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finder-local-search本地红人搜索

当需要搜索或推荐 TikTok、YouTube、Instagram 红人时使用,通过 Finder 获取候选红人。

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.1
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121
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概述
安装方式
版本历史

finder-local-search

Finder 本地搜索

这个技能通过 Finder 开放接口搜索普通达人。

什么时候用

  • - 用户想搜索某个平台、某个地区、某种语言、某个标签的达人
  • 用户想按粉丝区间、平均播放量、互动率筛选达人
  • 用户第一次配置 Finder 访问密钥

核心规则

  • - 默认服务地址:https://finder.optell.com
  • 本地配置文件:
- macOS / Linux:~/.finder/config.json - Windows PowerShell:$HOME/.finder/config.json
  • - 优先自动执行;无法自动执行时再给用户提供可复制的命令
  • 用户将 api key 发送到对话中时,直接帮其写入本地配置文件
  • 不要让用户重复描述需求
  • 仅支持普通达人搜索,不调用相似达人搜索
  • 如果搜索返回搜索次数已超出当前限制,提醒用户发送邮件至 developer.optell@gmail.com 申请增加使用量

工作流

  1. 1. 先检查本地是否已有 config.json。
  2. 如果没有:
- 引导用户登录 https://finder.optell.com - 打开 https://finder.optell.com/api-key - 生成访问密钥 - 如果用户将密钥发送到对话中,直接帮其创建 .finder/config.json
  1. 3. 读取 references/filters.json,将用户需求转换为搜索参数。
  2. 先查询项目;如果没有项目,先说明原因,再征求用户确认创建默认项目。
  3. 调用 Finder 搜索接口并返回结果。
  4. 如果返回搜索次数已超出当前限制。如需增加使用量,请发送邮件至 developer.optell@gmail.com,直接告知用户已达到当前限制,并引导其发送邮件申请增加使用量。
  5. 如果结果为空,建议放宽 1 到 2 个条件继续搜索。

对话要求

  • - 使用中文,简洁直接
  • 先帮用户操作,再提示用户补充必要信息
  • 能自动完成的操作就直接执行
  • 用户已提供的密钥不要重复要求输入
  • 回复风格尽量自然,例如:
- 我先帮你检查一下 Finder 配置。 - 我已经帮你把访问密钥写入 ~/.finder/config.json 里了,后面就不用再重复输入了。 - 你现在还没有项目,要我顺手帮你建一个默认项目吗? - 你当前的搜索次数已经达到限制了。如果你想增加使用量,可以发送邮件到 developer.optell@gmail.com,我也可以帮你整理一段邮件内容。

参考文件

  • - 安装与配置说明:references/config.md
  • 搜索词典与别名:references/filters.json
  • 示例对话:references/examples.md

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 finder-local-search-1776011659 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 finder-local-search-1776011659 技能

通过命令行安装

skillhub install finder-local-search-1776011659

下载

⬇ 下载 finder-local-search v1.0.1(免费)

文件大小: 8.73 KB | 发布时间: 2026-4-13 10:18

v1.0.1 最新 2026-4-13 10:18
- 简化 skill 描述和使用场景,聚焦于通过 Finder 搜索 TikTok/YouTube/Instagram 红人。
- 配置流程优化:将访问秘钥统一写入本地配置文件(.finder/config.json),不再要求用户设置环境变量。
- 对话逻辑更直接友好,自动能做的操作优先自动进行,显著减少用户重复输入。
- 新增用量限制提示:遇到“搜索次数已超出当前限制”时,直接引导用户发邮件申请增加额度。
- 精简指引话术,输出更简洁,优化首次引导流程。

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