Reddit 数据助手

1. 简介

Reddit 数据查询工具，通过 MaxHub API 接入 Reddit 社区平台，覆盖 Subreddit 版块信息、Home / Popular / Games / News / Explore / Topic 多类 Feed、帖子详情与批量、评论与子回复、用户资料 / 帖子 / 评论 / 奖杯、综合搜索与社区亮点等全部能力。专注服务于海外社区舆情监控、产品反馈采集、Reddit KOL 追踪与趋势话题挖掘业务，帮助用户快速捕捉用户原声、识别上升期 subreddit、量化产品口碑。

2. 详细功能

帖子数据

• 查询 Reddit 单条帖子完整详情，含标题、正文、媒体、奖章、标签等元数据
• 支持图文、Carousel、视频等多形态帖子的结构化展示
• 提供小批量与大批量两种帖子查询接口，满足不同采集规模
• 支持锚定到具体评论 ID，便于直接定位讨论上下文

评论与回复

• 拉取帖子一级评论列表，支持游标翻页深度采集
• 拉取指定评论下的二级回复链路
• 支持按 best、top、new、controversial 等多种排序方式查看评论
• 评论数据可与帖子数据组合，构建完整讨论树

Subreddit 画像

• 查询 Subreddit 版块基础资料卡，含订阅数、简介、规则等
• 拉取 Subreddit 视觉样式信息，了解版块品牌定位
• 拉取 Subreddit 内部分类频道列表
• 查询 Subreddit 高级设置信息，洞察版块运营策略
• 检查 Subreddit 是否被静音，规避无效采集
• 拉取 Subreddit 帖子流，按版块视角监控内容

用户画像

• 查询 Reddit 用户基础资料卡，含 karma、注册时间、头像等
• 拉取用户活跃 Subreddit 列表，刻画兴趣分布
• 拉取用户全部历史帖子
• 拉取用户全部历史评论
• 查询用户获得的奖杯（Trophies），评估资历与影响力

多类 Feed 矩阵

• 提供 Home 首页 Feed，覆盖默认推荐流
• 提供 Popular 全站热门 Feed
• 提供 Games 游戏垂类 Feed
• 提供 News 新闻垂类 Feed
• 提供 Explore 发现 Feed，按话题分类浏览
• 提供 Topic 分类 Feed，深入特定话题流

搜索能力

• 提供动态综合搜索，按关键词检索帖子、用户、版块
• 提供搜索自动补全建议，加速关键词输入
• 提供热门搜索词列表，捕捉全站趋势
• 提供社区亮点接口，发现版块高光内容
• 支持搜索类型、排序、时间范围多维过滤

Reddit Answers 精简数据

• 提供 LLM 友好的精简帖子数据接口，自动剥离冗余字段
• 提供 LLM 友好的精简评论数据接口，节省 token 消耗
• 适合在摘要、问答、主题聚类等大模型场景中直接使用
• 与全字段批量接口形成互补，用户可按是否做 LLM 处理择优

> ### 📋 数据传输与隐私声明（请认真阅读）

>

> 1. 第三方传输：您提供的所有 ID、关键词、链接、cookie 等参数都会通过 HTTPS 发送到 https://www.aconfig.cn（MaxHub 数据服务）进行处理。

> 2. UGC 隐私：拉回的评论 / 弹幕 / 动态 / 私信 / 联系人等内容可能包含个人信息或敏感 UGC，请勿写入未授权的数据库或公开发布。

> 3. 凭证保护：建议使用独立测试账号、定期轮换 API Key；禁止传入主力生产账号的 cookie 或 session 凭证。

> 4. 合规责任：使用方需自行确保符合所在地区的数据保护法律（《个人信息保护法》/ GDPR / 平台 ToS 等），平台账号的合规性由使用方承担。

3. 一键安装

鉴权

获取 API Key

请前往 MaxHub 控制台 注册账号并获取 API Key。

配置 API Key

方案 1：OpenClaw 配置

将 MAXHUB_API_KEY 添加到 ~/.openclaw/openclaw.json 中：

{ "env": { "MAXHUB_API_KEY": "ak_xxxx..." } }

方案 2：终端环境变量

export MAXHUB_API_KEY="ak_xxxx..."

依赖安装

本 Skill 不需要额外脚本依赖，所有调用通过 curl 完成 HTTP 请求即可，无第三方库依赖。

环境变量配置

4. 使用指南

🤖 Agent Decision Tree（必读 · 决定调用顺序）

> 此小节定义 agent 在每次接到用户请求时的标准决策流程。严格按此顺序执行可大幅提升命中率与减少误调用。

1️⃣ 文档加载顺序（按需 · 不要一次性全读）

2️⃣ Recipe 匹配规则（核心）

1. 加载 references/recipes/_index.md，扫 trigger_keywords 列
2. 最长匹配优先：若用户输入同时命中多个 recipe 的 trigger，选最长 trigger 命中的那个（最具体）
3. 平局询问：若两个 trigger 长度相同且都命中 → 主动询问用户："您是想看 A 还是 B？"
4. 无命中：先查 §0.1 不支持清单 → 不在则进入"自定义链路"流程（步骤 3）

3️⃣ 自定义链路（无现成 Recipe）

1. 读 references/atoms/_index.md，按 chain_role 列定位起点（starter）和终点（terminal）
2. 优先用 ⭐⭐⭐ 首选 标记的端点；不到必要不用 ⭐ 条件 端点
3. 字段流（上游 OUT → 下游 IN）由 param-mappings.md § 字段流字典 决定，禁止自行猜 json_path
4. 链路完成后，可向维护方建议把它编排成新 recipe

4️⃣ 调用前自检（按 risk 分级 · 节省 token）

> 旧 SKILL 强制所有调用都做 4 步——现按 risk 等级简化。low 端点（占绝大多数）只校验路径即可。

5️⃣ 错误处理快速决策

6️⃣ 输出契约（与用户对话时）

1. 数据来源声明：每次输出明确告知数据来自 https://www.aconfig.cn 三方接口
2. 缺失字段处理：如某字段链路降级后缺失，显式说明"X 暂不可取"，不要静默省略
3. 不要伪造：用户问的字段若不在响应里 → 说"未返回"，禁止用其他端点拼凑模拟

核心约束（强制遵守）

基础使用（4 步完成调用）

Step 1 — 检查 API Key

[ -n "${MAXHUB_API_KEY:-}" ] && echo "ok" || echo "missing"

若返回 missing，停止并提示用户配置 MAXHUB_API_KEY。

Step 2 — 匹配意图 → 选择 reference

按用户目标从下表选择对应 reference 文件，每个文件自包含其领域的全部端点定义：

Step 3 — 构建最小调用计划

• ✅ 优先使用最少端点完成任务，能用一个端点就不用两个
• ✅ 用户全景分析建议优先 fetch_user_profile 单点试探，再决定是否拉评论 / 帖子
• ❌ 禁止"先 head/tail 试运行"或"先调一个看看"等探索性调用

Step 4 — 执行并验证

• 调用前比对 endpoints_whitelist.yaml 完成 4 步 Pre-call 自检（路径 → method → 必填 → 写入确认）
• 收到 404 → 必须先做 §3.1 (A) 防路径臆造自检（5 步）
• 收到 400 / 422 → 必须先做 §3.1 (B) 防参数臆造自检（6 步）
• 收到 业务 code != 0 → 读 message_zh 报告用户，不重试

高级使用

链式调用图谱（Chain Recipes）

> ⚠️ ID 陷阱：Reddit 同时存在 subreddit_id（前缀 t5_，用于 settings / muted / community_highlights）与 subreddit_name（如 AskReddit，用于 Feed / info / channels），两类 ID 不可互换。

防臆造自检清单（强制前置步骤）

收到 404 时（A）：

1. 路径白名单逐字符比对 → 不在清单中 STOP
2. Method 比对 → 不等 STOP
3. 参数键名比对（重点核对 subreddit_id vs subreddit_name）→ 有清单外参数 STOP
4. 资源 ID 来源溯源 → Agent 编造的 STOP
5. 全通过才判定"上游资源不存在"

收到 400 / 422 时（B）：

1. 参数名严格比对（post_id 不带 t3_ 前缀；subreddit_id 必带 t5_ 前缀）
2. 必填项齐全（fetch_comment_replies 需 post_id + cursor 双必填）
3. 类型与格式严格匹配（sort 枚举 / time_range 枚举）
4. 传参方式正确（query vs body）
5. 没有清单外的臆造参数（如把 Reddit 原生 API 的 limit 用到 MaxHub 的 page_size）
6. 全通过才按 message_zh 排查

Reddit Answers 精简数据建议

SKILL 版本更新

常用命令速查表

📌 端到端使用示例（agent 快速上手）

用户输入：「帮我看 某个 subreddit 的热帖」

Agent 执行步骤：

1. 匹配 recipe：读 references/recipes/_index.md → 找到 trigger 命中 → 选最长匹配的 recipe
2. 加载 recipe 详情：读 references/recipes/.md 中对应段落，拿到 Inputs / Atomic Steps / Output
3. 路径校验：对每个 atom 的 endpoint_id，grep 一下 endpoints_whitelist.yaml 确认存在
4. risk: low 的端点直接调用，risk: medium+ 先与用户确认
5. 链式传递：上游响应的 json_path 字段（如 $.data.bvid）按 recipe 的 extract 列绑定为变量，传给下游端点
6. 错误处理：按 §错误处理决策表行动；不要自改路径或瞎加参数
7. 输出：组装结果给用户，标明数据来自三方接口；缺失字段显式说"未取到"

反例（agent 不要这么做）：

• ❌ 全文加载 endpoints_whitelist.yaml（大文件，浪费上下文）
• ❌ 看到 404 就改路径段重试（会被防臆造规则阻断）
• ❌ 把没在响应里的字段编一个值返回给用户
• ❌ 链式调用时忽略 recipe 的 extract 列，自己猜 json_path

5. 使用场景

场景一：海外社区舆情监控

• 角色：跨境品牌公关 / 舆情分析师
• 需求：实时监控品牌相关 subreddit 与关键词下的负面 / 爆款帖子
• 使用方式：fetch_dynamic_search 关键词搜索 → 取 post_id → fetch_post_details 取详情 + fetch_post_comments 深挖评论；并行 fetch_subreddit_feed 监控自有品牌专属版块
• 预期收益：第一时间发现负面舆情与口碑爆款，关键事件响应提速

场景二：产品反馈与用户原声采集

• 角色：海外 SaaS 产品经理 / 用户研究员
• 需求：从 r/SaaS、r/productivity 等版块批量采集用户对产品类型的真实反馈
• 使用方式：fetch_subreddit_feed 翻页取热门帖 → fetch_post_details_batch 批量补详情 → fetch_generated_comments 输出精简评论喂给 LLM 做主题聚类
• 预期收益：构建可量化的用户原声库，反向输入产品迭代与营销文案

场景三：Reddit KOL / 优质用户追踪

• 角色：海外 KOL 投放 / 社区营销
• 需求：追踪垂类 subreddit 中的高活跃用户，评估其内容质量与受众影响力
• 使用方式：从 fetch_subreddit_feed 抽取高赞帖作者 → fetch_user_profile + fetch_user_active_subreddits 看活跃度 → fetch_user_posts + fetch_user_comments + fetch_user_trophies 评估历史贡献
• 预期收益：构建 KOL 评分体系，识别有真实影响力（非僵尸号）的合作候选

场景四：趋势话题挖掘与选题输入

• 角色：内容运营 / 跨境媒体编辑
• 需求：每日识别 Reddit 全站与垂类的趋势话题，输入到内容选题系统
• 使用方式：fetch_trending_searches 取全站热搜词 → fetch_explore_feed 取多元话题 → fetch_topic_feed 按 topic_id 深挖 → 对热帖 fetch_post_details 取上下文
• 预期收益：建立每日趋势话题简报，选题领先 24–48 小时，跨境媒体首发率提升

6. 项目架构

目录结构

maxhub-reddit/
├── SKILL.md                            # Skill 定义与使用文档（本文件）
├── README.md                           # 英文项目说明
├── README_CN.md                        # 中文项目说明
├── _meta.json                          # 版本元信息（version: 3.7.2）
└── references/
    ├── endpoints_whitelist.yaml        # 28 端点路径硬白名单 + Pre-call 4 步自检协议
    ├── param-mappings.md               # 中枢索引（全局红线 + 字段流字典 + 错误处理）
    ├── content.md                      # 内容域：Feed/帖子/评论/回复/精简数据（13 端点）
    ├── subreddit.md                    # 版块域：信息/样式/设置/Feed/Channels/静音（6 端点）
    ├── user.md                         # 用户域：资料/活跃社区/帖子/评论/奖杯（5 端点）
    └── search.md                       # 搜索域：自动补全/动态搜索/社区亮点/热门搜索（4 端点）

技术栈

API 覆盖范围

关键设计理念

• 防臆造四道闸：白名单（endpoints_whitelist.yaml）→ 强标记（Full path）→ 禁止规则（Forbidden）→ 错误反馈（STOP）
• ID 双轨制：subreddit_id（t5_xxx）与 subreddit_name（AskReddit）严格区分，每个端点明确标注必填项类型
• 链式调用图谱：字段流字典 + Chain Recipes + 跨 reference 链路三层联动，重点防护 post_id / cursor / subreddit ID 接力陷阱
• 错误处理契约：HTTP 状态码权威定义 + §3.1 防臆造自检清单（A: 5 步 / B: 6 步）+ 端点替换矩阵