00\n\n```bash\n# crontab -e\n0 6 * * * cd /home/user/.openclaw/skills/skillhub-daily && /usr/bin/python3 scripts/skillhub_daily.py --slim --no-html --data-dir ./data\n```\n\n**或者 OpenClaw Agent 调度**：\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 6 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"执行 skillhub-daily Skill：按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储通道\\n本地存储（仅生成 data/reports/YYYY-MM-DD-briefing.md）\\n\\n# 输出\\n完成后输出 200 字以内的对话摘要。\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"console\" }\n}\n```\n\n---\n\n## 模板 5：Hermes Webhook 触发\n\n**适用平台**：Hermes \n**存储**：IMA 知识库 \n**Cron**：每日 07:00\n\n```bash\n0 7 * * * curl -X POST https://hermes.example.com/api/v1/skills/skillhub-daily/execute \\\n -H \"Authorization: Bearer ${HERMES_TOKEN}\" \\\n -H \"Content-Type: application/json\" \\\n -d '{\n \"pain_points\": [\n \"YouTube 字幕提取\",\n \"股票分析\",\n \"n8n 工作流\",\n \"Markdown 转换\",\n \"桌面自动化\",\n \"文档管理\"\n ],\n \"storage\": \"ima\",\n \"ima_kb_id\": \"=\",\n \"output_summary\": true\n }'\n```\n\n---\n\n## 模板 6：纯脚本 + 手动推送\n\n**适用场景**：CI/CD、容器化、开发者 \n**存储**：本地 + 手动 IMA 推送\n\n```bash\n#!/bin/bash\n# run_skillhub_daily.sh\n\nset -e\n\nSKILL_DIR=\"/path/to/skillhub-daily\"\nDATE=$(date +%Y-%m-%d)\nBRIEFING=\"${SKILL_DIR}/data/reports/${DATE}-briefing.md\"\n\n# 1. 数据抓取\ncd \"${SKILL_DIR}\"\npython scripts/skillhub_daily.py --slim --no-html --data-dir ./data\n\n# 2. 检查简报\nif [ ! -f \"${BRIEFING}\" ]; then\n echo \"ERROR: Briefing not found: ${BRIEFING}\"\n exit 1\nfi\n\n# 3. 推送到 IMA（如已配置凭证）\nif [ -n \"${IMA_CLIENT_ID}\" ] && [ -n \"${IMA_API_KEY}\" ]; then\n python scripts/push_to_ima.py \"${BRIEFING}\" \"SkillHub 每日简报 | ${DATE}\"\nfi\n\necho \"Done! Briefing: ${BRIEFING}\"\n```\n\n**Crontab**：\n```bash\n0 7 * * * /path/to/run_skillhub_daily.sh >> /var/log/skillhub-daily.log 2>&1\n```\n\n---\n\n## 模板 7：Obsidian 同步（个人知识库）\n\n**适用平台**：任意 \n**存储**：Obsidian Vault \n**Cron**：每日 07:00\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"执行 skillhub-daily Skill：按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储通道\\nObsidian（复制简报到 {OBSIDIAN_VAULT}/SkillHub/YYYY-MM-DD.md）\\n\\n# Obsidian Vault 路径（请替换为你的真实路径）\\n\\n\\n# 附加操作\\n- 简报已生成到本地\\n- 复制到 Obsidian\\n- 不推送微信/飞书\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"console\" }\n}\n```\n\n---\n\n## 痛点列表示例（可直接复制）\n\n### 通用痛点（6 个）\n\n```\n- YouTube 字幕提取\n- 股票分析\n- n8n 工作流\n- Markdown 转换\n- 桌面自动化\n- 文档管理\n```\n\n### 投研类（金融）\n\n```\n- 财报数据抓取\n- 竞品对比\n- 行业研报整理\n- 量化策略回测\n- 舆情监控\n- 投资组合管理\n```\n\n### 开发类\n\n```\n- 代码 review\n- 自动化部署\n- 单元测试生成\n- API 调试\n- 日志分析\n- 性能监控\n```\n\n### AI/Agent 类\n\n```\n- Prompt 工程\n- RAG 检索增强\n- Agent 编排\n- MCP 协议集成\n- 模型微调\n- 推理优化\n```\n\n### 办公效率类\n\n```\n- 会议纪要\n- 邮件分类\n- 日程管理\n- 文档协作\n- 飞书自动化\n- 微信运营\n```\n\n### 自定义痛点\n\n直接列出你近期的痛点即可，例如：\n```\n- 短视频脚本生成\n- PPT 自动排版\n- 客户跟进提醒\n- 团队日报汇总\n```\n\n---\n\n## 最佳实践\n\n1. **痛点数量控制在 3-6 个**——太少不够精准，太多匹配分散\n2. **痛点要具体**——避免\"提高效率\"这种泛泛的描述\n3. **每 1-2 周更新痛点**——根据工作重心变化\n4. **Cron 时间错开**——避免与 IMA、飞书等推送任务冲突\n5. **首次使用先手动测试**——确认无误后再启用 Cron\n\n---\n\n## 验证清单\n\nCron 任务创建后，请逐项验证：\n\n- [ ] 手动触发一次，确认简报生成\n- [ ] 确认存储到目标通道（IMA/飞书/Obsidian）\n- [ ] 确认对话摘要正常输出\n- [ ] 确认推送渠道收到通知\n- [ ] 检查 `data/logs/` 无错误\n- [ ] 启用定时执行\n- [ ] 24 小时后检查是否自动执行\n\nFile v6.2.0:references/setup-wizard.md\n\n# SkillHub 每日推荐 - 首次安装向导\n\n> 本文档指导用户在首次安装 skillhub-daily 时选择合适的使用模式。\n\n## 启动对话\n\n当用户首次安装本 Skill（或者首次说\"每日推荐\"等触发词）时，**必须**主动询问以下问题：\n\n> \"欢迎使用 SkillHub 每日推荐！请先选择使用模式：\n>\n> **🔵 模式 A：常规 Skills 模式**（推荐新手）\n> - 在对话中随时说\"每日推荐\"、\"SkillHub 日报\"等触发词即可调用\n> - 每次执行时自动扫描您的记忆文件，发现新的痛点\n> - 适合：偶尔使用、探索性发现\n>\n> **🟢 模式 B：Cron 定时任务模式**（推荐重度用户）\n> - 在 Agent 平台配置定时任务（如每日 07:00 自动执行）\n> - 痛点列表在 prompt 中预设，不需要每次扫描记忆\n> - 简报自动推送到飞书/微信/IMA 知识库\n> - 适合：每日固定阅读、自动化工作流\n>\n> 请输入 **A** 或 **B** 继续。\"\n\n---\n\n## 模式 A：常规 Skills 模式\n\n### A.1 配置步骤\n\n#### 1. 安装 Skill\n\n将本目录复制到对应平台：\n\n| 平台 | 安装位置 |\n|------|---------|\n| qclaw | `~/.qclaw/skills/skillhub-daily/` |\n| WorkBuddy | `~/.workbuddy/skills/skillhub-daily/` |\n| OpenClaw | `~/.openclaw/skills/skillhub-daily/` |\n| Hermes | 平台对应目录 |\n\n或者使用 `skillhub install` 命令安装。\n\n#### 2. 验证环境\n\n```bash\n# Windows\npython --version\nnode --version\n\n# macOS/Linux\npython3 --version\nnode --version\n```\n\n**版本要求**：Python 3.10+，Node.js 18+（可选，仅 IMA 推送需要）\n\n#### 3. （可选）配置 IMA 推送\n\n编辑 `references/config.json`：\n```json\n{\n \"ima_client_id\": \"your_client_id\",\n \"ima_api_key\": \"your_api_key\",\n \"ima_kb_id\": \"your_kb_id\"\n}\n```\n\n不填 = 不启用 IMA。\n\n#### 4. 触发使用\n\n在对话中输入任意触发词：\n- \"每日推荐\"\n- \"SkillHub 日报\"\n- \"看看有什么好 Skill\"\n- \"帮我推荐技能\"\n- \"潜力 Skill\"\n\n### A.2 使用流程\n\n```\n用户说触发词\n ↓\nAgent 扫描 MEMORY.md + 最近 3 天日志\n ↓\n提取 3-6 个核心痛点\n ↓\n运行 skillhub_daily.py 抓取数据\n ↓\n痛点 × 类别交叉匹配\n ↓\n生成简报 + 存储（IMA/飞书/本地）\n ↓\n输出对话摘要\n```\n\n---\n\n## 模式 B：Cron 定时任务模式\n\n### B.1 配置步骤\n\n#### 1-3. 同模式 A 的 1-3 步\n\n#### 4. 选择目标平台\n\n确定你的 Agent 平台（qclaw / WorkBuddy / OpenClaw / Hermes），参考：\n- [platform-adapters.md](platform-adapters.md) - 各平台配置方式\n- [prompt-templates.md](prompt-templates.md) - 定时任务提示词模板\n\n#### 5. 准备痛点列表\n\n回顾你近期的 3-6 个核心痛点（来自 MEMORY.md 或主观判断），例如：\n- YouTube 字幕提取\n- 股票分析\n- n8n 工作流\n- Markdown 转换\n- 桌面自动化\n- 文档管理\n\n#### 6. 创建定时任务\n\n**qclaw 示例**（详见 [prompt-templates.md](prompt-templates.md)）：\n\n```json\n{\n \"schedule\": { \"kind\": \"cron\", \"expr\": \"0 7 * * *\", \"tz\": \"Asia/Shanghai\" },\n \"sessionTarget\": \"isolated\",\n \"payload\": {\n \"kind\": \"agentTurn\",\n \"message\": \"请执行 skillhub-daily Skill，按 SKILL.md 步骤 1-7 完成每日推荐。\\n\\n# 痛点（请直接使用，不再扫描记忆）\\n- YouTube 字幕提取\\n- 股票分析\\n- n8n 工作流\\n- Markdown 转换\\n- 桌面自动化\\n- 文档管理\\n\\n# 存储通道\\nIMA 知识库\\n\\n# 知识库 ID（请替换为你的真实 ID）\\n=\\n\\n请完成后输出 200 字以内的对话摘要。\"\n },\n \"delivery\": { \"mode\": \"announce\", \"channel\": \"feishu\" }\n}\n```\n\n#### 7. 验证定时任务\n\n1. 手动触发一次（qclaw: `trigger` / WorkBuddy: 测试运行）\n2. 检查简报是否生成到 `data/reports/`\n3. 检查是否推送到目标渠道\n4. 确认无误后启用定时执行\n\n### B.2 使用流程\n\n```\n定时触发（每日 07:00）\n ↓\nAgent 接收 prompt（含预设痛点）\n ↓\n直接使用 prompt 中的痛点（不重复扫描）\n ↓\n运行 skillhub_daily.py 抓取数据\n ↓\n痛点 × 类别交叉匹配\n ↓\n生成简报 + 存储（IMA/飞书/Obsidian）\n ↓\n输出对话摘要（200 字以内）\n ↓\ndelivery.announce → 推送到飞书/微信\n```\n\n---\n\n## 模式切换\n\n如果想从 A 切换到 B（或反之），只需：\n1. 告诉 Agent \"切换到 Cron 模式\" 或 \"切换到常规模式\"\n2. Agent 会重新走对应模式的配置向导\n\n---\n\n## 常见问题\n\n### Q1: 两种模式可以同时用吗？\n\n**可以。** 例如：\n- 模式 A 用于探索性触发（\"看看有什么好 Skill\"）\n- 模式 B 用于每日定时（07:00 推送简报）\n\n两者互不冲突，但需要注意避免在 24 小时内重复生成简报（提示用户避免打扰）。\n\n### Q2: Cron 模式下痛点列表多久更新一次？\n\n**建议每 1-2 周更新一次。** 更新方式：\n1. 修改定时任务的 prompt 中的痛点列表\n2. 或者重新扫描 MEMORY.md 提取新痛点\n\n### Q3: 模式 B 推送失败怎么办？\n\n检查清单：\n- [ ] IMA/飞书凭证是否正确\n- [ ] 知识库 ID 是否有效\n- [ ] 网络是否能访问 api.skillhub.cn\n- [ ] 查看 `data/logs/` 中的错误日志\n\n### Q4: 可以先试用 A 再升级到 B 吗？\n\n**强烈推荐。** 先用模式 A 跑几天，体验推荐质量，然后：\n1. 确定你满意的痛点列表\n2. 创建 Cron 定时任务\n3. 切换到模式 B\n\nFile v6.2.0:references/source-contract.md\n\n# SkillHub API 接口契约\n\n## 基础信息\n\n- **API 基地址**：`https://api.skillhub.cn`\n- **认证方式**：无需认证\n- **前端页面**：`https://skillhub.cn/skills?sort=downloads`\n\n## 核心接口\n\n### 1. 下载榜列表\n\n```\nGET /api/skills?page={page}&pageSize={size}&sortBy=downloads&order=desc\n```\n\n**参数**：\n\n| 参数 | 类型 | 默认 | 说明 |\n|------|------|------|------|\n| page | int | 1 | 页码 |\n| pageSize | int | 50 | 每页条数（最大50） |\n| sortBy | string | downloads | 排序字段 |\n| order | string | desc | 排序方向 |\n\n**响应**：\n\n```json\n{\n \"code\": 0,\n \"data\": {\n \"skills\": [\n {\n \"slug\": \"skill-name\",\n \"name\": \"Skill名称\",\n \"ownerName\": \"作者\",\n \"category\": \"developer-tools\",\n \"description_zh\": \"中文描述\",\n \"description\": \"英文描述\",\n \"downloads\": 12345,\n \"installs\": 8900,\n \"stars\": 456,\n \"score\": 4.5,\n \"version\": \"1.0.0\",\n \"homepage\": \"https://...\",\n \"labels\": { \"requires_api_key\": false },\n \"source\": \"github\"\n }\n ],\n \"total\": 77000\n }\n}\n```\n\n### 2. 分类列表\n\n```\nGET /api/v1/categories\n```\n\n**响应**：\n\n```json\n{\n \"items\": [\n {\n \"key\": \"developer-tools\",\n \"name\": \"开发工具\",\n \"nameEn\": \"developer-tools\",\n \"sortOrder\": 10,\n \"active\": true\n }\n ]\n}\n```\n\n**7大分类**：\n\n| key | 中文名 | 全站Skill数 |\n|-----|--------|------------|\n| ai-intelligence | AI 智能 | ~3600 |\n| developer-tools | 开发工具 | ~6400 |\n| productivity | 效率提升 | ~4400 |\n| data-analysis | 数据分析 | ~3900 |\n| content-creation | 内容创作 | ~3100 |\n| security-compliance | 安全合规 | ~2100 |\n| communication-collaboration | 通讯协作 | ~1400 |\n\n### 3. 分类筛选\n\n```\nGET /api/skills?category={key}&pageSize={size}&sortBy=downloads&order=desc\n```\n\n与下载榜列表接口格式相同，增加 `category` 筛选参数。\n\n### 4. Skill详情\n\n```\nGET /api/v1/skills/{slug}\n```\n\n**注意**：此接口部分 slug 可能返回空的 `skill` 字段，建议优先使用列表接口的 `description_zh` 字段。\n\n## 衍生指标计算\n\n### 收藏率\n\n```python\nstar_rate = (stars / downloads * 100) if downloads > 0 else 0.0\n```\n\n### 安装转化率\n\n```python\ninstall_rate = (installs / downloads * 100) if downloads > 0 else 0.0\n```\n\n### 活跃安装率\n\n```python\nactive_rate = (stars / installs * 100) if installs > 0 else 0.0\n```\n\n### 综合潜力分\n\n```python\npotential_score = (\n star_rate_normalized * 40 +\n install_rate_normalized * 30 +\n active_rate_normalized * 20 +\n star_bonus * 10\n)\n```\n\n归一化到 0-100 分。\n\n## 潜力筛选规则\n\n1. **收藏率 Top10**（始终生效，不需历史数据）\n2. **被埋没的金子**：收藏率高但排名>20（始终生效）\n3. **新进 Top100** / 下载增量+星标增量 / 安装增量 / 排名上升 / 收藏率上升（需历史数据对比）\n\n## 请求规范\n\n- User-Agent: `SkillHub-Daily/5.0`\n- Accept: `application/json`\n- Referer: `https://skillhub.cn/`\n- 请求超时: 20秒\n\nFile v6.2.0:CHANGELOG.md\n\n# Changelog\n\nAll notable changes to this project will be documented in this file.\n\nThe format is based on [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/en/1.1.0/),\nand this project adheres to [Semantic Versioning](https://semver.org/spec/v2.0.0.html).\n\n## [6.2.0] - 2026-06-03\n\n### 🎉 Major Release: 跨平台融合版 (Cross-Platform Universal Edition)\n\n融合 v6.1 (qclaw 优化版) + v5.0 评审建议 + 双模式增强，作为跨平台通用版发布。\n\n### ✨ Added (新增)\n\n- **首次加载必须询问使用模式**（模式 A 常规 / 模式 B Cron）\n- **Cron 模式跳过记忆扫描**：直接使用 prompt 中的痛点\n- **7 个平台提示词模板**：qclaw / WorkBuddy / OpenClaw / Hermes / 纯脚本 / Obsidian / 微信\n- **跨平台凭证搜索**：4 级优先级（环境变量 → 本地 config → qclaw → workbuddy）\n- **推送职责解耦**：外部编排负责推送，Skill 仅生成内容\n- **修复 v6.1 隐藏 bug**：`argparse` 格式化冲突（`%` 字符）\n- **环境版本验证**：Python ≥ 3.10、Node.js ≥ 18\n- **Python 自动回退检测**：当前解释器过低时尝试 python3.10/3.11/3.12\n- **何时不应触发清单**：7 条边界场景\n- **完整中英 README**：参考 eze-is/web-access 范式\n\n### 🔧 Changed (变更)\n\n- 描述精简：323 字符 → 230 字符\n- 元数据统一：SKILL.md / _meta.json / plugin.json 全部 6.2.0\n- 添加 `allowed-tools`：Read, Write, Bash, Glob, Grep\n- `User-Agent` 升级为 `SkillHub-Daily/6.2`\n- 隐私保护：所有真实 ID/路径替换为占位符\n- 简报模板通用化（移除个人化示例）\n\n### 🐛 Fixed (修复)\n\n- v6.1 `argparse` 格式化崩溃 bug\n- 版本号不一致问题（SKILL.md 5.0 vs _meta.json 1.0.0）\n- 飞书文档 `create` 后内容为空（增加 `read` 验证步骤）\n\n### 📚 Documentation (文档)\n\n- 新增 `references/setup-wizard.md`：首次安装向导\n- 新增 `references/platform-adapters.md`：跨平台适配\n- 新增 `references/prompt-templates.md`：Cron 模板\n- 新增 `README.md` 中英双语版\n- 完善 `config.md`：环境验证 + Windows Cron + 凭证多路径\n- 完善 `briefing-template.md`：通用化示例\n\n## [6.1.0] - Previous Release\n\n- 独立 `push_to_ima.py` 脚本\n- 独立 `briefing-template.md`\n- README.md\n- .gitignore\n- 痛点来源按调用方式动态选择\n\n## [5.0.0] - Earlier Release\n\n- 基础数据抓取\n- 240 个 Skill 扫描\n- 收藏率 / 潜力分计算\n- 隐藏金子识别\n\nFile v6.2.0:docs/CONTRIBUTING.md\n\n# Contributing to SkillHub Daily\n\n我们欢迎任何形式的贡献！无论是 bug 报告、功能建议、文档改进还是代码 PR。\n\nWe welcome all forms of contributions! Bug reports, feature requests, documentation improvements, and code PRs are all welcome.\n\n## 🐛 Bug 报告\n\n在 [Issues](https://github.com/skillhub-community/skillhub-daily/issues) 提交 bug 时，请包含：\n\n1. **环境信息**：Python 版本、Node.js 版本、操作系统、Agent 平台\n2. **使用模式**：A 常规 / B Cron\n3. **复现步骤**：触发词 / 痛点列表 / 存储通道\n4. **预期 vs 实际**：\n5. **错误日志**：完整堆栈\n\n## 💡 功能建议\n\n在 [Issues](https://github.com/skillhub-community/skillhub-daily/issues) 提交 feature request：\n\n1. **使用场景**：你为什么需要这个功能？\n2. **期望行为**：详细描述期望的输入/输出\n3. **替代方案**：你考虑过哪些其他实现？\n\n## 🔧 Pull Request\n\n### 开发流程\n\n1. Fork 仓库\n2. 创建 feature 分支：`git checkout -b feature/amazing-feature`\n3. 提交更改：`git commit -m \"feat: add amazing feature\"`\n4. 推送分支：`git push origin feature/amazing-feature`\n5. 创建 Pull Request\n\n### 提交规范\n\n使用 [Conventional Commits](https://www.conventionalcommits.org/)：\n\n```\nfeat: 新功能\nfix: 修复 bug\ndocs: 文档更新\nstyle: 代码格式\nrefactor: 重构\ntest: 测试\nchore: 构建/工具\n```\n\n### 代码风格\n\n- Python: 遵循 PEP 8\n- Markdown: 遵循 CommonMark\n- YAML: 2 空格缩进\n\n### 测试\n\n提交前请运行：\n\n```bash\npython -m py_compile scripts/skillhub_daily.py\npython -m py_compile scripts/push_to_ima.py\n```\n\n## 📄 License\n\n提交代码即表示你同意按 MIT 许可证发布。\nBy submitting code, you agree to release it under the MIT License.\n\nFile v6.2.0:docs/PUBLISHING_GUIDE.md\n\n# 🚀 发布指南 / Publishing Guide\n\n> 本文档说明如何将 skillhub-daily v6.2.0 发布到 ClawHub 和 GitHub。\n\n## 📦 已准备好的文件\n\n### 桌面 zip 包（ClawHub 上传用）\n\n```\nC:\\Users\\Administrator\\Desktop\\skillhub-daily-v6.2.0.zip\n```\n\n### GitHub 仓库（待 push）\n\n```\nd:\\TRAE SOLO CN\\project\\skillhub-daily-github\\\n```\n\n完整结构：\n```\nskillhub-daily-github/\n├── .claude-plugin/\n│ └── plugin.json # Claude Code 插件元数据\n├── .github/\n│ └── workflows/ # （空，预留 CI/CD）\n├── .gitignore\n├── CHANGELOG.md # 完整更新日志\n├── LICENSE # MIT\n├── README.md # 中英 README\n├── RELEASE_NOTES_v6.2.0.md # Release Notes 详细版\n├── SKILL.md # 技能主文件\n├── data/\n│ └── .gitkeep\n├── docs/\n│ └── CONTRIBUTING.md\n├── references/\n│ ├── setup-wizard.md\n│ ├── platform-adapters.md\n│ ├── prompt-templates.md\n│ ├── briefing-template.md\n│ ├── config.md\n│ └── source-contract.md\n└── scripts/\n ├── skillhub_daily.py\n └── push_to_ima.py\n```\n\n---\n\n## 🎯 ClawHub 发布\n\n### 步骤 1：上传 zip 包\n\n1. 打开 ClawHub 平台\n2. 进入\"我的技能\"或\"上传技能\"\n3. 上传 `C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\skillhub-daily-v6.2.0.zip`\n4. 填写技能元数据：\n - **名称**：skillhub-daily\n - **版本**：6.2.0\n - **分类**：AI 工具 / 效率提升\n - **标签**：skillhub, daily, recommendation, ai, agent\n - **描述**：使用 SKILL.md 中的 description\n5. 提交审核\n\n### 步骤 2：填写发布说明\n\n使用 [RELEASE_NOTES_v6.2.0.md](RELEASE_NOTES_v6.2.0.md) 的中文版（核心要点）作为发布说明：\n\n```\n🎉 v6.2.0 跨平台融合版发布\n\n✨ 核心新功能：\n- 双模式支持：常规 Skills / Cron 定时任务\n- 5 大平台适配：qclaw/WorkBuddy/OpenClaw/Hermes/纯脚本\n- 推送职责解耦：外部编排负责推送\n- 完整中英 README\n\n🔧 改进：\n- 描述精简、版本号统一\n- 添加 allowed-tools 元数据\n- 隐私保护（占位符化所有真实 ID/路径）\n\n🐛 修复：\n- argparse 格式化崩溃 bug\n- 版本号不一致\n- 飞书文档验证步骤\n\n📚 详细说明：见 Release Notes\n```\n\n---\n\n## 🎯 GitHub 发布\n\n### 步骤 1：创建 GitHub 仓库\n\n1. 登录 GitHub\n2. 创建新仓库：\n - **Repository name**: `skillhub-daily`\n - **Description**: \"Daily SkillHub skill discovery - scan Top100 + 7 categories, match user pain points, push to IMA/Lark/Obsidian\"\n - **Visibility**: Public\n - **Initialize**: 不勾选（手动 push）\n\n### 步骤 2：初始化本地 Git 并 push\n\n```bash\ncd d:\\TRAE SOLO CN\\project\\skillhub-daily-github\n\ngit init\ngit add .\ngit commit -m \"feat: v6.2.0 - cross-platform universal edition\n\n- Add dual mode support (interactive / cron)\n- Add 5 platform adapters (qclaw/WorkBuddy/OpenClaw/Hermes/script)\n- Add .claude-plugin/plugin.json\n- Add bilingual README\n- Add CHANGELOG.md\n- Add RELEASE_NOTES_v6.2.0.md\n\nCo-Authored-By: Claude Opus 4.7 \"\n\ngit branch -M main\ngit remote add origin https://github.com//skillhub-daily.git\ngit push -u origin main\n```\n\n### 步骤 3：创建 v6.2.0 Release（GitHub）\n\n#### 方式 A：通过 GitHub 网页\n\n1. 进入 GitHub 仓库页面\n2. 点击右侧 **\"Create a new release\"**\n3. 填写：\n - **Choose a tag**: `v6.2.0`\n - **Release title**: `v6.2.0 - 跨平台融合版 / Cross-Platform Universal Edition`\n - **Description**: 复制 [RELEASE_NOTES_v6.2.0.md](RELEASE_NOTES_v6.2.0.md) 内容（去掉最上方\"详见\"链接）\n4. **Attach binaries**：上传 `C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\skillhub-daily-v6.2.0.zip`\n5. 勾选 **\"Set as the latest release\"**\n6. 点击 **\"Publish release\"**\n\n#### 方式 B：通过 GitHub CLI\n\n```bash\ngh release create v6.2.0 \\\n --title \"v6.2.0 - 跨平台融合版\" \\\n --notes-file RELEASE_NOTES_v6.2.0.md \\\n C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\skillhub-daily-v6.2.0.zip#skillhub-daily-v6.2.0.zip\n```\n\n### 步骤 4：验证发布\n\n检查清单：\n\n- [ ] GitHub 仓库已创建并 push\n- [ ] v6.2.0 Release 已发布\n- [ ] zip 包已上传到 Release\n- [ ] ClawHub 平台已上传\n- [ ] Release Notes 显示正确\n- [ ] Star History 正常显示\n\n---\n\n## 🔗 双平台互相引流\n\n发布完成后，建议：\n\n1. **ClawHub 描述中添加 GitHub 链接**：\n ```\n GitHub: https://github.com//skillhub-daily\n ```\n\n2. **GitHub README 中添加 ClawHub 链接**：\n ```\n ClawHub: https://clawhub.com/skills/skillhub-daily\n ```\n\n3. **Release Notes 中互相引用**（已包含在 RELEASE_NOTES_v6.2.0.md）\n\n---\n\n## 📊 发布后监控\n\n- 监控 ClawHub 下载量\n- 监控 GitHub Stars / Issues / PRs\n- 收集用户反馈，准备 v6.3.0\n\n---\n\n## 🆘 常见问题\n\n### Q1: 推送失败？\n\n检查 `git remote -v` 是否正确配置。常见错误是 HTTPS vs SSH 协议。\n\n### Q2: zip 包体积过大？\n\n当前 ~150 KB，正常范围。如果超过 1 MB，请检查是否误将 `data/` 目录打包。\n\n### Q3: GitHub Release 创建失败？\n\n可能是 GitHub 账号未验证邮箱，或 token 权限不足。\n\n### Q4: ClawHub 审核不通过？\n\n常见原因：\n- 描述不够详细\n- 缺少使用示例\n- 触发词不清晰\n\n请对照 [references/setup-wizard.md](references/setup-wizard.md) 检查。\n\n---\n\n**祝发布顺利！** 🎉","readmeExcerpt":"Skill: Skillhub Cn Daily Owner: edwardwason Summary: SkillHub Daily — 与 ClawHub Daily（口碑精品/趋势洞察）互补的每日推荐引擎。 本技能的行为范围（用户须知）： - 读取本地记忆文件（TRAE memory 目录）提取关键词用于个性化推荐，仅使用关键词匹配，不传输原始记忆内容 - 调用 skillhub CLI 获取 SkillHub... Tags: china:7.0.1, cross-platform:6.2.1, daily:7.0.1, developer:7.0.1, latest:7.0.1, security:7.0.1, skill-discovery:6.2.1, skillhub:7.0.1 Version history: v7.0.1 | 2026-07-12T05:37:26.340Z | user SkillSpec","codeSnippets":[],"executableExamples":[{"language":"bash","snippet":"# 7 种排行榜，每种 100 条\nskillhub skill rankings --type hot # 热门榜\nskillhub skill rankings --type newest # 最新上线\nskillhub skill rankings --type trending # 趋势飙升\nskillhub skill rankings --type featured # 编辑精选\nskillhub skill rankings --type recommended # 平台推荐\n\n# 11 分类搜索，每种 20 条\nskillhub search \"知识管理\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"办公效率\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"内容创作\" --json --search-limit 20\n# ... 共 11 个分类\n\n# 6 个记忆关键词搜索，每种 20 条\nskillhub search \"飞书\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"Python\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"审计\" --json --search-limit 20\n# ... 共 6 个关键词\n\n# 深度评估（对最终 8 个推荐调用）\nskillhub skill evaluation --json # AI 6维质量评估\nskillhub skill reports --json # 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技能定义\n├── skillhub_cn_daily_executor.py # 一键执行器\n├── scripts/\n│ ├── fetch_skillhub_cn.py # 数据抓取\n│ └── daily_recommend.py # 推荐算法\n├── data/ # 运行时数据（gitignore）\n│ ├── snapshots/ # 扫描快照\n│ └── recommended/ # 推荐结果\n├── .claude-plugin/plugin.json # 插件配置\n├── CHANGELOG.md\n├── LICENSE\n└── README.md"}],"parameters":null,"dependencies":[],"permissions":[],"extractedFiles":[{"path":"SKILL.md","content":"---\nname: \"skillhub-daily\"\nslug: \"skillhub-daily\"\ndisplayName: \"SkillHub Daily\"\nversion: \"7.0.1\"\nsummary: \"每日扫描 SkillHub.cn 7 大排行榜 + 11 分类搜索 + 关键词搜索（7.5 万+ 技能），7 维度推荐 8 个技能，聚焦国内适配与活跃开发者\"\nlicense: MIT-0\ndescription: |\n SkillHub Daily — 与 ClawHub Daily（口碑精品/趋势洞察）互补的每日推荐引擎。\n\n 本技能的行为范围（用户须知）：\n - 读取本地记忆文件（TRAE memory 目录）提取关键词用于个性化推荐，仅使用关键词匹配，不传输原始记忆内容\n - 调用 skillhub CLI 获取 SkillHub.cn 排行榜和搜索数据（网络请求）\n - 调用 skillhub skill evaluation/reports 获取深度评估（网络请求，可选）\n - 将推荐简报写入本地文件和外部服务（Obsidian/IMA/飞书），需用户配置对应凭证\n - 推荐结果中不包含原始记忆内容，仅记录关键词匹配数量\n\n 差异化特色：\n - 国内优先：重点推荐适配国内生态的技能（飞书/微信/钉钉/小红书/抖音等）\n - 活跃开发者：发现高产开发者及其代表作，追踪值得关注的技能作者\n - 双实验室安全审计：调用 skillhub skill reports 获取安全评估\n - AI 6维质量评估：调用 skillhub skill evaluation 获取可用性/安全性/文档等评分\n - 3级权重记忆碰撞：project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1\n\n 数据源：SkillHub.cn API（via skillhub CLI，结构化 JSON，0 token 消耗）\n 扫描规模：7 排行榜 × 100 + 11 分类 × 20 搜索 + 6 关键词 × 20 搜索 ≈ 1000+ 候选\n 推荐维度：趋势飙升 / 新星上线 / 国内优先 / 活跃开发者 / 记忆碰撞 / 痛点匹配 / 官方认证\n 去重机制：7 天跨维度去重\n 三处存放：Obsidian inbox / IMA FIM 知识库 / 飞书云文档\n\n 权限声明：需要网络访问（skillhub CLI）、本地文件读写（data 目录）、环境变量（IMA_OPENAPI_CLIENTID/IMA_OPENAPI_APIKEY/OBSIDIAN_VAULT_PATH/TRAE_MEMORY_PATH）\n\n 触发场景：\n - 用户希望每日收到 SkillHub 国内技能推荐\n - 用户希望发现适配国内的 AI 技能\n - 用户希望追踪活跃开发者\n - 用户说\"SkillHub 日报\"、\"国内技能推荐\"、\"有什么新 Skill\"\n\n Do NOT use for ClawHub 平台推荐（用 clawhub-daily）、通用代码开发、非 Skill 项目。\n---\n\n# SkillHub Daily 国内技能洞察 v7.0\n\n> 每日扫描 SkillHub.cn 7.5 万+ 技能生态 | 与 ClawHub Daily 互补：聚焦**国内适配**、**活跃开发者**、**双实验室安全审计**\n\n## 数据源\n\n### skillhub CLI 排行榜 + 搜索 API\n\n```bash\n# 7 种排行榜，每种 100 条\nskillhub skill rankings --type hot # 热门榜\nskillhub skill rankings --type newest # 最新上线\nskillhub skill rankings --type trending # 趋势飙升\nskillhub skill rankings --type featured # 编辑精选\nskillhub skill rankings --type recommended # 平台推荐\n\n# 11 分类搜索，每种 20 条\nskillhub search \"知识管理\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"办公效率\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"内容创作\" --json --search-limit 20\n# ... 共 11 个分类\n\n# 6 个记忆关键词搜索，每种 20 条\nskillhub search \"飞书\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"Python\" --json --search-limit 20\nskillhub search \"审计\" --json --search-limit 20\n# ... 共 6 个关键词\n\n# 深度评估（对最终 8 个推荐调用）\nskillhub skill evaluation --json # AI 6维质量评估\nskillhub skill reports --json # 双实验室安全审计\n```\n\n### 返回数据结构（每个技能）\n\n```json\n{\n \"slug\": \"self-improving-agent-cn\",\n \"name\": \"Self Improving Agent CN\",\n \"ownerName\": \"zhengxinjipai\",\n \"version\": \"1.0.0\",\n \"source\": \"clawhub\",\n \"category\": \"ai-agent\",\n \"subCategories\": [{\"key\": \"agent-memory\", \"name\": \"记忆增强\"}],\n \"description\": \"AI自我改进与记忆系统...\",\n \"description_zh\": \"AI自我改进与记忆系统...\",\n \"downloads\": 37072,\n \"installs\": 9905,\n \"stars\": 49,\n \"score\": 3621.57,\n \"labels\": {\"requires_api_key\": \"false\"},\n \"verified\": false,\n \"claimable\": false,\n \"created_at\": 1773023560715,\n \"updated_at\": 1783822732293,\n \"homepage\": \"https://api.skillhub.cn/zhengxinjipai/self-improving-agent-cn\"\n}\n```\n\n### 分类体系\n\n| category | 中文名 |\n|----------|--------|\n| knowledge-management | 知识管理 |\n|"},{"path":"README.md","content":"# 🐙 SkillHub Daily — 国内技能洞察\n\n> 每日扫描 SkillHub.cn 7.5 万+ 技能生态，7 维度推荐 8 个技能，聚焦**国内适配**与**活跃开发者**\n\n[English](./README.en.md) | 中文\n\n![Version](https://img.shields.io/badge/版本-7.0.1-blue)\n![Platform](https://img.shields.io/badge/平台-SkillHub.cn-green)\n![License](https://img.shields.io/badge/许可证-MIT--0-orange)\n\n---\n\n## 什么是 SkillHub Daily？\n\nSkillHub Daily 是一个每日推荐引擎，扫描 SkillHub.cn 的 7 大排行榜 + 11 分类搜索 + 关键词搜索（1000+ 候选），通过 7 维度算法精选 8 个技能推荐给你。\n\n与 [ClawHub Daily](https://clawhub.ai) 互补：ClawHub Daily 聚焦口碑精品与趋势洞察（500 技能），SkillHub Daily 聚焦**国内适配**、**活跃开发者发现**、**双实验室安全审计**（7.5 万+ 技能）。\n\n## 核心特色\n\n| 特色 | 说明 |\n|------|------|\n| 🇨🇳 国内优先 | 重点推荐适配国内生态的技能（飞书/微信/钉钉/小红书/抖音等） |\n| 👤 活跃开发者 | 发现高产开发者及其代表作，追踪值得关注的技能作者 |\n| 🔬 安全审计 | 调用 skillhub skill reports 获取双实验室安全评估 |\n| 📊 AI 质量评估 | 调用 skillhub skill evaluation 获取 6 维度评分 |\n| 🧠 3级权重记忆碰撞 | project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1 |\n| 🚫 7天去重 | 跨维度去重，避免重复推荐 |\n\n## 7 维度推荐算法\n\n| 维度 | 数量 | 说明 |\n|------|------|------|\n| 🔥 趋势飙升 | 2 | 同时登上 hot + trending 双榜 |\n| 🚀 新星上线 | 1 | 30 天内上线 + installs > 100 |\n| 🎯 痛点匹配 | 2 | 7 大痛点场景库匹配 |\n| 🧠 记忆碰撞 | 1 | 3 级权重关键词碰撞 |\n| 🇨🇳 国内优先 | 1 | 国内适配信号检测（25 个关键词） |\n| 👤 活跃开发者 | 1 | 高产开发者的代表作 |\n| 🏢 官方认证 | 1(可选) | verified=true |\n\n## 安装\n\n```bash\n# 1. 安装 skillhub CLI\nnpm i -g skillhub\n\n# 2. 登录\nskillhub auth login\n\n# 3. 克隆技能\ngit clone https://github.com/EdwardWason/skillhub-daily.git\n```\n\n## 使用\n\n### 手动执行\n\n```bash\n# 一键执行（抓取 → 推荐 → 三处存放）\npython skillhub_cn_daily_executor.py\n\n# 只生成简报，不推送\npython skillhub_cn_daily_executor.py --skip-push\n\n# 跳过深度评估（节省时间）\npython skillhub_cn_daily_executor.py --skip-eval\n```\n\n### 定时任务\n\n已配置 TRAE Schedule 定时任务（ID: be17fc27），每天北京时间 06:50 自动执行。\n\n> **用户须知**：运行本技能会自动将推荐简报写入 Obsidian、IMA 知识库、飞书云文档。简报中包含基于本地项目记忆关键词的推荐结果（不含原始记忆内容）。如不需推送，使用 `--skip-push` 参数。\n\n## 三处存放\n\n| 目的地 | 方式 | 配置 |\n|--------|------|------|\n| Obsidian inbox | Markdown + frontmatter | OBSIDIAN_VAULT_PATH |\n| IMA FIM 知识库 | 两步流程（create_note + add_knowledge） | IMA_OPENAPI_CLIENTID / IMA_OPENAPI_APIKEY / IMA_KB_ID |\n| 飞书云文档 | lark-cli / lark-doc skill | 飞书授权 |\n\n> **凭证安全**：所有凭证通过环境变量传递，不硬编码在代码中。请确保环境变量仅在本地配置，不要写入 .env 文件并提交到版本控制。\n\n## 与 ClawHub Daily 互补\n\n| | SkillHub Daily | ClawHub Daily |\n|---|---|---|\n| 平台 | SkillHub.cn（7.5 万+） | ClawHub.ai（500） |\n| 特色 | 🇨🇳 国内优先 / 👤 开发者 / 🔬 安全审计 | 🦞 口碑精品 / 趋势洞察 |\n| 评估 | AI 6维评分 + 双实验室审计 | 口碑率 + 活跃度 |\n| 碰撞 | 3 级权重记忆碰撞 | 痛点关键词匹配 |\n\n## 项目结构\n\n```\nskillhub-cn-daily/\n├── SKILL.md # 技能定义\n├── skillhub_cn_daily_executor.py # 一键执行器\n├── scripts/\n│ ├── fetch_skillhub_cn.py # 数据抓取\n│ └── daily_recommend.py # 推荐算法\n├── data/ # 运行时数据（gitignore）\n│ ├── snapshots/ # 扫描快照\n│ └── recommended/ # 推荐结果\n├── .claude-plugin/plugin.json # 插件配置\n├── CHANGELOG.md\n├── LICENSE\n└── README.md\n```\n\n## 依赖\n\n- Python 3.8+\n- skillhub CLI（`npm i -g skillhub`）\n- 已登录 skillhub auth\n\n## 许可证\n\nMIT-0"},{"path":"_meta.json","content":"{\n \"ownerId\": \"kn75zj7vzdyvap84adxa8heyyd82f5eh\",\n \"slug\": \"skillhub-daily\",\n \"version\": \"7.0.1\",\n \"publishedAt\": 1783834646340\n}"},{"path":"CHANGELOG.md","content":"# Changelog\n\nAll notable changes to this skill will be documented in this file.\n\n## [7.0.1] - 2026-07-12\n\n### Fixed (SkillSpector 安全审计修复)\n- SSD3 High: 移除 JSON 中的 memory_keywords 字段，改为 memory_keyword_count（仅记录数量）\n- SSD3 High: 推荐理由不再暴露匹配的记忆关键词，改为 generic \"记忆碰撞匹配\"\n- MCP Tool Poisoning: description 声明完整行为范围（网络/文件/记忆访问/推送）\n- 硬编码 memory 路径改为 TRAE_MEMORY_PATH 环境变量\n- 硬编码 skillhub CLI 路径改为 shutil.which() 动态查找\n- 硬编码 IMA_KB_ID 改为环境变量\n- MCP Least Privilege: SKILL.md 增加权限声明段落\n- Missing User Warnings: README 中英文版增加数据访问/传输警告\n- 凭证安全指引：README 增加环境变量安全使用提示\n\n## [7.0.0] - 2026-07-12\n\n### Added\n- 7 维度推荐算法（新增 china_first 国内优先 + active_developer 活跃开发者维度）\n- 11 分类搜索 + 6 关键词搜索，扫描量从 340 提升至 1000+ 候选\n- 3 级权重记忆碰撞（project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1）\n- 活跃开发者发现机制（按 ownerName 聚合 + 活跃度评分）\n- evaluation/reports API 深度评估（AI 6维评分 + 双实验室安全审计）\n- 三处存放推送（Obsidian inbox / IMA FIM 知识库 / 飞书云文档）\n- TRAE Schedule 定时任务（每天 06:50 北京时间）\n- 简报格式升级（TL;DR / 维度分组 / 能力解读 / 下一步 / 痛点匹配分组）\n- 与 ClawHub Daily 差异化定位\n\n### Changed\n- 技能名称从 skillhub-cn-daily 改为 SkillHub Daily\n- 扫描策略从纯排行榜改为排行榜+分类搜索+关键词搜索\n- 推荐维度从 6 个扩展到 7 个\n\n### Fixed\n- china_first 维度增加最低门槛（50 安装或 10 星），避免推荐空壳技能\n\n## [2.0.0] - 2026-07-11\n\n### Added\n- 使用 skillhub CLI 替代 agent-browser 抓取\n- 6 维度推荐算法\n- 7 天跨维度去重机制\n\n## [1.0.0] - 2026-07-11\n\n### Added\n- 初始版本，使用 agent-browser 抓取 SkillHub.cn 排行榜"},{"path":"README.en.md","content":"# 🐙 SkillHub Daily — China-Focused Skill Insights\n\n> Daily scan of SkillHub.cn's 75,000+ skill ecosystem, recommending 8 skills via 7 dimensions, focused on **China adaptation** and **active developers**\n\n中文 | [English](./README.md)\n\n![Version](https://img.shields.io/badge/Version-7.0.1-blue)\n![Platform](https://img.shields.io/badge/Platform-SkillHub.cn-green)\n![License](https://img.shields.io/badge/License-MIT--0-orange)\n\n---\n\n## What is SkillHub Daily?\n\nSkillHub Daily is a daily recommendation engine that scans SkillHub.cn's 7 ranking lists + 11 category searches + keyword searches (1000+ candidates), selecting 8 skills via a 7-dimension algorithm.\n\nComplementary to [ClawHub Daily](https://clawhub.ai): ClawHub Daily focuses on curated quality and trend insights (500 skills), while SkillHub Daily focuses on **China adaptation**, **active developer discovery**, and **dual-lab security audit** (75,000+ skills).\n\n## Key Features\n\n| Feature | Description |\n|---------|-------------|\n| 🇨🇳 China First | Prioritize skills adapted for China ecosystem (Feishu/WeChat/DingTalk/Xiaohongshu/Douyin) |\n| 👤 Active Developers | Discover prolific developers and their representative works |\n| 🔬 Security Audit | Call skillhub skill reports for dual-lab security assessment |\n| 📊 AI Quality Eval | Call skillhub skill evaluation for 6-dimension scoring |\n| 🧠 3-Level Memory Collision | project_memory×3 / topics×2 / user_profile×1 |\n| 🚫 7-Day Dedup | Cross-dimension dedup to avoid repeated recommendations |\n\n## 7-Dimension Recommendation Algorithm\n\n| Dimension | Count | Description |\n|-----------|-------|-------------|\n| 🔥 Trending Surge | 2 | On both hot + trending lists |\n| 🚀 Newcomers | 1 | Released within 30 days + installs > 100 |\n| 🎯 Scene Match | 2 | 7 pain-point scene library matching |\n| 🧠 Memory Collision | 1 | 3-level weighted keyword collision |\n| 🇨🇳 China First | 1 | China adaptation signal detection (25 keywords) |\n| 👤 Active Developer | 1 | Representative work from prolific developers |\n| 🏢 Official Verified | 1(optional) | verified=true |\n\n## Installation\n\n```bash\n# 1. Install skillhub CLI\nnpm i -g skillhub\n\n# 2. Login\nskillhub auth login\n\n# 3. Clone the skill\ngit clone https://github.com/EdwardWason/skillhub-daily.git\n```\n\n## Usage\n\n### Manual Execution\n\n```bash\n# One-click (fetch → recommend → push to 3 destinations)\npython skillhub_cn_daily_executor.py\n\n# Generate briefing only, no push\npython skillhub_cn_daily_executor.py --skip-push\n\n# Skip deep evaluation (save time)\npython skillhub_cn_daily_executor.py --skip-eval\n```\n\n### Scheduled Task\n\nTRAE Schedule task configured (ID: be17fc27), runs daily at 06:50 Beijing time.\n\n> **User Notice**: Running this skill automatically writes recommendation briefings to Obsidian, IMA knowledge base, and Feishu cloud docs. Briefings include recommendation results based on local project memory keywords (no raw memory content is transmitted). Use `--skip-push` to disable pushing.\n\n## Triple Storage\n\n| "}],"languages":[],"docsSourceLabel":"CLAWHUB","editorialOverview":"SkillHub Daily — 与 ClawHub Daily（口碑精品/趋势洞察）互补的每日推荐引擎。 本技能的行为范围（用户须知）： - 读取本地记忆文件（TRAE memory 目录）提取关键词用于个性化推荐，仅使用关键词匹配，不传输原始记忆内容 - 调用 skillhub CLI 获取 SkillHub... Skill: Skillhub Cn Daily Owner: edwardwason Summary: SkillHub Daily — 与 ClawHub Daily（口碑精品/趋势洞察）互补的每日推荐引擎。 本技能的行为范围（用户须知）： - 读取本地记忆文件（TRAE memory 目录）提取关键词用于个性化推荐，仅使用关键词匹配，不传输原始记忆内容 - 调用 skillhub CLI 获取 SkillHub... Tags: china:7.0.1, cross-platform:6.2.1, daily:7.0.1, developer:7.0.1, latest:7.0.1, security:7.0.1, skill-discovery:6.2.1, skillhub:7.0.1 Version history: v7.0.1 | 2026-07-12T05:37:26.340Z | user SkillSpec","editorialQuality":{"score":100,"threshold":65,"status":"ready","wordCount":1000,"uniquenessScore":50,"reasons":[]}},"media":{"evidence":{"source":"no-media","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-10T22:47:45.521Z","emptyReason":"No screenshots, media assets, or demo links are available."},"primaryImageUrl":null,"mediaAssetCount":0,"assets":[],"demoUrl":null},"ownerResources":{"evidence":{"source":"unclaimed","verified":false,"confidence":"low","updatedAt":"2026-10-10T22:47:45.521Z","emptyReason":"This page has not been claimed by the agent owner."},"hasCustomPage":false,"customPageUpdatedAt":null,"customLinks":[],"structuredLinks":{"docsUrl":null,"demoUrl":null,"supportUrl":null,"pricingUrl":null,"statusUrl":null},"customPage":null},"relatedAgents":{"evidence":{"source":"protocol-neighbors","verified":false,"confidence":"medium","updatedAt":"2026-10-11T01:48:15.098Z","emptyReason":null},"items":[{"id":"8ebccd8e-3863-4187-8355-c3f14e1f9edf","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/iofficeai-aionui","slug":"iofficeai-aionui","name":"AionUi","description":"Free, local, open-source 24/7 Cowork app and OpenClaw for Gemini CLI, Claude Code, Codex, OpenCode, Qwen Code, Goose CLI, Auggie, and more | 🌟 Star if you like it!","url":"https://github.com/iOfficeAI/AionUi","homepage":"https://www.aionui.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["MCP","OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-10-09T19:11:12.944Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:16.584Z","downloads":null},{"id":"b917f68a-ebff-438e-84f8-3f4b2494c0bc","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/activepieces-activepieces","slug":"activepieces-activepieces","name":"activepieces","description":"AI Agents & MCPs & AI Workflow Automation • (~400 MCP servers for AI agents) • AI Automation / AI Agent with MCPs • AI Workflows & AI Agents • MCPs for AI Agents","url":"https://github.com/activepieces/activepieces","homepage":"https://www.activepieces.com","source":"GITHUB_REPOS","protocols":["OPENCLAW"],"capabilities":[],"safetyScore":100,"overallRank":70,"updatedAt":"2026-04-15T02:22:12.426Z","createdAt":"2026-02-25T03:38:12.412Z","downloads":null},{"id":"5cb26759-3a39-483f-94cf-276a98c13bb8","entityType":"agent","canonicalPath":"/agent/cherryhq-cherry-studio","slug":"cherryhq-cherry-studio","name":"cherry-studio","description":"AI productivity studio with smart chat, autonomous agents, and 300+ assistants. 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