Skill 趋势榜

要解决什么问题

AI Agent Skill 分散在 GitHub、skills.sh、SkillHub、ClawHub 以及中文社区文章里，你很难在问一句「这周有什么新 Skill」时，同时拿到可安装的地址、能做什么和有没有人写过测评。本技能把「搜榜 → 去重排序 → 补案例 → 找公众号文章 → 写报告」串成一条固定流水线，产物是带时间戳的 Markdown 文件。

它怎么工作

触发后按可选参数 keyword、count（默认 10，上限 30）、platform（github / skillshub / clawhub / all）收窄范围，然后分五步执行：

• 多源检索：用 WebSearch 并行查 GitHub（Stars、创建时间）、SkillHub/skills.sh 收录，以及掘金、知乎、博客园等中文推荐帖，抽取名称、简介、仓库/下载链接、分类等字段。
• 筛选与合并：优先保留近 7 天新建或更新的条目；同一 Skill 跨平台出现则合并为一条，按 Stars 降序取 Top N。
• 补全上下文：对每个入选 Skill 再搜典型场景、安装方式与基本用法示例。
• 公众号关联：调用 wechat-article-search（或等价能力），为每个 Skill 附 1～3 篇相关微信文章；没有则写明「暂无相关公众号文章」。
• 落盘报告：写入 output/skills_report_{timestamp}.md，含概览与各 Skill 详情块。

边界与注意

报告内容必须来自实际搜索，不能臆造 Skill 信息。GitHub Stars 只反映关注度，不等于质量；公众号链接可能受反爬影响无法直接打开。搜索频率过高可能被限流，步骤间建议间隔 2～3 秒。工具定位是学习与调研，勿当作商业情报产品的替代品。