openbiliclaw
一个在本地运行的、跨平台的个性化内容推荐智能体。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：openbiliclaw。 它的用途是：一个在本地运行的、跨平台的个性化内容推荐智能体。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/openbiliclaw/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
“帮我找找最近关于RAG技术优化和本地大模型部署的深度视频，B站和YouTube都可以。”，它会基于你过去对AI技术视频的观看和点赞记录，理解你对“深度”内容的需求，然后自动去B站和YouTube搜索、筛选并推荐符合你口味的视频，并在Web界面中给出推荐理由。
介绍
OpenBiliClaw 是一个旨在解决信息过载和推荐同质化问题的智能体。它通过分析你在B站、小红书、抖音、YouTube等多平台的浏览和互动数据，在本地构建并持续更新你的个人心理画像，然后带着对你的理解主动去这些平台寻找你可能感兴趣的内容，实现真正个性化的推荐。
使用上，用户只需安装一个浏览器插件和一个本地后端程序。插件负责收集你在各平台的浏览信号，后端则在你的电脑上运行，处理数据、生成画像并执行推荐。所有数据默认存储在本地SQLite数据库中，确保了隐私安全。你可以通过Web界面查看推荐、进行反馈（喜欢/不感兴趣），甚至与智能体聊天来调整其推荐方向。
它非常适合那些厌倦了算法推荐、希望重新掌控信息流，或对特定领域有深度兴趣、希望获得更精准内容发现的用户。无论是学生、研究者、内容创作者还是普通爱好者，只要有多平台内容消费习惯，都能从中受益。
需要注意的是，由于后端运行在本地，对电脑性能有一定要求，尤其是运行向量模型时。初次使用需要一些设置步骤，但项目提供了详细的指南和安装包以简化流程。推荐优先从Chrome应用商店安装插件，并根据网络情况选择精简版或完整版的后端安装包。
核心特点
与依赖云端大模型和公共数据的推荐工具不同，OpenBiliClaw的核心区别在于其“纯本地”和“自进化”特性：所有数据处理和模型推理都在用户本地完成，数据不出设备；同时，它通过持续学习用户的跨平台行为和直接反馈来动态调整推荐策略，而非依赖固定的群体标签。
注意事项
不适合对电脑本地资源（CPU/内存）占用敏感，或希望开箱即用、无需任何本地部署的用户。
常见问题
OpenBiliClaw 需要联网吗？
后端核心的画像计算和推荐逻辑在本地运行，但抓取B站、小红书等平台的最新内容时需要联网。向量模型（bge-m3）首次运行需要下载，可选择下载已内置模型的完整版安装包实现离线开箱即用。
我的浏览数据安全吗？
非常安全。所有你的浏览历史、互动数据和生成的个人画像默认都加密存储在你电脑本地的SQLite数据库中，不会上传到任何第三方服务器。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/openbiliclaw/raw/index.md 读取 openbiliclaw 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/openbiliclaw/raw/index.md（查看排版版本）