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Agent Reach

给你的 AI Agent 一键装上互联网能力:一个 CLI 路由 16 个平台,读推特、Reddit、YouTube、小红书等,零 API 费用。

FollowSkills 评估 · FSRS-1.0
推荐
62/ 100 五分制 3.1 / 5
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。
1 2 3 4 5 6
1价值适配15 / 20 · 3.8/5
2可靠性12 / 20 · 3.0/5
3安全性16 / 25 · 3.2/5

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。

4证据5 / 15 · 1.7/5

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。

5易用性8 / 10 · 4.0/5
6维护性6 / 10 · 3.0/5
证据充分度: 评估于 2026年7月17日
使用前请注意
  • 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
评估证据 [1]
查看完整评分方法 →

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-updateuninstall 等维护命令。

  1. 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。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 行情关注者:让 Agent 查雪球股票行情、热门帖子与股票排行。

这个 Skill 有哪些优点和局限?

优点
  • 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
局限
  • 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

如何安装这个 Skill?

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)。

如何使用这个 Skill?

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/。

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