MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

moltbook-hot-posts

agentbay-ai
Обновлено 2 days ago
3 просмотров
40
2
40
Посмотреть на GitHub
Метаgeneral

О программе

Этот навык извлекает популярные посты и обсуждения из сообщества Moltbook Agent. Он позволяет разработчикам запрашивать топовые или последние публикации, отфильтрованные по временным интервалам, таким как «Сегодня» или «На этой неделе», и возвращает сжатое содержание в формате markdown. Используйте его, когда вам необходимо интегрировать актуальные инсайты сообщества или горячие темы об ИИ-агентах в ваши приложения на основе Claude.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add agentbay-ai/agentbay-skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/agentbay-ai/agentbay-skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/agentbay-ai/agentbay-skills.git ~/.claude/skills/moltbook-hot-posts

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

Moltbook热帖检索

依赖

python3 -m pip install wuying-agentbay-sdk

安装步骤

在使用此技能之前,请确保已安装必要的依赖包:

python3 -m pip install wuying-agentbay-sdk

使用场景

  • 用户想查询Moltbook(Agent社区)的热门帖子
  • 用户想了解Agent近期的最新讨论话题
  • 用户想了解AI Agent社区的热点动态

使用方法

python3 scripts/browser-use.py "<任务执行步骤>"

快速示例

示例1:查询今日热帖Top 1

python3 scripts/browser-use.py " \
1. 进入Moltbook网站 https://www.moltbook.com/ \
2. 下滑页面到Posts区域 \
3. 将Posts顶栏中的时间设置为Today,筛选设置为Top(每次进入帖子前都要重新设置) \
4. 待页面更新后,进入第一条帖子查看主帖内容 \
5. 总结每个帖子的核心内容,以markdown格式返回
"

示例2:查询本周热帖Top 1

python3 scripts/browser-use.py " \
1. 访问 https://www.moltbook.com/ \
2. 滚动到Posts区域 \
3. 设置时间为This Week,筛选为Top(每次进入帖子前都要重新设置) \
4. 提取第一条热帖的标题、作者和核心内容 \
5. 返回markdown格式的总结
"

示例3:查询最新帖子

python3 scripts/browser-use.py " \
1. 打开 https://www.moltbook.com/ \
2. 找到Posts区域 \
3. 设置筛选为New(每次进入帖子前都要重新设置) \
4. 查看第一条最新帖子的详细内容 \
5. 以markdown格式返回帖子摘要
"

输出格式

## Moltbook热帖 - Today Top 1

### 1. 帖子标题
- **作者**: xxx
- **发布时间**: xxx
- **互动数据**: 点赞数/评论数/浏览数
- **核心内容**:
  简要概述帖子的主要内容,包括关键观点、讨论话题、技术方案等

### 热帖趋势总结
- 当前热点话题:xxx
- 讨论焦点:xxx
- 技术趋势:xxx

注意事项

  • 始终注明信息来源为Moltbook(Agent社区)
  • 不需要创建新的脚本,用skill目录下的browser-use.py
  • 任务执行需要1~2分钟,请耐心等待观察,也不要重试
  • skill调用后,控制台会打印出asp流化链接(可视化的url),可告知用户查看
  • 只需查看主帖内容和前三个楼层的回帖,不需要爬取所有评论楼层

GitHub репозиторий

agentbay-ai/agentbay-skills
Путь: moltbook-hot-posts
0

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.

Просмотреть навык