moviemovie

搜索电影下载资源（磁力链接/种子），推荐有下载资源的热门电影。 多平台热门聚合（烂番茄+豆瓣）+ 种子资源实时验证 = 只推荐你能下载到的电影。 触发词："找电影"、"电影下载"、"磁力"、"推荐电影"、"最近有什么好看的"、 "find movie"、"download"、"magnet"、"trending

Security Scan

The skill's code and instructions largely match its stated purpose (searching torrent/magnet links and subtitles), but it contains a few inconsistencies and privacy/behavioral choices you should be aware of before installing.

Purpose & Capability

Name/description match the code: scripts search torrent indexes, scrape movie charts, build magnet links, and fetch subtitles. Required binary (python3) is appropriate. Minor mismatch: SKILL.md/README assert the skill "will not send user data to third parties," but the skill necessarily issues search queries (movie titles, years, quality prefs) to many external websites/APIs (apibay, bitsearch, torrentdownload, rottentomatoes, douban, subtitlecat, subhd, TorrentClaw/TMDB if keys provided). That claim is therefore incorrect or misleading.

Instruction Scope

Runtime instructions and included scripts perform broad web requests and HTML/API scraping across multiple external domains. The SKILL.md instructs the agent to always run subtitle searches in parallel (even if the user didn't ask), and hooks.json/Step 0 run status.py on session start which performs network reachability checks. These behaviors cause automatic outbound queries based on user/session context and are broader than a minimal "on-demand" search; they may leak queried movie names to third parties and run without an explicit user-initiated search.

Install Mechanism

There is no install spec (instruction-only installation), and included Python scripts use only the standard library. No downloads from arbitrary URLs or archive extraction are present. Code is bundled with the skill rather than pulled from an external server at install time.

Credentials

The skill requires no mandatory credentials; two optional env vars (TORRENTCLAW_API_KEY, TMDB_API_KEY) are reasonable for the enhanced features the README describes. However, the README suggests telling the agent/LLM to "save" or configure API keys for you (e.g., paste your key into Claude/OpenClaw to store), which could expose secrets to the model or to platform-managed settings if done carelessly. The code reads only the expected env vars and doesn't appear to access unrelated credentials or config paths.

Persistence & Privilege

The skill does not set always:true, but hooks.json runs a status check (python3 scripts/status.py) at SessionStart, causing network reachability checks automatically on session start. While this is consistent with SKILL.md Step 0, auto-running network probes each session increases the skill's silent footprint and may be surprising to users who expect purely on-demand behavior.

What to consider before installing

This skill is functionally coherent for searching torrent/magnet links and subtitles, but consider the following before installing: - Expect outbound network queries: the skill will send your search terms (movie names, years, quality filters) to multiple external sites/APIs (apibay, bitsearch, torrentdownload, rottentomatoes, douban, subtitlecat, subhd, and optionally TorrentClaw/TMDB). The SKILL.md's claim that it "does not send user data to third parties" is inaccurate in practice. - Automatic checks on session start: hooks.json runs a status script every session which performs network checks without explicit user action. If you want strictly on-demand network use, this is a behavior to question. - API keys: TORRENTCLAW_API_KEY and TMDB_API_KEY are optional and appropriate for enhanced features. Do NOT share keys directly into an LLM chat if you want to avoid exposing secrets to model logs; prefer setting environment variables in your agent/platform settings manually. - Legal/privacy: the skill searches and constructs magnet links for torrent resources. Evaluate legal and policy implications for your jurisdiction and hosting environment before use. - Review and sandboxing: because the skill performs scraping and network requests, review the included scripts (they are bundled) and consider running them in a restricted/sandboxed environment if you are concerned about automatic outbound connections. If you accept the above behaviors (network requests, optional API keys, session-start checks), the skill appears to be what it claims; otherwise treat it with caution or ask the author to remove automatic session hooks and to correct misleading statements about data not being sent to third parties.

MovieMovie — 电影搜索与推荐 Skill

搜索电影种子/磁力资源，推荐有下载资源的热门电影。

核心原则：只推荐确认有下载资源的电影。

Step 0: 环境检查

运行状态检查脚本，确定当前模式：

python3 "$CLAUDE_SKILL_DIR/scripts/status.py" --json

解析 JSON 输出，关键字段：

• mode: "basic" 或 "enhanced" 或 "full"
• torrentclaw_key: 是否配置了 TorrentClaw API key
• tmdb_key: 是否配置了 TMDb API key
• sources: 哪些种子源可达

Step 1: 解析用户意图

判断用户请求类型：

A. 明确搜索 — 用户有具体电影："find Inception 4K"、"找星际穿越的磁力链接"

B. 推荐请求 — 用户要推荐："最近有什么好看的"、"recommend trending movies"

C. 特定榜单 — 用户要列表："豆瓣热门"、"Rotten Tomatoes certified fresh"、"Netflix 热门"

提取：片名、年份（如有）、画质偏好（4K/1080p）、用户语言。

Step 1.5: 片名标准化

这是整个 Skill 最关键的步骤，做错了后面全白搭。

严禁直接翻译非英文片名！必须通过 WebSearch 查询准确英文名。

错误示范：

• "罪人" 翻译为 "The Sinner" — 错！这是一部美剧，不是 2025 年的电影
• "一战再战" 翻译为 "One More Fight" — 完全不对

正确做法：

1. 用 WebSearch 搜索: "[片名] [年份] 电影 英文名 imdb"
2. 从搜索结果中提取准确的英文名 + IMDB ID

正确结果：

• "罪人 2025 电影 英文名 imdb" 得到 Sinners (tt36742579)
• "一战再战 2025 电影 英文名 imdb" 得到 One Battle After Another (tt30144839)
• "夜王 2026 电影 英文名 imdb" 得到 Night King (tt37284356)

如果用户输入已经是英文，跳过此步。

Step 2A: 搜索模式 — 获取电影信息

增强版（有 TMDB_API_KEY 时）：

curl -s "https://api.themoviedb.org/3/search/movie?api_key=$TMDB_API_KEY&query=英文片名&year=年份&language=zh-CN"

基础版：直接用 Step 1.5 的 WebSearch 结果，里面已包含电影信息。

Step 2B: 推荐模式 — 多平台聚合热门榜单

并行从多个平台抓取热门列表：

来源 1（首选）：烂番茄流媒体热门 — 已上线的电影 = 大概率有种子

使用 WebFetch 抓取 https://www.rottentomatoes.com/browse/movies_at_home/sort:popular，提取所有电影的片名、烂番茄评分、观众评分、年份。

来源 2：烂番茄院线热映 — 参考热度，但可能无资源

使用 WebFetch 抓取 https://www.rottentomatoes.com/browse/movies_in_theaters/sort:top_box_office，提取相同信息。

来源 3（中文用户）：豆瓣热门

使用 WebFetch 抓取 https://movie.douban.com/chart，提取有评分的新片列表。

增强版额外（有 TMDB_API_KEY 时）：

curl -s "https://api.themoviedb.org/3/trending/movie/week?api_key=$TMDB_API_KEY&language=en-US"

合并处理：

1. 以英文片名为主键合并去重
2. 出现在多个榜单的电影加权优先
3. 综合评分 = (烂番茄影评分 + 观众分 + 豆瓣分x10 + 多榜加权) / 系数
4. 按综合评分排序
5. 翻译片名为用户语言
6. 取 Top 15-20 部候选，进入 Step 3 批量搜索种子
7. 只推荐有资源的电影

烂番茄 URL 参考

用途	URL 路径
流媒体热门	/browse/movies_at_home/sort:popular
流媒体最新	/browse/movies_at_home/sort:newest
流媒体 Certified Fresh	/browse/movies_at_home/critics:certified_fresh~sort:popular
Netflix 热门	/browse/movies_at_home/affiliates:netflix~sort:popular
院线热映（票房）	/browse/movies_in_theaters/sort:top_box_office
院线热映（评分）	/browse/movies_in_theaters/sort:tomatometer
即将上映	/browse/movies_coming_soon

基础 URL: https://www.rottentomatoes.com

Step 3: 搜索下载资源

Layer 1: Python 搜索引擎（主力）

用 Step 1.5 获取的准确英文片名运行搜索脚本：

python3 "$CLAUDE_SKILL_DIR/scripts/search_torrents.py" "英文片名" --year 年份 --json

如果有 IMDB ID，加 --imdb tt1234567 提高精准度。

脚本会并行搜索 3-4 个源（apibay、bitsearch、torrentdownload、YTS），返回 JSON，包含去重排序后的结果、磁力链接和 Top 3 大小分档。

Layer 2: LLM 兜底（脚本返回 0 结果时）

使用 WebSearch 搜索 "英文片名 年份 magnet 1080p" 和 "英文片名 年份 torrent download"。

尝试从搜索结果中提取磁力链接（以 magnet:?xt=urn:btih: 开头）。

Layer 3: 最后兜底

如果 Layer 1 + 2 都无结果，给用户提供手动搜索链接：

• bitsearch.to/search?q=编码后的片名&category=1
• apibay.org/q.php?q=编码后的片名&cat=207

Step 4: 结果筛选与分档

解析 search_torrents.py 的 JSON 输出，展示 Top 3 大小分档：

推荐下载 Top 3 格式：

1. 轻量版 (1-3GB) — 手机/平板/快速下载。通常为 1080p WEB x265 压缩版本。
2. 发烧版 (10-30GB) — 家庭影院/大屏/收藏。通常为 4K BluRay Remux DV+HDR10。
3. 均衡版 (3-5GB) — 高清观看+合理空间。通常为 1080p BluRay h264。

每档展示：画质标签、文件大小、做种数、磁力链接。

不足 3 档时有多少展示多少。优先展示 4K 资源。

推荐模式下只展示有资源的电影，格式示例：

为你推荐 8 部热门电影（均已确认有下载资源）

1. Sinners (2025) 罪人 — 烂番茄 97% 观众 96% 豆瓣 7.7 — 135 个种子，最高: 1080p 1.1GB 做种:1614
2. One Battle After Another (2025) 一战再战 — 烂番茄 94% 观众 85% 豆瓣 8.0 — 86 个种子

暂无资源: GOAT (2026) — 可能仍在院线

Step 4.5: 抓取用户评论

为有下载资源的电影抓取评论，帮助用户决定看什么。

烂番茄电影详情页（首选，实测可用）：

使用 WebFetch 抓取 https://www.rottentomatoes.com/m/电影SLUG，提取影评共识、烂番茄评分、观众评分、Top 3 用户评论。

URL slug 格式：电影名小写，空格替换为下划线。示例：sinners_2025、one_battle_after_another

如果 slug 不对（404），用 WebSearch "电影名 site:rottentomatoes.com" 找正确 URL。

已确认不可用的评论来源（不要尝试）：

• 豆瓣详情页 — 重定向到 sec.douban.com 反爬验证
• IMDb 评论页 — JS 渲染，返回空

什么时候抓评论：

• 搜索模式：抓当前搜索电影的评论
• 推荐模式：抓有资源的前 3-5 部电影的评论
• 不要对所有 15-20 部候选都抓，太慢

Step 5: 字幕搜索（与 Step 3 并行执行，不要等用户要求）

字幕搜索是标准流程的一部分，始终与种子搜索并行执行。 在最终输出中一起展示字幕结果。

Layer 1: WebFetch 字幕站（并行）

SubtitleCat（首选，60+ 语言）：

使用 WebFetch 抓取 SubtitleCat 搜索页面，提取所有可用语言和下载路径。

SubHD（中文字幕首选）：

使用 WebFetch 抓取 https://subhd.tv/search/英文片名，提取字幕列表。

Layer 2: WebSearch 兜底

使用 WebSearch 搜索 "英文片名 年份 subtitles SRT 用户语言"。

已确认不可用的字幕站（不要尝试）：

• OpenSubtitles.org — WebFetch 返回 403
• SUBDL — WebFetch 返回 403
• 字幕库 zimuku.net — JS 重定向，WebFetch 无法解析

Step 6: 格式化输出

将电影信息 + 种子结果 + 字幕信息 + 用户评论合并为清晰的输出。

用用户的语言输出。英文片名始终与本地片名一起展示，方便对照。

安全与权限

本 Skill 访问以下外部服务：

• apibay.org — TPB 种子搜索 API
• bitsearch.to — 种子搜索（HTML 爬取）
• torrentdownload.info — 种子搜索（HTML 爬取）
• yts.mx — YTS 种子 API（备选）
• rottentomatoes.com — 热门电影数据（HTML 爬取）
• movie.douban.com — 中文电影数据（HTML 爬取）
• subtitlecat.com — 字幕搜索（HTML 爬取）
• subhd.tv — 中文字幕搜索（HTML 爬取）
• torrentclaw.com — 种子聚合 API（仅在配置 key 时）
• api.themoviedb.org — 电影数据库 API（仅在配置 key 时）

本 Skill 不会：

• 下载任何种子文件或实际电影内容
• 修改系统设置或 ~/Documents/MovieMovie/ 以外的文件
• 向第三方发送用户数据
• 存储 API key（仅通过环境变量读取）