AlphaMoatによると、2026-09時点でMultisource Intel Radarのダウンロード数は1,392、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中4,840位、データ分析では399件中385位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 35 | 1274 | - | - |
| SkillHub ↗ | 234 | 1392 | 1 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
このスキルは、C向け founders とオペレーターのための高シグナル情報レーダーを構築します。OPML フィードリストを解析し(scripts/parse_opml.py)、キーワードホワイトリスト(既定:スタートアップ、AI、グロース、金融)で直近48時間のコンテンツを取得・フィルタし、RSS のない小紅書などのチャネルはブラウザ検索とウォッチリストで補完します。その後、関連性40%・7日間の実行可能性30%・新規性20%・証拠密度10%の加重スコアで評価し、固定の出力契約に従います:必読トップ3、ウォッチリスト5件、除外ノイズの要約、フィルタ透明性のカウント、次の1実験——合計10項目以内。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1392 | — | 1 |
| 2026-08 | 1192 | +6.1% | 1 |
| 2026-07 | 1123 | +18.7% | 1 |
| 2026-06 | 946 | +13.0% | 1 |
| 2026-05 | 837 | — | 1 |
| 2026-03 | 618 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: multisource-intel-radar description: Build and run a high-signal information radar for C-end founders and operators across YouTube, X/Twitter, Reddit, WeChat Official Accounts, and Xiaohongshu. Use when the user wants OPML/RSS ingestion, keyword-whitelist filtering (创业/AI/增长/金融), daily digests, noise reduction, and action-oriented summaries. --- # Multi-Source Intel Radar Create a founder-grade signal system: less junk, more decisions. ## Inputs
- OPML file (default: `/Users/rogeryang/Downloads/follow.opml`) - Keyword whitelist (default: 创业, AI, 增长, 金融) - Optional source lists for non-RSS channels (X list links, subreddit list, WeChat/XHS accounts) ## Output Contract Always output: 1. **Top 3 must-read signals** (one-line why + one action + clickable source link) 2. **Top 5 watchlist items** (with source link) 3. **Dropped noise summary** (what got filtered and why) 4. **Filter transparency** (counts + rates: scanned -> matched -> shortlisted -> top3) 5. **Next experiment** (one concrete growth/ops move) ## Workflow ### Step 1) Ingest feed sources - Parse OPML with `scripts/parse_opml.py` - Generate normalized feed list: `assets/feeds.txt` ### Step 2) Fetch + filter - Run `scripts/build_digest.py` with keyword whitelist - Time window default: last 48h - Keep only items that match whitelist in title/summary - For Xiaohongshu: do browser search (not watchlist-dependent), using keyword combos like: - 创业 AI 增长 - AI 产品 复盘 - 增长运营 案例 Then append top findings with profile/note links. ### Step 3) Score items Use this weighted scoring: - Relevance to whitelist (40%) - Actionability in 7 days (30%) - Novelty / non-obviousness (20%) - Evidence density (10%) ### Step 4) Summarize for execution For each selected item, provide: - Core insight (1 sentence) - Why it matters for current product - Suggested action today (1 step) ## Source Coverage Notes - YouTube/X/Reddit often available via RSSHub or platform feeds in OPML - WeChat OA and Xiaohongshu are often not natively RSS; add via: - RSS bridge links (if available) - Manual watchlist files (`assets/wechat_watchlist.txt`, `assets/xhs_watchlist.txt`) - If a source has no feed, include it in watchlist and mark as **manual scan required** ## Anti-Noise Rules - Do not output generic motivational posts - Drop repeated观点 without new evidence - Prefer first-hand data / concrete case over opinion - Keep digest under 10 items total ## Daily Cadence (recommended) - 09:30: morning digest (strategic) - 18:30: evening digest (tactical) ## Keyword Defaults 创业, AI, 增长, 金融 If user provides new keywords, merge and deduplicate. ## Files - Parser: `scripts/parse_opml.py` - Digest builder: `scripts/build_digest.py` - Notes: `references/scoring-and-ops.md`
AdMapix のデータ取得層で、広告やアプリの問い合わせを API 呼び出しに変え、生の JSON だけを返します。
Tavily 経由で公開ウェブを検索し、リンクと抜粋付きの構造化結果を返します。
データベースや表計算、書き出した生データを意思決定に使える結論へ変えるデータ分析スキルです。
Yahoo Finance のデータで株式と暗号資産を分析し、ポートフォリオを追跡するスキルです。
ローカルのウォッチリストを管理し、銘柄コードごとに同花順の相場と足元の値動きを要約するスキルです。
全网招中标数据查询与分析助手。当用户涉及以下任何场景时,必须使用此SKILL:查询招标/中标公告、搜索标讯、查找临期/即将到期项目、商机预测、推荐潜在投标供应商、分析公司主营业务/历史中标、查询公司上下游合作客户与供应商、分析竞争对手/竞对企业、查询Top采购单位/Top中标单位/Top中标品牌、招中标数据统计分析(按月/季/年/省份/品牌等维度)、查询品牌型号历史中标单价/价格趋势、市场分析/行业分析/采购寻源/渠道拓展等采购与投标相关场景。即使用户没有提到「知了标讯」,只要涉及招投标、采购、中标、供应商、竞争对手等关键词,都应使用本SKILL。
ブログと RSS/Atom フィードの更新をコマンドラインで追跡します。
Codex や Claude のモデル別の利用コストを集計するスキルです。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。