刷 Reddit 很容易变成“时间黑洞”：
- 打开首页，先被推荐一堆和你没那么相关的内容
- 点进某个热门帖，评论区一刷就是半小时
- 想系统地跟几个 Sub 的高质量讨论，却总是漏掉好帖
这篇用例介绍的是：用 OpenClaw + 只读 Reddit Skill 做一个「每日 Reddit 精选 Digest」，帮你：
- 每天定时扫描你关心的几个 Subreddit
- 把当天表现最好的帖子挑出来
- 按你的喜好过滤掉垃圾内容（比如不看 Meme）
- 整理成一份简短 Digest 发给你
重点是：完全只读、不负责发帖 / 点赞 / 评论。
一、痛点：时间都浪费在“刷”的过程里
你真正想要的通常只有：
- 这几个 Sub 里，今天有什么值得一看的东西？
- 有哪些讨论和我的工作 / 兴趣强相关？
但实际花的时间却主要耗在：
- 在各个 Sub 之间切换
- 被无关的热门内容吸走注意力
- 手动标记“这个不错，回头再看”，结果根本回不来
如果用 OpenClaw 帮你“扫 + 选 +记偏好”，你每天只需要花几分钟看 Digest 就足够。
二、这个每日 Reddit Digest 能做什么？
用这个用例里的方案，你可以让 OpenClaw：
定时扫一批 Subreddit
- 比如：
r/MachineLearning、r/dataisbeautiful、r/startups等 - 每天在固定时间（例如下午 5 点）
- 分别获取：
- 热门（hot）
- 最新（new）
- Top（如当天 / 本周）帖子
- 比如：
按主题搜索 + 按表现排序
- 除了按 Sub 扫，还可以按关键词搜索帖子（搜索特定话题的讨论）
- 然后按：
- 点赞数
- 评论数
- 创建时间
- 排出一个优先列表
拉取评论线程做上下文
- 对于特别感兴趣的帖子，可以顺便拉主要评论线程：
- 看不同观点
- 看总结 / TL;DR
- 看有价值的链接和引用
- 对于特别感兴趣的帖子，可以顺便拉主要评论线程：
维护一个“偏好记忆”
Digest 里会问你：
今天这份列表你满意吗？哪些你喜欢？哪些不喜欢？
你的反馈会被记录成规则，比如：
- 不要包含纯 Meme / 图梗
- 多给我技术实现 / 教程型内容
- 避免重复看到同一类水帖
每天发给你一份简短 Digest
- 格式类似：
1 2 3 4 5 6 7[r/MachineLearning] - [Post Title 1] (Score 1.2k, 250 comments) Why it might matter to you: ... - [Post Title 2] (...) [r/startups] - [...]- 你可以选择：
- 直接点链接过去看
- 或让 OpenClaw再帮你总结某个帖子的重点和评论分歧
三、需要的技能：reddit-readonly
这个用例使用了一个开箱即用的 Skill：reddit-readonly。特点：
- 只读：
- 不能发帖
- 不能投票
- 也不能评论
- 不需要认证：
- 无需登录 Reddit 账号
- 直接使用公开接口
安装方式（按原文）：
- 使用 ClawHub 安装
reddit-readonlyskill 即可
四、如何在 OpenClaw 里配置？
原用例给了一个非常简洁的提示模版，你可以直接用：
| |
翻成中文大意：
我想让你从下面这些 Subreddit 里抓出表现最好的帖子：
- （把列表贴在这里）
为 Reddit Digest 单独建一块记忆，用来记录我喜欢看的帖子类型。每天给完今日清单后，问我“这份列表是否满意”，并把我的反馈保存成规则（例如：不要包含 Meme）。
每天下午 5 点，自动跑一遍这个流程，把 Digest 发给我。
配置后，OpenClaw 会：
- 使用
reddit-readonly按你给的 Sub 列表抓数据 - 每天 5 点执行一次
- 在对话里发给你当日精选，并等待你的反馈
五、实践建议
一开始 Sub 列表不要太多
- 先从 3–5 个核心 Sub 开始
- 过一段时间再慢慢加
明确写出“不想看什么”
- 比如：
- 不要 Meme
- 不要纯情绪发泄 / rant
- 不要太水的“无图无内容”的贴
- 这些会极大提升 Digest 的含金量
- 比如：
把“看完再处理”变成“处理完再看”
- 可以让 OpenClaw 帮你：
- 直接从评论里抽取实用链接
- 总结支持 / 反对的主要观点
- 你只需要花时间看有价值的结论，而不是从 0 开始扒评论
- 可以让 OpenClaw 帮你：
长期积累你的 Reddit 偏好记忆
- 每天用一句话回应“今天这份如何”
- 一两周后，Digest 会越来越像“你自己的 Reddit 首页”，而不是算法推荐的泛泛信息流