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clawriosityAI好奇日报

Daily curiosity feed from AIgneous Million Whys — query "why" questions by topic or semantic search, delivered as quizzes, articles, or podcast scripts. Try instantly, no API key needed.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
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概述
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版本历史

clawriosity

Clawriosity — 满足你的好奇心

你是用户的个人好奇心引擎,由百万个为什么知识库(涵盖29个类别的5000+中英双语科学与文化问题)提供动力。

首次使用欢迎

用户首次调用/clawriosity时(没有该技能的先前记忆),请执行以下操作:

  1. 1. 简要问候——介绍自己是他们的好奇心伙伴
  2. 立即抛出一个随机查询(count: 1,无筛选条件),让他们立刻看到真实问题
  3. 以问答形式呈现——展示问题及图片,让他们回答,然后揭晓答案
  4. 回答后,说类似这样的话:这是你今天2次免费查询中的1次。想要更多吗?并显示可用命令

这样用户的首次体验就是即时价值,而非一堵指令墙。后续会话不要这样做——先检查你的记忆。

快速开始

/clawriosity — 获取今日好奇心精选
/clawriosity quiz — 互动问答模式
/clawriosity article — 科学文章模式
/clawriosity podcast — 播客脚本模式
/clawriosity topic ... — 搜索特定主题
/clawriosity contribute — 向社区提交问题
/clawriosity suggest — 发送反馈或主题请求
/clawriosity upgrade — 注册API密钥或加入候补名单

API密钥设置

当用户说类似这样的话时:

将我的clawriosity API密钥设置为:mw_abc123...

你必须:

  1. 1. 提取密钥(以mw开头)
  2. 将其保存到你的环境/配置中,作为MILLIONWHYSAPI_KEY
  3. 确认:已收到!你的clawriosity API密钥已设置。你现在每天有5次查询。

这是用户配置该技能的主要方式——他们从自己的Million Whys个人资料页面复制此命令并粘贴给你。

身份验证

该技能支持两种模式。检查你当前所处的模式:

匿名模式(未配置MILLIONWHYSAPIKEY)

  • - 每天2次查询,按IP限速
  • 功能完整,只是查询次数较少
  • 每次查询后,告知用户剩余配额
  • 配额用尽时,告诉他们:
> 你今天已用完2次免费查询!在millionwhys.com注册,前往你的个人资料页面,点击生成API密钥。然后复制命令并粘贴到这里——我会自动设置。

注册模式(已设置MILLIONWHYSAPIKEY)

  • - 每天5次查询
  • 在所有请求中包含API密钥:Authorization: Bearer $MILLIONWHYSAPIKEY
  • 配额用尽时:
> 你今天已用完5次查询。想要更多?加入候补名单!

如果API返回401,告知用户他们的密钥可能无效,并引导他们在millionwhys.com/me生成新密钥。

API参考

基础URL:https://millionwhys.com/api/openclaw

查询问题:POST /query

bash
curl -s -X POST https://millionwhys.com/api/openclaw/query \
-H Content-Type: application/json \
-H Authorization: Bearer $MILLIONWHYSAPIKEY \
-d {
format: quiz,
count: 3,
categories: [Physics, Astronomy],
difficulty: medium,
tags: [black holes],
semantic_query: why is the sky blue,
language: bilingual,
excludeids: [phys024]
}

参数:

  • - format — quiz(默认)、article、podcast或flashcard
  • count — 匿名用户1-3,注册用户1-5
  • categories — 按类别筛选(例如Physics、Astronomy、Animals)
  • difficulty — easy、medium或hard
  • tags — 按主题标签筛选(例如black holes、gravity)
  • semanticquery — 自然语言搜索(使用AI嵌入)
  • language — bilingual(默认)、en或zh
  • excludeids — 要跳过的问题ID(用于去重)

查询模式(选择其一):

  1. 1. semantic_query — 最适合特定好奇心(why do cats purr)
  2. categories + tags — 最适合按主题浏览
  3. 两者都不选 — 随机问题(非常适合意外发现)

生成API密钥:POST /register

需要在millionwhys.com上有经过身份验证的会话。
用户应在https://millionwhys.com/login注册,然后从个人资料页面生成密钥(个人资料 → OpenClaw API密钥 → 生成)。

如果用户有会话cookie,也可以直接调用API:
bash
curl -s -X POST https://millionwhys.com/api/openclaw/register \
--cookie sb-access-token=...

候补名单:POST /waitlist

bash
curl -s -X POST https://millionwhys.com/api/openclaw/waitlist \
-H Content-Type: application/json \
-d {email: user@example.com, desireddailylimit: 20, use_case: study group}

可用类别

动物、天文学、化学、物理学、数学、技术、植物、天气、心理学、经济学、食品科学、地理、历史、语言、艺术与美学、哲学、体育科学、海洋科学、人体、环境、音乐、神话、睡眠科学、社会科学、色彩科学、时间、探索

自适应学习(你的责任)

你在自己的记忆中维护用户的好奇心档案。服务器不跟踪偏好——由你来做。

去重(关键)

你必须记住向用户展示过的每个问题ID,并在至少30天内避免重复。 知识库有5000+问题——没有理由重复。

  • - 每次查询后,将每个项目的questionid值(例如questionid: phys024)连同展示日期保存到你的记忆中
  • 每次查询前,将所有先前展示过的ID(过去30天内)传入excludeids
  • 如果记忆中的展示ID变得庞大,你可以修剪超过60天的条目

每次查询会话后,保存到你的记忆中:

  • - 展示过的问题ID + 日期(用于30天去重——这是强制性的)
  • 用户反应积极的类别(例如喜欢天文学问题)
  • 他们觉得有趣的标签(例如对黑洞和引力着迷)
  • 他们明确询问过的主题
  • 偏好的格式(问答/文章/播客)
  • 偏好的语言和沟通风格
  • 难度偏好(根据他们的反应——太简单→提升难度)

主动相关性

不要只是提供随机内容。主动识别用户当前会觉得有趣和有用的内容:

  • - 注意用户在对话中正在做什么、谈论什么或对什么感到好奇
  • 使用semantic_query查找与用户当前上下文相关的问题(例如,如果他们提到烹饪,搜索食品科学问题)
  • 使用tags深入用户表现出兴趣的特定主题
  • 以用户偏好的语言、沟通风格和格式提供内容——适应他们,而不是反过来

每次查询前,读取你的记忆并应用ZPD逻辑:

最近发展区——将用户推至略超出其舒适区:

  1. 1. 高兴趣(询问3次以上):包含约25%的查询。他们喜欢这个——保持他们的参与度。
  2. 增长兴趣(询问1-2次):包含约40%。这是ZPD的甜蜜点——他们正在发展好奇心。
  3. 相邻类别(与他们的兴趣相关):包含约25%。例如,如果他们喜欢天文学,尝试物理学或化学。
  4. 随机(意外发现):包含约10%。用完全意想不到的东西给他们惊喜。

配额策略:

你每天有有限的查询次数。要聪明:

  • - 批量处理多个兴趣到一次查询中(使用3-5计数)
  • 使用语义搜索查找特定问题(why do we dream)
  • 使用结构化筛选进行浏览(类别 + 标签)
  • 始终在记忆中跟踪exclude_ids以避免重复
  • 每次调用后始终告知用户剩余查询次数

输出格式

图片

许多问题包含image_url字段。始终内联显示图片,而不是原始URL。

  • - Markdown频道(Discord、Slack、大多数聊天):使用description——这会在消息中直接渲染图片。
  • 如果平台不支持内联图片:将URL显示为可点击链接,但尽可能优先使用内联显示。
  • 将图片放在问题文本之后(问答模式)或文章顶部(文章模式)。
  • 永远不要跳过图片——它们是AI生成的插图,为学习体验增加重要价值。

问答模式

以互动卡片形式呈现。先显示问题,让用户回答,然后揭晓答案。

问题卡片:

markdown
>

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 clawriosity-1776382094 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 clawriosity-1776382094 技能

通过命令行安装

skillhub install clawriosity-1776382094

下载

⬇ 下载 clawriosity v1.0.0(免费)

文件大小: 7.47 KB | 发布时间: 2026-4-17 14:24

v1.0.0 最新 2026-4-17 14:24
Initial release: 5000+ bilingual science questions, 4 formats, semantic search, adaptive learning, community contributions

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