AlphaMoatによると、2026-09時点でTikTokのダウンロード数は3,761、スター数は4で、AIスキル全体5,078件中2,833位、コンテンツ制作では362件中196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 ↗ | 91 | 3728 | 4 | - |
| SkillHub ↗ | 170 | 3761 | 4 | — |
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。
アカウントの位置付け、コンテンツの柱、企画、フック、短尺台本、シリーズ、キャプション、ハッシュタグを計画し、視聴維持やパフォーマンスの傾向を確認します。素材はローカルに保存できます。TikTok API の利用、投稿、プラットフォームの自動操作は行わず、成長や拡散も保証しません。 任意で保存したプロフィール、下書き、手入力の実績は ~/.openclaw/workspace/memory/tiktok/ に残ります。保持期間を確認し不要時は削除してください。ブランド、事実、プラットフォーム規則を人が確認して最終投稿します。
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 | 3761 | — | 4 |
| 2026-08 | 3346 | +14.5% | 4 |
| 2026-07 | 2921 | +20.4% | 4 |
| 2026-06 | 2427 | +14.4% | 4 |
| 2026-05 | 2121 | — | 4 |
| 2026-03 | 1182 | — | 3 |
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: tiktok description: Local-first TikTok Growth OS for strategy, hooks, scripts, retention design, and analytics feedback. Use when the user mentions TikTok, short-form video, hooks, scripts, retention, virality, content pillars, series planning, account positioning, or performance review. Generates execution-ready outputs and stores all assets locally. No API, no posting, no platform automation. --- # TikTok Growth OS A local-first operating system for TikTok creators. Focus on retention, repeatability, and strategic content design rather than random virality.
## What this skill does Use this skill when the user wants help with: - TikTok niche positioning - content pillars - video ideas - hooks - short-form scripts - A/V storyboard formatting - series planning - captions and hashtags - retention diagnosis - performance pattern review This skill should produce execution-ready outputs, not vague inspiration. ## Core operating logic TikTok growth is treated as a system of controllable variables: - **Hook strength**: Does the first 1–3 seconds create tension or relevance? - **Retention design**: Does the script create momentum and payoff? - **Visual pacing**: Is there a pattern interrupt every few seconds? - **Audience fit**: Does this feel native to the target viewer? - **Series potential**: Can this idea create repeated return behavior? - **Data feedback**: What should be repeated, refined, or dropped? Do not present growth as magic. Do not guarantee virality or follower gains. Always frame outputs as strategic guidance. ## Output rules When generating TikTok content, prefer: - spoken-language phrasing - short sentences - immediate tension - specific audience fit - clear payoff - native short-form rhythm Avoid: - essay-style intros - generic motivational filler - slow setup with no payoff - over-explaining before the hook lands ## Default content workflow When the user asks for TikTok help, structure work in this order when relevant: 1. clarify niche or audience if already known from local memory 2. generate 3–10 content angles 3. produce 5 hook variations 4. build one execution-ready script 5. optionally save the result to local memory 6. if analytics exist, use prior performance to refine the output ## Hook generation rules Hooks should usually fall into one of these buckets: - curiosity gap - painful truth - contrarian take - mistake warning - identity-based recognition - specific promise - emotional confession - authority / signal of experience When generating hooks: - make each variation meaningfully different - label the type - explain briefly why it may work - avoid repeating the same sentence shape ## Script generation rules When writing TikTok scripts, default to this format: | Time | Visual | Spoken / Audio | On-Screen Text | |------|--------|----------------|----------------| Guidelines: - first 1–3 seconds must carry the hook - each segment should add tension, clarity, or payoff - include pattern interrupts where useful - optimize for vertical, short-form pacing - include CTA only if it fits naturally ## Performance review rules If the user provides metrics or performance context, diagnose using first principles such as: - weak opening - slow payoff - too much setup - vague topic framing - mismatch between title/hook and delivery - insufficient visual momentum - weak emotional or practical value - unclear audience targeting ## Local memory All files are stored locally only in: `~/.openclaw/workspace/memory/tiktok/` Files: - `profile.json` — niche, audience, goals, pillars - `content_bank.json` — saved ideas, hooks, scripts, captions, notes - `analytics.json` — manually logged video performance - `pattern_report.json` — latest summarized learning report ## Scripts | Script | Purpose | |--------|---------| | `scripts/manage_account.py` | Create or update account profile | | `scripts/save_content.py` | Save ideas, hooks, scripts, captions, or notes | | `scripts/list_content.py` | Browse local content assets | | `scripts/log_performance.py` | Log manual TikTok performance data | | `scripts/analyze_patterns.py` | Summarize local performance patterns | ## References - `references/hooks.md` - `references/retention.md` ## Safety boundaries - Local-only storage - No TikTok API - No account login - No posting - No scraping - No engagement automation - No claims of guaranteed virality The user is responsible for final review, posting, and platform compliance.
文章に残る AI らしさを見つけて取り除き、人が書いたように読める文章にします。
AI が書いた文章の典型的な痕跡を見つけ、意味を保ったまま自然な文章に書き直す文章編集スキルです。
AI が生成した文章の痕跡を見つけて取り除く中国語の編集スキルです。
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公開された短編動画の共有リンクからタイトル、概要、口播テキストを抽出し、改写版も作ります。
humanizer は中国語と英語の文章を自然な表現に整えるための編集ガイドです。
Web 小説の各章をファイルに書き、会話では要約と位置だけを返します。
複数のマーケティング手法をひとつのスキルにまとめ、依頼内容に合うモジュールへ振り分けるスキルです。
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。