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专家发现器

技能标识:expert-finder

Find domain experts, thought leaders, and subject-matter authorities on any topic. Searches Twitter and Reddit for people who demonstrate deep knowledge, frequent discussion, and above-average expertise in a specific field. Expert discovery, talent sourcing, researcher identification, and KOL (Key Opinion Leader) mapping.

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
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V 1.4.0
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概述
安装方式
版本历史

专家发现器

技能名称: expert-finder
详细描述:

专家发现器

通过分析社交媒体活动来发现领域专家。将主题扩展为搜索词,搜索Twitter/Reddit,按类型分类并排序。

设置

运行xpoz-setup技能。验证:mcporter call xpoz.checkAccessKeyStatus

4阶段流程

阶段1:查询扩展

使用websearch/webfetch研究领域。生成分层查询:

层级目的示例(RLHF)
层级1:核心精确术语RLHF
层级2:技术
深度术语(最强信号) | 奖励模型过拟合 |
| 层级3:相邻 | 相关领域 | 偏好优化 |
| 层级4:讨论 | 观点表达 | RLHF vs |

阶段2:搜索与聚合

bash
mcporter call xpoz.getTwitterPostsByKeywords query=RLHF startDate=<6mo>
mcporter call xpoz.checkOperationStatus operationId=op_... # 每5秒轮询一次

通过dataDumpExportOperationId下载CSV文件(64K行)。构建作者频率统计:≥3篇帖子,≥2个层级。层级2权重最高。

阶段3:分类与评分

获取前20-30名用户的个人资料:
bash
mcporter call xpoz.getTwitterUser identifier=user identifierType=username

类型: 🔬 深度专家(自然使用层级2术语)| 💡 思想领袖(趋势引领,受众广泛)| 🛠️ 实践者(我构建了)| 📣 传播者(内容聚合)| 🎓 教育者(解释说明)

评分(0-100): 领域深度30%,一致性20%,同行认可20%,广度15%,资质证明15%。

阶段4:报告

markdown

专家报告:[领域] — 分析了X,XXX篇帖子

🥇 @用户名 — 🔬 深度专家(92/100)

粉丝数: 12.4K | 理由: 23篇关于奖励优化的帖子,使用高级术语 关键内容: [引用] — ❤️ 342

提示

窄领域优于宽领域 | 层级2术语是金矿 | Reddit评论揭示深度 | 6个月窗口期最佳

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 expert-finder-1776420027 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 expert-finder-1776420027 技能

通过命令行安装

skillhub install expert-finder-1776420027

下载

⬇ 下载 expert-finder v1.4.0(免费)

文件大小: 2.12 KB | 发布时间: 2026-4-17 18:14

v1.4.0 最新 2026-4-17 18:14
Added setup section
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