这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
Agent Reach 是一个面向 AI Agent 的互联网访问能力层，统一接入 Twitter、Reddit、YouTube、GitHub、B站、小红书等 16 个平台。它不自己实现抓取，而是为每个平台维护一条「首选 + 备选」的多后端路由，并在接入方式失效时切换到下一条。`agent-reach doctor` 可实时诊断每个平台当前走哪条后端。6 个渠道零配置即用，其余需要登录态的平台（小红书、Twitter、Reddit 等）通过 Cookie 或浏览器会话解锁。
安装 agent-reach CLI 并注册 SKILL.md 路由表；通过 agent-reach doctor -- 探测各平台可用后端；按意图路由到具体工具——Jina Reader 读网页、yt-dlp 提 YouTube 字幕、bili-cli 搜 B站、twitter-cli 搜推特、gh CLI 搜 GitHub、Exa（经 mcporter/MCP）做全网语义搜索、feedparser 读 RSS；对需登录的平台使用 OpenCLI 浏览器会话或用户手工导出的 Cookie；提供 check-update 和 uninstall 等维护命令。
- 做全网调研的用户：让 Agent 并行组合 Exa 搜索、Twitter/Reddit 讨论和小红书/B站中文场景，汇总成一份调研结果。
- 内容创作者或市场人员：让 Agent 搜小红书看某个产品的口碑、读 YouTube 教程字幕并总结。
- 开发者：让 Agent 查 GitHub 仓库详情、搜索代码和 Issue，抓取 Reddit 上类似 bug 的讨论。
- 服务器部署者：用 rdt-cli + Cookie 路径在服务器上访问 Reddit，仅需约 $1/月的代理。
- 行情关注者：让 Agent 查雪球股票行情、热门帖子与股票排行。
如何安装这个 Skill？
- 部分平台（小红书、Reddit 等）需要用户登录态才能抓取，实际使用需遵守对应平台的服务条款
- Shell / 命令行
- 网络访问
- 本地文件系统
- MCP Server
Python 3.10+agent-reach CLIgh CLI (for GitHub)yt-dlpfeedparsermcporter (for Exa search)Node.js
把这句话复制给支持命令行的 Agent（Claude Code、Cursor、OpenClaw 等）：「帮我安装 Agent Reach：https://raw.githubusercontent.com/Panniantong/agent-reach/main/docs/install.md」。默认 install 只做环境检查；要修改系统需显式用 agent-reach install --env=auto --system。要求 Python 3.10+。注意不要从 PyPI 安装同名 agent-reach 包。OpenClaw 用户需先开启 exec 权限（tools.profile 设为 coding）。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/Panniantong/Agent-Reach.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/agent_reach/skill" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 全网调研一下 X
- 帮我看看这个链接
- B站搜一下 AI 教程
- 帮我配 Twitter / 小红书
安装后直接用自然语言触发，例如「全网调研一下 X」「帮我看看这个链接」「B站搜一下 AI 教程」。Agent 读取 SKILL.md 后自动路由；先跑 agent-reach doctor -- 查看各平台后端状态；需登录的平台说「帮我配 Twitter / 小红书」等即可，Agent 会引导提供 Cookie 或复用 Chrome 会话。临时文件放 /tmp/，持久数据在 ~/.agent-reach/。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 完全免费开源（MIT），唯一可能的花费是服务器代理（约 $1/月）
- 多后端路由：某条接入方式失效（如 yt-dlp 被 B站风控封死）会切换备选，用户无感
- 自带 doctor 诊断，一条命令看清每个平台走哪条后端、怎么修
- 兼容所有能跑命令行的 Agent（Claude Code、Cursor、OpenClaw 等）
- Cookie 只存本地（~/.agent-reach/，权限 600），默认 install 不改系统，支持 dry-run
- Reddit、Facebook、Instagram、小红书、Twitter 等均无零配置路径，必须提供登录态，且存在被平台检测封号的风险（官方建议用小号）
- Twitter Cookie 需手工用 Cookie-Editor 导出，直接调用上游 twitter 命令还要显式设置 TWITTER_AUTH_TOKEN 和 TWITTER_CT0 环境变量
- Boss直聘等登录态依赖专用 Chrome + CDP 调试端口，配置流程较复杂且受反爬挑战干扰
- OpenCLI 的浏览器登录态路径仅适用于桌面环境，服务器场景受限
- README 未提供自动化测试套件或各平台成功率的量化数据，稳定性依赖维护者持续复核
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| Agent Reach 本页 | 62 · 推荐 | ★ 110k | 今天 | MIT |
| skill-optimizer：Agent Skill 评估工作台 | 61 · 推荐 | ★ 82 | 6 个月前 | MIT |
| Squirrelscan 网站审计技能 | 53 · 谨慎使用 | ★ 105 | 7 天前 | MIT |
| REA 工具设计技能 | 51 · 谨慎使用 | ★ 434k | 今天 | MIT |
| Engram 持久记忆协议 | 68 · 推荐 | ★ 7.7k | 8 天前 | MIT |
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
路由到 15 个平台的抓取/搜索能力，多数走各平台官方或半官方 CLI/API，部分平台（小红书、Reddit）需要登录态，涉及使用用户账号身份去访问第三方平台，需要遵守各平台自己的服务条款；skill 本身声明「不做发帖/评论/点赞等写操作」，把自己限定在只读抓取范围内，这个自我限定的读写边界设计合理。
star 数（55381）明显偏高，与 topics/描述的成熟度不完全匹配，未核实原因，不影响本次基于内容本身的评分。
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证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
本条评估按 FSRS 1.0 标准完成，维度分不做换算，已进入按 FSRS 2.0 重新评估的复核队列。
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