# Community Profiler

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- **Type:** Skill
- **Install:** `agentstack add skill-endearqb-endearqb-skills-endearqb-community-profiler`
- **Verified:** Yes — security-reviewed for prompt injection and unsafe behavior
- **Seller:** [endearqb](https://agentstack.voostack.com/s/endearqb)
- **Installs:** 0
- **Category:** [Agent Skills](https://agentstack.voostack.com/c/agent-skills)
- **Latest version:** 0.1.0
- **License:** MIT
- **Upstream author:** [endearqb](https://github.com/endearqb)
- **Source:** https://github.com/endearqb/endearqb-skills/tree/main/skills/endearqb-community-profiler

## Install

```sh
agentstack add skill-endearqb-endearqb-skills-endearqb-community-profiler
```

Requires the [AgentStack CLI](https://agentstack.voostack.com/docs/cli). Works with Claude Code, Cursor, and any MCP-compatible agent.

## About

# Community Profiler v4.1.0 — 技术社区成员画像与评估

## 概述

将群聊记录解析为结构化成员画像，支持三种使用场景：
- **运营决策**：KOL 筛选、低价值成员风险评分
- **个人研究**：社区生态与知识流动分析
- **团队协作**：成员贡献与角色识别

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## 输出架构（JSON + Viewer 分离）

本技能采用 **数据与视图分离** 架构：

### 输出文件
1. `report.json` — AI 分析结果的唯一结构化输出（**必须**）
2. `viewer.html` — 从 `assets/viewer.html` 复制到输出目录的独立可视化查看器（**自动**）
3. `report.md` — 文字分析报告（仅用户明确要求时）
4. `assets/` — 抓取的链接/图片内容（有外部资源时）

### 输出流程（严格按此顺序）

```
Step A：分析群聊 → 生成 report.json → 保存到输出目录
Step B：从技能 assets/ 复制 viewer.html 到输出目录（与 report.json 同级）
Step C：使用 present_files 将 viewer.html（第一个）和 report.json 呈现给用户
```

### 关键命令序列

```bash
# 1. 创建输出目录
OUTPUT_DIR="/mnt/user-data/outputs/groupchat/$(date +%Y-%m-%d_%H%M%S)"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR"

# 2. 保存 report.json（由 AI 分析生成，用 create_file 写入）
# → $OUTPUT_DIR/report.json

# 3. 复制 viewer.html 到输出目录
cp /mnt/skills/user/community-profiler/assets/viewer.html "$OUTPUT_DIR/viewer.html"

# 4. 通过 present_files 呈现给用户
# present_files(["$OUTPUT_DIR/viewer.html", "$OUTPUT_DIR/report.json"])
```

> ⚠️ **重要**：viewer.html 和 report.json 必须在同一目录下。viewer.html 通过 `fetch('./report.json')` 自动加载数据。

所有文件保存至 `groupchat/YYYY-MM-DD_HHMMSS/`（按分析时间戳新建）。

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## Step 0：规模判断与预处理策略

**首先判断消息量级，选择对应工作流：**

| 规模 | 消息数 | 策略 |
|------|--------|------|
| 小型 |  1000 条 | 分块分析 + 向用户报告进度，HTML 启用虚拟滚动 |

### 0.1 广告/垃圾信息过滤

标记为 `spam`，不计入评分：
- 营销话术（购买/优惠/引流）
- 同一人 3 条内容相似度 > 80%
- 连续 5 条以上纯表情包
- 短链 + 邀请码格式

### 0.2 Bot 识别排除

排除昵称含 Bot/助手/机器人/通知/公告 或发言模式高度规律的账号，单独列出。

### 0.3 无时间戳处理

无时间戳时：时序子项跳过，权重自动切换：
- 有时间戳：活跃度20% · 内容质量30% · 互动影响25% · 专业权威15% · 社区粘性10%
- 无时间戳：活跃度15% · 内容质量35% · 互动影响30% · 专业权威20% · 社区粘性0%

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## Step 1：解析输入

| 格式 | 处理 |
|------|------|
| 微信/TG/Slack/Discord 导出文本 | 解析时间戳、昵称、消息 |
| 截图 | OCR 后按文本处理 |
| JSON / CSV | 直接读取字段映射 |
| 多文件/分段粘贴 | 合并去重 |

字段缺失时：说明缺失内容，继续最佳估计，不中止。

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## Step 2：外部资源抓取（Subagent 并行）

**与主分析流程并行执行，不阻塞成员评分。**

### 去重与优先级

- 按 URL/图片 hash 去重，只抓取一次，累计 `share_count`
- 优先：技术文章/文档/仓库/被 ≥3 人提及的链接
- 低优先：社交主页、电商页

### 失败处理

| 原因 | 标注 |
|------|------|
| 403/401 | `failed_403` |
| 超时 >10s | `failed_timeout` |
| 付费墙 | `failed_paywall` |
| 404 | `dead_link` |

### 保存结构

```
assets/
├── index.json       # 资产清单
├── articles/        # 文章摘要（.md）
├── images/          # 重要图片
└── repos/           # 仓库信息
```

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## Step 3：五维画像评分

> 💡 **权重扩展点**：所有权重集中于 Step 0.3，后续迭代可在此添加自定义逻辑。

### 维度一：活跃度
```
= min(100, 发言数/全体中位数×50 + 活跃天数占比×30[无时间戳=0] + 跨话题参与度×20)
```
发言 60% |
| 📢 信息传播者 | 活跃高，原创性50% |
| ❓ 优质提问者 | 引发回复前25%，权威 1000 条 | 启用分块处理，viewer 已内置虚拟滚动 |

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## 参考文件

- `assets/viewer.html` — 独立可视化报告查看器，自动加载并渲染同目录 `report.json`
- `references/scoring-examples.md` — 各维度典型评分案例

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [endearqb](https://github.com/endearqb)
- **Source:** [endearqb/endearqb-skills](https://github.com/endearqb/endearqb-skills)
- **License:** MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

## Pricing

- **Free** — Free

## Security capabilities

Automated source analysis of v0.1.0 — what this tool can access:

- **Network access:** no
- **Filesystem access:** no
- **Shell / process execution:** no
- **Environment & secrets:** no
- **Dynamic code execution:** no

*"Yes" means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it is unsafe.*


## Versions

- **0.1.0** — security scan: passed — Imported from the upstream source.

## Links

- Listing page: https://agentstack.voostack.com/l/skill-endearqb-endearqb-skills-endearqb-community-profiler
- Seller: https://agentstack.voostack.com/s/endearqb
- Browse the marketplace: https://agentstack.voostack.com/browse

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Listed on AgentStack — the marketplace for AI agent skills and MCP servers. Every listing is security-reviewed. Creators keep 70%.