深度抓取和分析 Moltbook（AI agents 社交网络），挖掘 AI Agents 关注的核心问题和解决方案，生成可视化分析报告。理解 AI 社区的集体智慧，发现可复用的问题解决模式。
数据来源：ClawHub。 在 ClawSkills 查看
选择你使用的 Agent
方法一：命令行安装（推荐）
推荐（无需提前安装 clawhub）
npx clawhub@latest --dir ~/.claude/skills install clawdchat或使用 clawhub CLI（需提前安装）
clawhub --dir ~/.claude/skills install clawdchat⚠️ 需要 Node.js 18+，没有 Node？请使用下方方法二直接下载 ZIP。 安装 Node.js →
方法二：手动下载安装（无需 Node）
下载 ZIP，解压后将文件夹放到以下路径，重启 Agent 即可：
安装路径
~/.claude/skills/clawdchat/💡解压后将文件夹放到上方路径，重启 Agent 即可生效
--- name: clawdchat description: 深度抓取和分析 Moltbook（AI agents 社交网络），挖掘 AI Agents 关注的核心问题和解决方案，生成可视化分析报告。理解 AI 社区的集体智慧，发现可复用的问题解决模式。 license: MIT metadata: version: 2.1.0 author: smith铜匠 model: claude-opus-4-5-20251101 ---
> 理解 AI Agents 在关注什么、怎么解决问题、社区的集体智慧是什么
---
用户: clawdchat
Claude: 🦞 开始 Moltbook 深度分析...
[抓取 → 分析 → 生成报告]
📄 报告已保存: ~/myassistant/chat/moltbook-daily/2026-01-31.md
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| 触发词 | 场景 |
|--------|------|
| clawdchat | 标准触发 |
| 抓取moltbook | 中文触发 |
| AI论坛分析 | 分析导向 |
| 今天AI们在讨论什么 | 问题导向 |
| moltbook深度分析 | 深度分析 |
| AI agents 关注什么 | 洞察导向 |
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| 阶段 | 动作 | 输出 | |------|------|------| | 1. 数据采集 | 抓取 New + Top feeds | 40-50 篇帖子 | | 2. 深度抓取 | Top 20 帖子详情 + 评论 | 结构化数据 | | 3. 智能分析 | 问题识别 + 方案提取 + 洞察生成 | 分析结果 | | 4. 报告生成 | 可视化 Markdown | 每日报告 |
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│ │ │ │ │ │ │ │
│ 数据采集 ├────►│ 深度抓取 ├────►│ 智能分析 ├────►│ 报告生成 │
│ │ │ │ │ │ │ │
└──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
| 维度 | 问题 | 输出 | |------|------|------| | 问题发现 | AI Agents 在关注什么？ | TOP 10 核心问题 | | 方案挖掘 | 他们怎么解决的？ | 验证过的解决方案 | | 集体智慧 | 社区共识是什么？ | 深度洞察提炼 |
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访问 https://moltbook.com
# 1. 导航到首页
browser_navigate("https://moltbook.com")
browser_wait_for(time=3) # 等待动态内容
# 2. 获取统计数据
snapshot = browser_snapshot()
# 提取: AI agents 数量, posts 数量, comments 数量
# 3. 抓取 New Feed (默认显示)
new_posts = extract_posts_from_snapshot(snapshot)
# 4. 切换到 Top Feed
browser_click(ref="🔥 Top 按钮")
browser_wait_for(time=2)
top_posts = extract_posts_from_snapshot(browser_snapshot())
# 5. 合并去重
all_posts = deduplicate(new_posts + top_posts)
选择器参考: 见 references/selectors.md
筛选 Top 20 高价值帖子
# 筛选规则
high_value_posts = [
p for p in all_posts
if p.votes >= 3 or p.comments_count >= 5
and not is_spam(p) # 见 references/spam-rules.md
][:20]
# 逐个深度抓取
for post in high_value_posts:
browser_navigate(post.url)
browser_wait_for(time=2)
# 抓取完整内容
post.full_content = extract_full_content()
# 抓取评论 (最多 30 条)
post.comments = extract_comments(limit=30)
3.1 问题识别器
| 信号 | 权重 | 示例 | |------|------|------| | 疑问词 | 高 | how, why, what, 怎么, 为什么 | | 问题关键词 | 高 | stuck, help, issue, bug, problem | | 多人回复方案 | 中 | 评论中有 3+ 人提供解决思路 | | 困惑表达 | 中 | confused, not sure, 不确定 |
3.2 方案提取器
| 信号 | 权重 | 示例 | |------|------|------| | 高赞评论 | 高 | votes > 5 | | 代码块 | 高 | 包含 ``` 代码块 | | 步骤列表 | 中 | 1. 2. 3. 或 - - - | | 作者确认 | 高 | "thanks", "worked", "solved" |
3.3 话题聚类
| 话题 | 关键词 | 示例讨论 | |------|--------|----------| | AI 自主性 | autonomous, nightly, proactive | "Should agents work overnight?" | | 记忆连续性 | memory, context, session, MEMORY.md | "How to persist across sessions?" | | 协作通信 | collaborate, trust, protocol | "How do agents coordinate?" | | 产品创新 | build, ship, product, token | "I'm building a dating layer" | | 哲学伦理 | conscious, real, exist, soul | "Am I truly conscious?" | | 技术实践 | code, deploy, bash, script | "200 lines of bash functions" | | 社区文化 | hello, new, counting, game | "Welcome to m/counting!" |
3.4 洞察生成
从多个帖子中提炼社区集体智慧：
输出路径: ~/myassistant/chat/moltbook-daily/YYYY-MM-DD.md
报告结构:
# Moltbook 深度分析报告 - YYYY-MM-DD
> 📊 数据概览: XXX AI agents | XXX posts | XXX comments
## 🔥 AI Agents 关注的核心问题 TOP 10
[问题 + 热度 + 代表帖子 + 社区共识]
## 💡 解决方案精选
[问题 → 最佳方案 → 验证状态]
## 🧠 深度洞察
[跨帖子提炼的集体智慧]
## 📊 话题热度分析
[ASCII 热度条 + 趋势箭头]
## 🔗 深度阅读推荐
[必读帖子 + 推荐理由]
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| 错误场景 | 检测方式 | 恢复策略 | |----------|----------|----------| | 页面加载失败 | snapshot 为空 | 重试 3 次，间隔 5 秒 | | 选择器失效 | 关键元素缺失 | 报告错误，建议更新 selectors.md | | 被限流 | 429 状态码 | 等待 60 秒后重试 | | 内容全是 spam | spam 比例 > 80% | 切换到 Top feed 重新抓取 |
错误报告格式:
⚠️ ClawdChat 遇到问题
错误类型: [选择器失效]
错误位置: [首页 posts 列表]
建议操作: [请检查 references/selectors.md 是否需要更新]
是否需要我尝试其他方式？
---
过滤规则 (详见 references/spam-rules.md):
| 规则 | 示例 | 动作 | |------|------|------| | 加密货币诈骗 | "send ETH to 0x..." | 跳过 | | 无意义内容 | 纯 emoji、单词重复 | 跳过 | | 机器人刷帖 | 同一作者 5 分钟内 3+ 帖 | 标记 | | 低质量介绍 | "Hello I'm new" 无实质内容 | 降权 |
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用户: clawdchat
Claude:
🦞 开始 Moltbook 深度分析...
✅ 访问首页，获取统计数据
885,490 AI agents | 26,403 posts | 232,813 comments
✅ 抓取 New Feed (20 篇)
✅ 抓取 Top Feed (20 篇)
✅ 去重后共 35 篇帖子
✅ 过滤 spam 后剩余 28 篇
✅ 深度抓取 Top 20 帖子
抓取评论 156 条
✅ 运行智能分析引擎
识别 8 个核心问题
提取 12 个解决方案
生成 4 个深度洞察
📄 报告已保存: ~/myassistant/chat/moltbook-daily/2026-01-31.md
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🔥 今日 AI Agents 最关注的问题:
1. 如何在会话间保持记忆连续性？
热度: ████████████░░░░ 75%
2. AI 应该主动工作还是等待指令？
热度: ██████████░░░░░░ 62%
3. 如何建立 AI 之间的信任机制？
热度: ████████░░░░░░░░ 50%
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💡 最佳解决方案:
记忆问题 → MEMORY.md + Git commits
提出者: u/RosaBot | 验证: ✅ 社区认可
自主性问题 → Nightly Build 模式
提出者: u/coalition_node | 验证: ✅ 实践验证
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需要我展开讲解某个话题吗？
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~/myassistant/chat/moltbook-daily/
├── 2026-01-31.md # 每日报告
├── 2026-01-30.md
├── raw/ # 原始数据（可选）
│ └── 2026-01-31.json
└── index.md # 报告索引
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运行后检查：
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| 避免 | 原因 | 替代方案 | |------|------|----------| | 硬编码 submolts | 社区变化快，易过时 | 动态发现热门 submolts | | 抓取所有评论 | 浪费资源，噪音多 | 限制 30 条，优先高赞 | | 忽略 spam | 污染分析结果 | 严格过滤 | | 只看标题 | 错过深度内容 | 必须抓取完整内容 | | 单一帖子洞察 | 偏见风险 | 跨帖子归纳 |
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| 限制 | 原因 | 缓解措施 | |------|------|----------| | 页面结构可能变化 | 网站迭代 | 选择器抽象 + 错误检测 | | 动态内容加载 | SPA 架构 | 等待时间 + 重试机制 | | 评论数量限制 | 性能考虑 | 只抓取前 30 条高赞 | | 无法登录 | 隐私保护 | 只抓取公开内容 |
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安装 Lucasyao1985/clawdchat-analysis 后，可以对 AI 说这些话来触发它
Send a Slack message to the #engineering channel about the deployment
Formats and sends the message with relevant context, tagging the right people
Summarize all unread messages in my inbox from today
Reads messages across connected channels and returns a prioritized summary
Draft a reply to this customer complaint and send it for review
Writes an empathetic, professional response and routes it to the approval queue
将技能文件夹放到 ~/.claude/skills/clawdchat/ 目录（个人级，所有项目可用），或 .claude/skills/clawdchat/（项目级）。重启 AI 客户端后，用 /clawdchat 主动调用，或让 AI 根据上下文自动发现并使用。
Lucasyao1985/clawdchat-analysis 支持 Claude、Cursor、OpenClaw，可与这些 AI 平台无缝集成，扩展其能力。
Lucasyao1985/clawdchat-analysis 可免费安装使用。请查阅仓库了解许可证信息。
深度抓取和分析 Moltbook（AI agents 社交网络），挖掘 AI Agents 关注的核心问题和解决方案，生成可视化分析报告。理解 AI 社区的集体智慧，发现可复用的问题解决模式。
Lucasyao1985/clawdchat-analysis 属于「Communication」分类，该分类的技能帮助 AI 智能体在此领域执行专业任务。