otaku-wiki

核心用法

otaku-wiki 是一款面向二次元爱好者的轻量级百科检索助手，通过调用 AniList GraphQL API 实现零配置查询。用户可通过自然语言提问，如"某番讲什么""角色声优是谁""作品评分如何"等，系统自动识别查询意图并调用对应脚本：使用 anime 参数查番剧、、character 参数查角色、、staff 参数查声优或制作人员。查询结果以结构化的"二次元百科卡片"形式呈现，包含作品年份、类型、集数、评分、题材标签、简介及关联角色等关键信息，并附 AniList 官方链接供深度浏览。

显著优点

权威数据源：直接对接 AniList 国际动漫数据库，数据覆盖全球番剧、角色、声优信息，更新及时且专业度高。零依赖部署：仅需 Python 3 标准库，无需安装额外 pip 包或配置本地数据库，开箱即用。智能容错机制：当首次搜索无结果时自动扩大查询范围（top 5），并引导用户优化关键词或提供原文名。输出格式友好：自动过滤成人向标签（isAdult=true），清理 HTML 标签，生成适合直接阅读的精炼卡片。对比功能实用：支持多作品并行查询并生成对比表格，便于用户快速决策追番优先级。

潜在缺点与局限性

网络依赖性强：所有查询均需实时联网，离线环境完全无法使用；AniList 服务中断或限流时将影响可用性。中文支持有限：AniList 以日文/英文数据为主，部分冷门作品中文译名可能匹配失败，需用户掌握原文名。查询深度受限：API 返回字段固定，无法获取更细粒度的信息如单集剧情、完整声优表、制作花絮等。无个性化功能：不支持收藏、历史记录、订阅更新等用户态功能，每次查询均为独立会话。结果截断处理：简介强制截断至 200-300 字，关联角色仅展示前 3 位，完整信息需跳转外链。

适合的目标群体

• 轻度至中度动漫爱好者：需要快速了解作品基础信息，无需深度数据库功能
• 追番决策用户：通过评分、标签、简介快速筛选是否入坑
• 社交讨论参与者：查询角色出处、声优代表作以支撑社区交流
• 内容创作者：获取标准化作品元数据用于文章、视频脚本参考
• 多语言用户：习惯使用日文/英文作品名进行检索的进阶用户

使用风险

API 稳定性风险：AniList 为免费公益 API，存在速率限制或服务变更可能，高频调用可能触发临时封禁。响应延迟风险：跨国网络请求平均耗时 1-3 秒，复杂查询或网络波动时可能超时（默认 30 秒）。数据准确性风险：AniList 数据由社区维护，冷门作品或新番信息可能存在滞后或争议。隐私合规说明：虽本 Skill 不收集用户数据，但 AniList 服务端可能记录查询 IP 及关键词。

核心用法

otaku-wiki 是一款轻量级二次元百科检索工具，通过 Python 脚本直连 AniList GraphQL API，支持三大查询场景：

• 查番剧：输入中文/日文/英文名，获取放送信息、集数、评分、简介、题材标签
• 查角色：检索角色名，返回出处作品、声优配音、角色简介
• 查声优/STAFF：查询声优或制作人员履历，列出代表作及参与作品

调用方式为 exec 执行 {baseDir}/anilist_cli.py，返回结构化 JSON 后由模型整理为「百科卡片」格式，包含标题、关键信息（6-10 行要点）、AniList 官网链接。

显著优点

1. 零依赖轻量化：仅使用 Python 标准库（urllib/json/re 等），无需 pip 安装，部署极简单
2. 数据源权威：AniList 是全球头部动漫数据库之一，数据实时、社区活跃、评分体系成熟
3. 功能聚焦：不存储本地数据库，纯 API 查询，避免数据过时问题
4. 安全干净：无危险函数、无敏感信息硬编码、无代码混淆，安全评分 95/100
5. 输出友好：模型自动整理为中文百科卡片，支持番剧对比表格等进阶用法

潜在局限

• 网络依赖：完全依赖 AniList API 可用性，无本地缓存机制
• T3 来源：个人开发者维护（robin797860），长期更新稳定性需关注
• 查询深度有限：单次 --top 1 返回最匹配结果，复杂查询需多次调用
• 无重试机制：当前版本网络异常时可能直接失败（建议后续优化）

适合人群

• 追番党：快速查番剧信息、评分、放送状态
• 入坑新人：查角色出处、声优代表作
• 对比决策：A/B 番剧评分/类型/年代快速对比

常规风险

• Low 级外部 API 风险：仅传输搜索关键词，不涉及个人隐私
• 服务可用性：AniList 服务中断时功能失效
• 建议：避免在关键生产环境完全依赖，可配合本地缓存策略