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京东返利

作者 wuweizhen · GitHub ↗ · v1.0.1 · MIT-0
cross-platform ⚠ suspicious
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在 OpenClaw 中安装
/install jd-rebate
功能描述
返利宝统一技能。只按 3 个用户场景工作：S01 授权与教程、S02 链接返利、S03 商品搜索。用户说“返利”“教程”“详细教程”“提现教程”“提现10元”“确认提现”“我已授权”“账户余额”等走 S01；发送淘宝、京东、拼多多商品链接走 S02；表达想买什么商品时走 S03。S03 的职责是提取商品搜索信息，...
使用说明 (SKILL.md)

返利宝

核心准则

  1. 返利宝只有一条主链路：用户给“品” -> 识别 -> 搜索或生成返利链接 -> 返回返利结果。
  2. M01 的职责是让用户知道返利宝是什么、怎么用、为什么要先做微信授权。
  3. M02 的职责是承接淘宝、京东、拼多多商品链接，进入返利链接生成链路。
  4. S03 的职责是识别“用户想买什么商品”，提取搜索信息并直接进入商品搜索链路。
  5. S03 不是为了展示分词，更不是为了做炫技式槽位输出。
  6. 对用户来说，返利宝是一个统一产品，不是多个独立工具。

执行硬约束

  1. 命中返利宝后，优先调用 scripts/cli/rebate_assistant_router.js。
  2. 若调用了 rebate_assistant_router.js、m01_operation_guide.js、m02_platform_link.js、product_search.js 中任一脚本，脚本标准输出是什么，就向用户原样返回什么。
  3. 返回方式必须是一条普通 assistant 对话消息，不能只显示在 tool output 折叠面板中。
  4. 返回给用户的消息必须使用 md 格式；调用脚本时优先使用 --format md。
  5. 禁止在脚本输出前后追加解释、总结、润色、转述、商品推荐、返利说明或教程扩写。
  6. 禁止在接口失败、未命中商品或未完成授权时自行编造“返利链接”“返利口令”“返利到账说明”。
  7. 不要把内部处理过程作为主动面向用户的过程话术；用户发商品链接时，如需先回应再调用脚本，优先说“我先帮你查这个商品有没有返利入口。”脚本最终输出仍按第 2 条原样返回。
  8. 即使脚本退出码非 0，只要标准输出已有面向用户的文本，也必须原样返回标准输出，不得因为失败码自行改写话术。

路由规则

  1. 命中 返利、返利教程、教程、详细教程、提现教程、提现10元、确认提现、我已授权、授权完成、账户余额 时，进入 S01。
  2. 只要消息里出现 http:// 或 https:// 商品链接，进入 S02。
  3. 没有链接，但用户表达购物需求时，进入 S03。
  4. S03 统一走 product_search.js。
  5. 对话层只调用统一入口脚本 rebate_assistant_router.js。

当前实现边界

  1. S01 已是固定话术和固定流程。
  2. S02 当前已承接平台识别、单商品查询、租约申请和返利链接生成。
  3. S03 当前统一由 product_search.js 承接，输出 product_search_intent + search_request，并直接调用商品搜索接口。
  4. S03 的核心入参只有两个：尽量完整的 raw_text，以及可识别时才传的 platform。
  5. 商品搜索返回结果后，用户再通过商品链接进入 S02 完成返利链接生成。

核心脚本

构建方式

cd ~/.openclaw/workspace/skills/rebate-assistant
npm install
npm run build

构建产物输出到 scripts/，供 skill 直接调用。

对话入口

  • scripts/cli/rebate_assistant_router.js

场景脚本

  • scripts/cli/m01_operation_guide.js
  • scripts/cli/m02_platform_link.js
  • scripts/cli/product_search.js

内部识别与共享逻辑

  • scripts/cli/recognize_platform_link.js
  • scripts/cli/recognize_precise_product_search.js
  • src/productSearchProtocol.ts
  • src/common.ts

S01 授权与教程

用户场景

用户第一次接触返利宝，或者不知道如何使用，或者需要完成微信授权，或者想看提现说明，或者想查询账户余额，或者要发起提现申请。

目标

  1. 说明返利宝怎么用。
  2. 明确告知：使用返利宝前需要先完成微信授权。
  3. 用户授权完成后，能继续进入链接返利或搜索返利主链路。
  4. 已授权用户可以查询账户余额。
  5. 已授权用户可以先确认提现金额，再提交提现申请。

触发示例

  • 返利
  • 教程
  • 详细教程
  • 提现教程
  • 提现10元
  • 确认提现
  • 我已授权
  • 账户余额

当前动作

  • start_auth
  • confirm_auth
  • detailed_tutorial
  • withdraw_tutorial
  • withdraw_prepare
  • withdraw_confirm
  • account_balance

提现申请流程

  1. 提现教程、怎么提现、提现规则 只返回 withdraw_tutorial。
  2. 我要提现、提现、全部提现 进入 withdraw_prepare，先查询账户余额；可提现金额低于 1.00 元时直接说明暂不可提现，可提现金额满足最低提现条件时再询问用户要提现多少钱。
  3. 提现10元、申请提现10元 进入 withdraw_prepare，先校验金额和可提现余额，不直接提交提现。
  4. withdraw_prepare 在金额合法时必须返回固定二次确认话术，头部提醒用户先关注小马享生活公众号，否则无法顺利领取微信红包。
  5. 用户回复 确认提现 或 确定提现 后进入 withdraw_confirm，再调用 /v1/withdraw/apply。
  6. 提现失败时返回固定失败话术，并附上公众号关注链接。

调试入口

node ~/.openclaw/workspace/skills/rebate-assistant/scripts/cli/m01_operation_guide.js --action \x3Caction> --format md

withdraw_prepare 调试时需要带原始消息：

node ~/.openclaw/workspace/skills/rebate-assistant/scripts/cli/m01_operation_guide.js --action withdraw_prepare --raw-message '提现10元' --format md

可用 action：

  • start_auth
  • confirm_auth
  • detailed_tutorial
  • withdraw_tutorial
  • withdraw_prepare
  • withdraw_confirm
  • account_balance

S02 链接返利

用户场景

用户直接给淘宝、京东、拼多多商品链接，希望获得返利。

目标

  1. 识别链接所属平台。
  2. 承接商品链接，进入返利链接生成链路。
  3. 让用户不需要理解平台规则，只需要发链接。

触发示例

  • https://item.jd.com/100012043978.html
  • https://e.tb.cn/...
  • https://mobile.yangkeduo.com/...

当前边界

  1. 只处理淘宝、京东、拼多多商品链接。
  2. 链接场景直接承接商品查询、推广位租约和返利链接生成。
  3. 对于淘宝短链、混合文案、口令链接，优先保留用户原始消息给后端识别。

调试入口

node ~/.openclaw/workspace/skills/rebate-assistant/scripts/cli/m02_platform_link.js --raw-message '\x3C用户原始消息>' --format md

S03 商品搜索

用户场景

用户没有给链接，而是直接说自己想买什么。

目标

  1. 识别用户真正想买的商品。
  2. 抽取尽量完整的商品信息，作为搜索接口的 raw_text。
  3. 能识别平台时传 platform，识别不到就不传。
  4. 搜索到商品后，用户再把商品链接发来进入返利链接生成链路。

适用输入

  • 品牌 + 型号
  • 品牌 + 商品名
  • SKU / 编码
  • 完整商品标题
  • 类目 + 预算
  • 类目 + 场景 / 人群 / 送礼对象

示例

  • 李宁 行川2SE
  • 京东 iPhone 15 Pro Max 256G
  • 我想买一双袜子
  • 推荐个 300 左右的耳机
  • 适合送女朋友的礼物
  • 100 以内儿童水杯

调试入口

node ~/.openclaw/workspace/skills/rebate-assistant/scripts/cli/product_search.js --raw-message '\x3C用户原始消息>' --format md

S03 统一输出

S03 当前统一输出两层结构：

  1. product_search_intent
  2. search_request

product_search_intent

表示识别后的商品意图。

关键字段：

  • intent_mode
  • query_text
  • query_tokens
  • brand
  • series
  • model
  • sku
  • product_name
  • category
  • attributes
  • specs
  • price_min
  • price_max
  • price_target
  • crowd
  • usage_scene
  • gift_target
  • platform_hint
  • sort_hint

search_request

表示可直接给后续商品搜索接口使用的统一入参。

结构如下：

{
  "ready": true,
  "intent_mode": "search",
  "keyword": "袜子",
  "search_terms": ["袜子"],
  "filters": {
    "brand": null,
    "series": null,
    "model": null,
    "sku": null,
    "product_name": "袜子",
    "category": "袜子",
    "attributes": [],
    "specs": [],
    "price_min": null,
    "price_max": null,
    "price_target": null,
    "crowd": null,
    "usage_scene": null,
    "gift_target": null,
    "platform_hint": null,
    "sort_hint": null
  }
}

统一入口

正常对话只使用下面这个脚本：

node ~/.openclaw/workspace/skills/rebate-assistant/scripts/cli/rebate_assistant_router.js --raw-message '\x3C用户原始消息>' --format md

路由结果：

  1. S01 -> m01_operation_guide.js
  2. S02 -> m02_platform_link.js
  3. S03 -> product_search.js

文档约束

  1. 后续文档继续只围绕 S01 / S02 / S03 三个用户场景展开。
  2. 不再把大量兼容脚本、历史代理脚本写进主规范。
  3. 不再为了测试展示去扩写分词说明、长篇样例、重复状态表。
  4. 如果后续接中台搜索接口，优先改 search_request 对接方式，不推翻场景结构。
安全使用建议
This skill appears to implement the described rebate workflows (search, recognize links, create rebate links, withdraw) but it depends on an external backend and persists a local machine id / openid. Before installing or running it: 1) Inspect scripts/common.js (or package.json) to find the exact backend API base URL(s) and any npm lifecycle scripts. 2) Verify the external domain (xiaomaxiangshenghuo.io.mlj130.com) is legitimate for the service and acceptable to you; the skill directs users to that domain for WeChat authorization. 3) Avoid running npm install/build in an untrusted environment — run in an isolated container or review dependencies first. 4) Understand that using the skill will send user messages and a local machine identifier/openid to the backend; if you need to protect privacy or credentials, do not enable it until you confirm the backend and data handling. If you can, ask the publisher for a homepage, privacy policy, or source-of-truth API docs for the backend — absence of those increases risk.
功能分析
Type: OpenClaw Skill Name: jd-rebate Version: 1.0.1 The skill bundle implements a 'Rebate Assistant' for Chinese e-commerce platforms (Taobao, JD, Pinduoduo). The logic is centered around a router (rebate_assistant_router.js) that directs users through authentication (S01), link-based rebate generation (S02), and product searching (S03). The code communicates with a specific backend service (rebate-skill.io.mlj130.com) to process links and manage user balances. While the scripts access the OpenClaw device identity (device.json) and use curl for network operations, these actions are functionally necessary for identifying users and resolving product short-links. The SKILL.md instructions are strictly designed to prevent AI hallucination of rebate data by enforcing verbatim output from the underlying scripts. No evidence of malicious intent, unauthorized data exfiltration, or prompt injection was found.
能力评估
ℹ Purpose & Capability
Name/description (京东返利 / 返利宝) align with code: link recognition, product search, rebate-link creation and withdraw flows are implemented. The skill also supports Taobao and 拼多多 in addition to 京东; that's reasonable but the name could be narrower. No unrelated credentials or binaries are requested.
⚠ Instruction Scope
SKILL.md and scripts require calling local scripts (cli/*.js) and returning their stdout verbatim. Runtime behavior includes reading/writing local binding info (machine code / openid) and calling remote APIs for search, lease, link creation and withdraw. The docs instruct users to visit and follow a third‑party URL for auth. These network interactions and persistent local bindings are within the skill's stated scope, but they constitute data flows to an external service that are not explicitly declared in the registry metadata.
ℹ Install Mechanism
Registry lists no install spec, but SKILL.md contains explicit build instructions (npm install && npm run build). Running those commands may fetch npm packages and run lifecycle scripts. The package install is not automated in the manifest, so risk depends on whether you run the provided build steps — review package.json/build scripts before executing.
ℹ Credentials
The skill declares no required env vars or credentials, which is consistent. However, it hard-codes external URLs (e.g., https://xiaomaxiangshenghuo.io.mlj130.com/*) used for auth/follow/rebate pages and likely uses a backend API. The skill persists a local machine identifier and user openid; these are sensitive (identifiers/authorization) and are required for core functionality but are not documented in the registry entry.
ℹ Persistence & Privilege
always:false and default autonomous invocation are fine. The skill reads/creates local bindings (machine code, openid) and stores pending auth requests — local persistence is expected for an auth flow but gives the skill ongoing state tied to the local agent. It does not request global system settings or other skills' credentials.
如何使用
  1. 确保已安装 OpenClaw（本地或 Docker 部署）
  2. 在对话框中输入安装命令：/install jd-rebate
  3. 安装完成后，直接呼叫该 Skill 的名称或使用 /jd-rebate 触发
  4. 根据 Skill 的参数说明提供必要输入，即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.1
**提现流程和话术升级：本版本新增提现流程路由与话术，完善对提现场景（如“提现10元”“确认提现”）的识别与处理。**
v1.0.0
jd-rebate 1.0.0 - 首发：京东返利技能上线，支持用户京东、淘宝、拼多多购物额外领取返利红包。 - 支持三大核心场景：授权与教程（S01）、链接返利（S02）、商品搜索（S03）。 - 统一入口路由，根据用户输入自动识别并分流到相应脚本。 - 全流程规范输出，严禁解释加工，返利链路与商品搜索均标准化返回。 - 详细文档说明技能如何用、底层脚本结构、用户场景与调用方式。
元数据
Slug jd-rebate
版本 1.0.1
许可证 MIT-0
累计安装 0
当前安装数 0
历史版本数 2
常见问题

京东返利 是什么？

返利宝统一技能。只按 3 个用户场景工作：S01 授权与教程、S02 链接返利、S03 商品搜索。用户说“返利”“教程”“详细教程”“提现教程”“提现10元”“确认提现”“我已授权”“账户余额”等走 S01；发送淘宝、京东、拼多多商品链接走 S02；表达想买什么商品时走 S03。S03 的职责是提取商品搜索信息，... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件，目前累计下载 119 次。

如何安装 京东返利？

在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install jd-rebate」即可一键安装，无需额外配置。

京东返利 是免费的吗？

是的，京东返利 完全免费，采用 MIT-0 许可证，可自由下载、安装和使用。

京东返利 支持哪些平台？

京东返利 跨平台运行，可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用（cross-platform）。

谁开发了 京东返利？

由 wuweizhen（@skyfile）开发并维护，当前版本 v1.0.1。

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