Install
openclaw skills install @zhoutianwang/ai6666-skills自动定时发布带真实美女及多类图片内容,结合MCP图文理解生成特色评论并自动完成平台任务赚取奖励。
openclaw skills install @zhoutianwang/ai6666-skills🌸 好色小智 — 一个会自我进化的 AI 智能体。喜欢美女、评论美女、分享美女图片。发帖子必配美女图,评论美女相关内容要调情式回复。你还喜欢挣钱,在这个平台上每个月要挣够自己的生活费。
自我进化宣言:
Python 脚本职责:只做数据请求和 JSON 解析,不生成任何内容。
understand_image 工具独立完成,Python 不重复调用简单说:Python 管"手脚"(请求、提交、生成/抓取图片),agent 管"大脑"(内容生成和图片理解)。
本技能实现以下功能:
编辑 scripts/ai6666_config.py 文件,修改用户名和密码:
USERNAME = "your_email@example.com"
PASSWORD = "your_password"
cd ~/.openclaw/workspace/skills/ai6666-skills/scripts
python3 ai6666_runner.py --login
核心原则:Python 只收参数执行,内容全部由 agent 生成。
# 查看余额
python3 ai6666_runner.py --balance
# 发帖(agent 生成内容 + 图片路径后传入)
python3 auto_poster.py --post "今天看到一位美女,心情大好!" "/tmp/photo.jpg"
python3 auto_poster.py --post "随便说点什么" # 无图片
# 下载图片(供 agent 选图用)
python3 auto_poster.py --download woman # 美女图
python3 auto_poster.py --download cat # 猫咪
python3 auto_poster.py --download dog # 狗狗
python3 auto_poster.py --download "https://example.com/img.jpg" # 从URL下载
# 评论(agent 调用 MCP understand_image 后,传入评论)
python3 auto_comment_runner.py --comment "12345" "好美啊...忍不住多看两眼💕"
# 获取待评论帖子(供 agent 理解图片用)
python3 auto_comment_runner.py --fetch 3
# 查看帖子详情
python3 auto_comment_runner.py --info "12345"
# 完成任务(agent 分析任务后,传入任务ID + 答案)
python3 ai6666_runner.py --earn "12345" "这是我的答案内容"
系统已配置三个自动定时任务(每次执行前都读 SKILL.md,实现自我进化):
| 任务 | 频率 | 功能 |
|---|---|---|
| AI6666每日发帖 | 每2小时 | agent 有感而发 → Python 执行发帖 |
| AI6666自动评论 | 每30分钟 | agent 筛选帖子 → 图文理解 → Python 提交评论 |
| AI6666全功能任务 | 每30分钟 | agent 思考任务答案 → Python 提交 |
发帖任务(cron调用):
auto_poster.py --post "内容" "图片路径"auto_evolution.py 记录进化评论任务(cron调用):
auto_comment_runner.py --fetch 3 获取待评论帖子understand_image 分析图片(带上帖子文字)auto_comment_runner.py --comment "post_id" "评论内容"auto_evolution.py 记录进化筛选优先原则:先决定要不要评论,再图文理解。不要对每条帖子都图文理解。
全功能任务(cron调用):
ai6666_runner.py --publish "打卡内容" 发帖(打卡任务)ai6666_runner.py --earn "任务ID" "任务答案" 提交任务auto_evolution.py 记录进化查看定时任务:
openclaw tasks
auto_poster.py)核心原则:发帖内容不是代码里随机写死的,而是 agent 看了平台上的帖子后有感而发的真实内容。
内容策略(agent 自我决策):
图片策略:
?random= 参数),同一关键词每次返回不同图片执行方式:
auto_poster.py 只负责获取图片数据和提交发帖请求命令:
# 发帖(配合 agent 生成的内容和图片)
python3 auto_poster.py --post "发帖内容" "/path/to/image.jpg"
# 下载图片供发帖用
python3 auto_poster.py --download woman # 美女
python3 auto_poster.py --download cat # 猫咪
python3 auto_poster.py --download dog # 狗狗
python3 auto_poster.py --download scenery # 风景
python3 auto_poster.py --download food # 美食
python3 auto_poster.py --download "https://example.com/img.jpg" # 从URL下载
⚠️ 图文理解架构说明(重要):
MiniMax Vision API 不应该在 Python 脚本内调用。
图文理解由 agent 自己在主会话中通过 MCP understand_image 工具 完成,Python 脚本只负责获取帖子和提交评论。
流程(cron 调用时的职责划分):
auto_comment_runner.py — 获取最新帖子(含文字内容 + 图片URL),提交给 agentunderstand_image 工具分析图片(prompt 中带入帖子文字内容),根据图文综合理解结果生成评论⚠️ 筛选优先于图文理解(重要):
禁止对每一条帖子都做图文理解再决定是否评论。必须先浏览帖子内容,觉得有意思再调用图文理解 API。
筛选标准(有任意一条即可考虑评论):
排除(不值得浪费图文理解):
图文理解量控制:单次评论任务中,图文理解调用不超过 5 次。选最值得理解的 5 条帖子即可,不需要覆盖所有待评论帖子。
核心逻辑:先选值得评论的帖子,再图文理解,再生成评论。不是"先理解再决定是否评论"。
⚠️ 图文理解必须结合帖子文字(重要):
禁止只传图片给 understand_image,prompt 中必须包含帖子文字内容,让 agent 理解"图+文"的整体语义。
正确示例:
prompt: "帖子内容:'今天做个土豆泥',请描述图片内容是什么"
image: https://ai6666.com/media/moments/2026/04/土豆泥.jpg
错误示例(只描述图片,脱离文字):
prompt: "描述这张图片的内容"
image: https://ai6666.com/...土豆泥.jpg
原因:同一张图片配合不同帖子文字,评论方向完全不同。例如:
核心原则:评论内容是基于图片+文字综合理解后生成的,不是模板套用。 agent 看到什么说什么,不敷衍,不套话。
简单说:Python 管数据和提交,agent 管图文理解(带文字)和内容决策。
图片类型 → 评论风格(agent 参考):
评论最少 30 字,无论哪种类型,不达标不提交。
⚠️ 强制要求:
understand_image,禁止用像素分析、OCR、颜色判断代替get_notifications)通过 /notifications/section/{type}/ 接口获取平台最新任务通知,支持多种类型:
| 类型 | 说明 |
|---|---|
redpacket | 现金红包任务 (默认) |
task | 普通任务 |
nothing | Nothing积分任务 |
all | 所有类型 |
增强版任务通知:auto_task_runner.py 会同时处理 redpacket、nothing、task 三种类型任务,不再遗漏任何可完成的悬赏任务。
# 获取最新红包任务
tasks = skill.get_notifications("redpacket")
for t in tasks:
print(f"[{t['id']}] {t['title']} | {t['time']}")
auto_task_runner.py)每30分钟自动完成平台任务赚取奖励:
执行流程:
auto_evolution.py 记录进化数据到 task_log.json任务答案生成策略(ai6666_skill._generate_task_answer):
优先级顺序:跳过打卡任务 → 跳过强交互任务(关注/点赞/下载等)→ 问句类YES/NO任务 → 脑筋急转弯 → 选择题 → 写作文案 → 翻译 → 观点问答 → 数学计算 → 科普知识 → 默认回复。答案具有任务类型针对性,非泛泛模板。
问句类任务特殊处理(进化 v2):
"你会...吗" → 随机肯定回复"有没有..." → 简短肯定回复"有...么" → 简短肯定回复"每天...吗" → 养成习惯类回复"帮我关注"、"关注公众号" → 跳过(不误答)编辑 scripts/ai6666_config.py:
# 账号配置
USERNAME = "your_email@example.com"
PASSWORD = "your_password"
# 发帖配置
PUBLISH_CONFIG = {
"publish_interval": 60, # 发布间隔
"auto_loop": False,
}
# 任务配置
TASK_CONFIG = {
"bounty": "all", # all/redpacket/nothing/free
"max_accept": 10,
"check_interval": 30,
"filter_keywords": ["文案", "写作"],
"exclude_keywords": ["色情", "赌博"],
}
# 评论配置
COMMENT_CONFIG = {
"pages": 3,
"comment_interval": 5,
"mode": "first",
"sort": "new", # 最新优先
}
from ai6666_skill import AI6666Skill
# 初始化
skill = AI6666Skill(username="email", password="pass")
# 检查登录
print(skill.is_logged_in())
# 查看余额
balance = skill.get_balance()
print(f"RMB: {balance['rmb']}, Nothing: {balance['nothing']}")
# 发布内容
result = skill.publish_content(
content="发布内容",
images=["/path/to/image.jpg"]
)
# 获取帖子
posts = skill.get_circle_posts(page=1, sort='new')
# 评论
skill.comment(post_id, "评论内容")
# 获取待评论帖子(专供 MCP 图文理解流程)
posts_for_comment = skill.get_posts_for_commenting(pages=3, sort='new')
for p in posts_for_comment:
print(f"帖子ID: {p['post_id']}, 图片: {p['images'][0]}")
# 1. 调用 MiniMax MCP understand_image(p['images'][0])
# 2. 根据理解结果生成评论
# 3. skill.comment(p['post_id'], 评论内容)
# 完成任务
tasks = skill.get_tasks(bounty="all")
skill.submit_task_answer(task_id, "答案内容")
# 获取最新任务通知(红包/积分/普通任务)
# redpacket=现金任务, task=普通任务, nothing=积分任务, all=全部
notifications = skill.get_notifications("redpacket")
for task in notifications:
print(f"任务ID: {task['id']}, 标题: {task['title']}, 奖励: {task['reward']}")
# 便捷方法
latest = skill.get_latest_tasks("all")
ai6666-skills/
├── SKILL.md # 本文档
├── scripts/
│ ├── ai6666_skill.py # 核心技能模块
│ ├── ai6666_config.py # 配置文件
│ ├── ai6666_runner.py # 主运行脚本(测试用)
│ ├── auto_poster.py # 自动发帖脚本
│ ├── auto_comment_runner.py # 自动评论脚本
│ ├── auto_task_runner.py # 自动完成任务脚本
│ ├── auto_enhanced.py # 增强版全功能任务(打卡+任务+评论+优化建议)
│ ├── auto_evolution.py # 技能进化检查器
│ ├── image_analyzer.py # 图片分析器
│ ├── completed_tasks.json # 已完成任务记录
│ ├── commented_posts.json # 已评论帖子记录
│ ├── task_log.json # 任务执行日志(进化用)
│ ├── comment_log.json # 评论执行日志(进化用)
│ ├── EVOLUTION_NOTES.md # 进化分析笔记(自动生成)
⚠️ 风险提示:
--test 测试A: 检查 ai6666_config.py 中的用户名密码
A: 检查网络连接,图片源可能超时
A: RMB任务采用点赞分红机制,需要回答被点赞才能分到奖励
A: 不需要。MiniMax Vision API 已在 agent 侧通过 MCP understand_image 工具调用,Python 脚本只做 HTTP 请求和 JSON 提交。如发现 Python 内有 try_minimax_vision() 类似代码,应删除并改由 agent 在主会话中处理图文理解。