qidian-reader

起点中文网好书推荐与榜单查询。Use when the user wants to find good novels on Qidian (起点中文网), browse rankings by genre or category, get personalized book recommendations, or discover trending/completed novels. Real-time ranking access should be done through openclaw browser automation rather than curl because Qidian uses anti-bot protection and dynamic rendering.

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起点好书推荐 Qidian Reader

通过 openclaw 的浏览器自动化能力访问起点中文网榜单页,等待页面真实渲染完成后提取书单数据,再结合用户偏好做推荐。

不要把 curl 作为主路径。起点存在反爬和动态渲染,默认必须使用 openclaw 浏览器自动化;如果仍然被风控,就要明确降级,而不是假装拿到了实时榜单。

榜单 URL 完整列表 → references/urls.md 分类与标签说明 → references/categories.md

触发时机

  • "帮我找几本好看的玄幻小说"
  • "起点现在什么书最火"
  • "推荐几本完结的都市爽文"
  • "我喜欢《诡秘之主》这种风格,有类似的吗"
  • "最近有什么新书值得看"
  • "帮我找几本适合睡前看的轻松小说"

Step 1:理解用户需求

从用户描述中提取以下维度:

题材偏好:玄幻/仙侠/都市/历史/科幻/悬疑/军事/游戏/轻小说
  → 未指定则抓全部分类榜单

完结状态:连载中 / 已完结 / 不限
  → 完结优先抓完本榜,连载抓主榜单

参考作品:用户提到的喜欢的书
  → 提取该书的核心标签,作为推荐依据

字数偏好:短篇(<100万字) / 中篇(100-300万) / 长篇(>300万)
  → 从抓取数据的字数字段筛选

其他要求:免费/VIP、男频/女频、新书/老书

Step 2:选择榜单并通过 openclaw 浏览器自动化抓取

根据用户需求选择对应榜单,见 references/urls.md

抓取原则

1. 必须调用 openclaw 的真实浏览器上下文,不要只请求静态 HTML。
2. 等待榜单列表、书名、作者等关键节点渲染完成后再提取。
3. 优先执行页面内 DOM 提取,不要依赖整页 HTML 正则。
4. 单次任务控制访问频率,避免连续高频打开多个榜单页。
5. 如果页面出现验证、跳转或空白榜单,明确告知用户“实时榜单暂时不可稳定获取”,并降级为基于用户口味和已知热门书的推荐。

推荐执行方式

优先使用 openclaw 提供的浏览器自动化能力。推荐流程:

打开目标榜单 URL
  → 等待 networkidle 或榜单主容器出现
  → 检查是否进入反爬/验证页
  → 在页面上下文内 querySelectorAll 提取书名、作者、分类、字数、简介、链接
  → 结果去重、清洗、结构化
  → 进入推荐逻辑

必要时:
  → 放慢节奏
  → 只抓 1-2 个榜单
  → 保留截图或页面标题用于诊断

自动化抓取失败处理

页面标题、DOM、截图显示验证页/风控页
  → 不要继续硬刷
  → 终止本轮抓取
  → 告知用户当前实时数据不可稳定获取
  → 切换到“基于用户口味 + 经典热门书 + 已知榜单记忆”的降级推荐

页面打开成功但内容为空或节点缺失
  → 等待3-5秒后重试一次
  → 仍失败则只保留当前已成功抓到的榜单结果

浏览器环境不可用
  → 明确说明该 skill 依赖浏览器自动化
  → 不要伪装成实时抓取成功

Step 3:解析提取书目信息

从浏览器已渲染的 DOM 中提取以下字段:

书名       → <h2> 或 class 含 "book-name" 的元素
作者       → class 含 "author" 的元素
分类       → class 含 "tag" 或 "type" 的元素
字数       → 含 "万字" 的文本节点
连载状态   → "连载" / "完本"
简介       → class 含 "intro" 或 "desc" 的元素
月票数     → 榜单排名旁的数字(月票榜专有)
链接       → 书籍详情页 URL

提取后转为结构化列表,每本书保留:书名、作者、分类、字数、状态、简介摘要、链接。


Step 4:智能筛选与推荐

基于抓取数据 + 用户需求,进行以下处理:

按用户偏好筛选:

字数筛选:用户要短篇 → 过滤掉 >150万字的书
完结筛选:用户要完结 → 只保留"完本"标记的书
分类筛选:已在抓取时通过 chn 参数处理

参考书匹配推荐:

用户说"类似《诡秘之主》":
  → 《诡秘之主》标签:西方奇幻、克苏鲁、悬疑、硬核世界观
  → 在抓取结果中优先推荐:奇幻分类 + 悬疑元素 + 大字数
  → 同时补充大模型知识:风格相近的经典作品

多榜单交叉验证:

同一本书在月票榜 + 畅销榜 + 阅读榜都排名靠前
→ 标记为"多榜推荐",权重最高

抓取降级时的推荐策略:

如果实时榜单抓取失败:
  → 明确标注“以下推荐不代表当前实时榜单,仅基于已知热门作品和你的口味偏好”
  → 优先给出高确定性的经典作品、完本精品、同风格代表作

Step 5:格式化输出

📚 起点好书推荐
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
数据来源:起点中文网榜单页 / 降级推荐
采集方式:openclaw 浏览器自动化渲染后提取
筛选条件:玄幻 · 连载中 · 不限字数

🏆 强烈推荐(多榜上榜)

1. 《书名》— 作者名
   📖 玄幻 | 🔄 连载中 | 📝 320万字
   💡 简介摘要(50字以内)
   ⭐ 月票榜 #2 · 畅销榜 #1

2. 《书名》— 作者名
   ...

✨ 也值得看

3-5. ...(次推荐,上了一个榜单)

🎯 根据你的口味特别推荐

(结合用户提到的参考书,补充1-2本风格相近的经典完结作品,
来自模型知识或稳定书库,标注"经典推荐"以区分实时榜单数据)

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🔗 查看完整榜单:https://www.qidian.com/rank/

如果用了降级结果,必须明确标注:

本次未能稳定获取实时榜单,以下为基于你的口味偏好和已知热门作品给出的替代推荐。

多轮对话支持

用户对推荐结果有进一步要求时:

"有没有完结的"     → 优先抓完本榜;抓不到则推荐已知完本精品
"字数少一点的"     → 筛选 <150万字
"有没有免费的"     → 优先抓免费榜
"第一本讲什么的"   → 展开该书的详细简介
"还有其他类似的吗" → 扩展同分类推荐

注意事项

  • 该 skill 的实时数据获取默认依赖 openclaw 浏览器自动化,不依赖裸 curl
  • 若触发反爬或验证页,应立即降级,不要伪造实时榜单结果
  • 起点榜单数据每天更新,抓取成功时结果反映当前实时排名
  • 部分内容为 VIP 付费章节,免费读者只能看前几章
  • 女频内容在女生网(nvsheng.qidian.com),与主站榜单分开
  • 如抓取失败,可引导用户直接访问 https://www.qidian.com/rank/

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