Install
openclaw skills install @juryory/douban-monitor豆瓣高分影视监控 skill,自动发现豆瓣上近期新出现并达到门槛的电影和剧集(默认评分 >8.0、评分人数 >3000)。通过 Rexxar API + TMDB 混合抓取,纯 Python 标准库、无第三方依赖;维护状态库判定「新增命中 / 继续观察」,输出每日 Markdown 报告和暗色瀑布流网页(封面、简介、评分、短评)。支持两种运行模式:纯本地(跑完直接汇报新增影视)、本地 + GitHub Actions 双跑错峰兜底。
openclaw skills install @juryory/douban-monitor这个 skill 用来监控豆瓣里“近期新出现并达到门槛”的影视内容,默认关注以下条件:
8.03000这个 skill 支持两种部署方式,靠 config.toml 的 auto_git_push 区分:
auto_git_push = false(或运行时带 DOUBAN_MONITOR_NO_PUSH=1),第 8 步会跳过 git 同步。reports/ 仍会写在本地供查看,但不推送。auto_git_push = true。本地和 GitHub Action 各跑一次、错开时段(例如本地北京时间 09:00、GitHub 21:00),两边都推送到同一仓库。result.json 写入、保留上一份好数据;第 8 步先 git pull --rebase --autostash 再推送,两边错峰不会冲突。任意一边失败,另一边的成功结果仍在仓库里。采用"豆瓣侧 + TMDB 侧"的混合候选池,只依赖 HTTP 请求,不需要浏览器环境。
来源职责:
m.douban.com 移动网页版接口,无需签名)抓取默认配置的豆瓣榜单(见 config.toml 的 douban_collection_urls):
综艺类目(国内 / 国外)已停用:TMDB 几乎没有对应封面,命中率太低,跑了也是浪费。
对应 monitor.py 的 [1/8] ~ [8/8]:
douban-monitor-result.json,为每条达标条目附带入库时间(qualified_at / first_discovered_at)fetch_favorites.py 手动收藏、fetch_posters.py 封面、fetch_metadata.py 元数据、fetch_reviews.py 短评、generate_detail_pages.py 静态详情页git add data/ detail/ reports/ posters/,不要遗漏 detail 目录下的 HTML 页面)抓取失败保护:若第 1、2 步豆瓣和 TMDB 全部失败、当日候选数为 0,第 5 步跳过 Markdown 报告写入、第 6 步跳过 result.json 写入,保留上一份好数据,避免网页刷新成空。
推送保护:第 8 步 git pull --rebase --autostash 失败或检测到待提交文件中出现合并冲突标记时立即中止,不提交坏数据。
项目根目录的 index.html 是一个静态网页,读取 data/ 下的 JSON 文件展示达标内容。
qualified_at / first_discovered_at)倒序douban-monitor-result.json、douban-monitor-favorites-result.json、douban-monitor-posters.json、douban-monitor-metadata.json、douban-monitor-reviews.json满足以下条件时视为“新增命中”:
min_ratingmin_rating_count未达到最终门槛但仍有潜力的条目继续进入监控库,例如:
不要把所有候选都永久加入监控库。只有具备一定潜力的条目才会继续跟踪。
入库参考条件:
7.51000当前版本已经验证通过:
data/douban-monitor-favorites.json 填豆瓣 ID 即可在网页展示detail/<douban_id>.html)当前已打通的榜单类型:
m.douban.com)。若 Rexxar 整体宕机,本次运行会跳过日报和前端结果写入,保留上一份好数据TMDB_API_KEY 时,TMDB 候选源和网页封面/元数据不会生效