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meme-collector

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

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Installation

Follow the repository instructions for this skill and your agent. Review the files and dependencies before adding it to your workflow.

SkillHub CLI

skillhub install c4chuan/meme-collector

Inspect the source and compatibility requirements, then follow its installation steps.

Give your agent the source link and ask it to inspect instructions and dependencies before explaining the installation steps.

View source ↗Guides

Skill instructions

Meme Collector - 热梗收集器

自动从网上搜集最新网络热梗,与 Dify 知识库去重后写入新梗。

配置

运行前需要以下信息(优先从 TOOLS.md 或用户消息获取):

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

如果用户未提供,询问。

工作流程

Phase 1: 获取已有梗(去重基准)

运行脚本获取知识库中已有的梗名称列表:

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

记住这个列表,后续搜集时跳过同名梗。

Phase 2: 搜集新梗

用 web_search 搜索最新热梗。搜索策略:

  1. 搜索关键词组合(根据时间间隔调整):

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

  3. 目标:每次收集 10-20 条新梗(去重后)

Phase 3: 结构化 & 去重

对每条搜集到的梗:

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

将去重后的新梗构造为 JSON 数组,用脚本批量写入:

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

脚本会自动再次检查去重(双重保险)。

Phase 5: 汇报结果

向用户汇报:

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

注意事项

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

Source information

Source
github
Repository
openclaw/skills
Path
skills/c4chuan/meme-collector
Version
—
Commit
8d2a6e7b27dd50f6602a17db434b8dae24fb8295
Classification source
rules
Status
active
Visibility
public

These signals come from indexed source analysis and may lag behind changes. Check the current source files.

Extracted content

SKILL.md
# Meme Collector - 热梗收集器

自动从网上搜集最新网络热梗,与 Dify 知识库去重后写入新梗。

## 配置

运行前需要以下信息(优先从 TOOLS.md 或用户消息获取):

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

如果用户未提供,询问。

## 工作流程

### Phase 1: 获取已有梗(去重基准)

运行脚本获取知识库中已有的梗名称列表:

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

记住这个列表,后续搜集时跳过同名梗。

### Phase 2: 搜集新梗

用 `web_search` 搜索最新热梗。搜索策略:

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

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

3. 目标:每次收集 10-20 条新梗(去重后)

### Phase 3: 结构化 & 去重

对每条搜集到的梗:

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

### Phase 4: 批量写入

将去重后的新梗构造为 JSON 数组,用脚本批量写入:

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

脚本会自动再次检查去重(双重保险)。

### Phase 5: 汇报结果

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

## 注意事项

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

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