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起点中文网好书推荐与榜单查询。Use when the user wants to find good novels on Qidian (起点中文网), browse rankings by genre or category, get personalized book recommendations, or discover trending/completed novels. Real-time ranking access should be done through openclaw browser automation rather than curl because Qidian uses anti-bot protection and dynamic rendering.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.1.0
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1
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概述
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版本历史

qidian-reader

# 起点好书推荐 Qidian Reader 通过 openclaw 的浏览器自动化能力访问起点中文网榜单页,等待页面真实渲染完成后提取书单数据,再结合用户偏好做推荐。 不要把 `curl` 作为主路径。起点存在反爬和动态渲染,默认必须使用 openclaw 浏览器自动化;如果仍然被风控,就要明确降级,而不是假装拿到了实时榜单。 榜单 URL 完整列表 → `references/urls.md` 分类与标签说明 → `references/categories.md` ## 触发时机 - "帮我找几本好看的玄幻小说" - "起点现在什么书最火" - "推荐几本完结的都市爽文" - "我喜欢《诡秘之主》这种风格,有类似的吗" - "最近有什么新书值得看" - "帮我找几本适合睡前看的轻松小说" --- ## Step 1:理解用户需求 从用户描述中提取以下维度: ```text 题材偏好:玄幻/仙侠/都市/历史/科幻/悬疑/军事/游戏/轻小说 → 未指定则抓全部分类榜单 完结状态:连载中 / 已完结 / 不限 → 完结优先抓完本榜,连载抓主榜单 参考作品:用户提到的喜欢的书 → 提取该书的核心标签,作为推荐依据 字数偏好:短篇(<100万字) / 中篇(100-300万) / 长篇(>300万) → 从抓取数据的字数字段筛选 其他要求:免费/VIP、男频/女频、新书/老书 ``` --- ## Step 2:选择榜单并通过 openclaw 浏览器自动化抓取 根据用户需求选择对应榜单,见 `references/urls.md`。 ### 抓取原则 ```text 1. 必须调用 openclaw 的真实浏览器上下文,不要只请求静态 HTML。 2. 等待榜单列表、书名、作者等关键节点渲染完成后再提取。 3. 优先执行页面内 DOM 提取,不要依赖整页 HTML 正则。 4. 单次任务控制访问频率,避免连续高频打开多个榜单页。 5. 如果页面出现验证、跳转或空白榜单,明确告知用户“实时榜单暂时不可稳定获取”,并降级为基于用户口味和已知热门书的推荐。 ``` ### 推荐执行方式 优先使用 openclaw 提供的浏览器自动化能力。推荐流程: ```text 打开目标榜单 URL → 等待 networkidle 或榜单主容器出现 → 检查是否进入反爬/验证页 → 在页面上下文内 querySelectorAll 提取书名、作者、分类、字数、简介、链接 → 结果去重、清洗、结构化 → 进入推荐逻辑 必要时: → 放慢节奏 → 只抓 1-2 个榜单 → 保留截图或页面标题用于诊断 ``` ### 自动化抓取失败处理 ```text 页面标题、DOM、截图显示验证页/风控页 → 不要继续硬刷 → 终止本轮抓取 → 告知用户当前实时数据不可稳定获取 → 切换到“基于用户口味 + 经典热门书 + 已知榜单记忆”的降级推荐 页面打开成功但内容为空或节点缺失 → 等待3-5秒后重试一次 → 仍失败则只保留当前已成功抓到的榜单结果 浏览器环境不可用 → 明确说明该 skill 依赖浏览器自动化 → 不要伪装成实时抓取成功 ``` --- ## Step 3:解析提取书目信息 从浏览器已渲染的 DOM 中提取以下字段: ```text 书名 → <h2> 或 class 含 "book-name" 的元素 作者 → class 含 "author" 的元素 分类 → class 含 "tag" 或 "type" 的元素 字数 → 含 "万字" 的文本节点 连载状态 → "连载" / "完本" 简介 → class 含 "intro" 或 "desc" 的元素 月票数 → 榜单排名旁的数字(月票榜专有) 链接 → 书籍详情页 URL ``` 提取后转为结构化列表,每本书保留:书名、作者、分类、字数、状态、简介摘要、链接。 --- ## Step 4:智能筛选与推荐 基于抓取数据 + 用户需求,进行以下处理: **按用户偏好筛选:** ```text 字数筛选:用户要短篇 → 过滤掉 >150万字的书 完结筛选:用户要完结 → 只保留"完本"标记的书 分类筛选:已在抓取时通过 chn 参数处理 ``` **参考书匹配推荐:** ```text 用户说"类似《诡秘之主》": → 《诡秘之主》标签:西方奇幻、克苏鲁、悬疑、硬核世界观 → 在抓取结果中优先推荐:奇幻分类 + 悬疑元素 + 大字数 → 同时补充大模型知识:风格相近的经典作品 ``` **多榜单交叉验证:** ```text 同一本书在月票榜 + 畅销榜 + 阅读榜都排名靠前 → 标记为"多榜推荐",权重最高 ``` **抓取降级时的推荐策略:** ```text 如果实时榜单抓取失败: → 明确标注“以下推荐不代表当前实时榜单,仅基于已知热门作品和你的口味偏好” → 优先给出高确定性的经典作品、完本精品、同风格代表作 ``` --- ## Step 5:格式化输出 ```text 📚 起点好书推荐 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 数据来源:起点中文网榜单页 / 降级推荐 采集方式:openclaw 浏览器自动化渲染后提取 筛选条件:玄幻 · 连载中 · 不限字数 🏆 强烈推荐(多榜上榜) 1. 《书名》— 作者名 📖 玄幻 | 🔄 连载中 | 📝 320万字 💡 简介摘要(50字以内) ⭐ 月票榜 #2 · 畅销榜 #1 2. 《书名》— 作者名 ... ✨ 也值得看 3-5. ...(次推荐,上了一个榜单) 🎯 根据你的口味特别推荐 (结合用户提到的参考书,补充1-2本风格相近的经典完结作品, 来自模型知识或稳定书库,标注"经典推荐"以区分实时榜单数据) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔗 查看完整榜单:https://www.qidian.com/rank/ ``` 如果用了降级结果,必须明确标注: ```text 本次未能稳定获取实时榜单,以下为基于你的口味偏好和已知热门作品给出的替代推荐。 ``` --- ## 多轮对话支持 用户对推荐结果有进一步要求时: ```text "有没有完结的" → 优先抓完本榜;抓不到则推荐已知完本精品 "字数少一点的" → 筛选 <150万字 "有没有免费的" → 优先抓免费榜 "第一本讲什么的" → 展开该书的详细简介 "还有其他类似的吗" → 扩展同分类推荐 ``` --- ## 注意事项 - 该 skill 的实时数据获取默认依赖 openclaw 浏览器自动化,不依赖裸 `curl` - 若触发反爬或验证页,应立即降级,不要伪造实时榜单结果 - 起点榜单数据每天更新,抓取成功时结果反映当前实时排名 - 部分内容为 VIP 付费章节,免费读者只能看前几章 - 女频内容在女生网(nvsheng.qidian.com),与主站榜单分开 - 如抓取失败,可引导用户直接访问 https://www.qidian.com/rank/

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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 qidian-reader-1776115994 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 qidian-reader-1776115994 技能

通过命令行安装

skillhub install qidian-reader-1776115994

下载 Zip 包

⬇ 下载 qidian-reader v1.1.0

文件大小: 6.59 KB | 发布时间: 2026-4-14 12:48

v1.1.0 最新 2026-4-14 12:48
- Major change: Data fetching now requires browser automation (openclaw) for real-time Qidian rankings instead of curl, due to anti-bot protection and dynamic rendering.
- Updated requirements to include google-chrome, chromium, node, and npx for browser automation.
- Added detailed steps for browser-based data extraction, including DOM parsing and handling anti-bot verification.
- Introduced explicit downgrade handling when real-time rankings cannot be reliably fetched.
- Clarified that only openclaw browser automation should be used; curl is no longer the main method.
- Output and error messages now clearly distinguish between real-time and fallback (classic/hot) recommendations.

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