據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,Multisource Intel Radar 累計下載 1,392 次、獲 1 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 4,840 位,在「資料分析」分類(399 個)中排名第 385 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 35 | 1274 | - | - |
| SkillHub ↗ | 234 | 1392 | 1 | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
該技能為 C 端創始人與營運者構建高訊雜比的資訊雷達:解析 OPML 訂閱源(scripts/parse_opml.py),按關鍵詞白名單(預設:創業、AI、增長、金融)抓取過濾最近 48 小時內容,對小紅書等無 RSS 的渠道用瀏覽器搜尋與觀察清單補充,再按相關性 40%、7 天可行動性 30%、新穎性 20%、證據密度 10% 加權評分,輸出固定契約:Top 3 必讀訊號、Top 5 觀察項、噪聲過濾摘要、過濾透明度計數與一個下一步實驗建議,總量控制在 10 條以內。
資料釋出於 2026-10-27
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 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 | — | - |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 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 的取數層:把廣告與應用相關的查詢轉成介面呼叫,只回原始 JSON。
透過 Tavily 搜尋公開網頁,並回傳含連結與摘要的結構化結果。
把資料庫、表格與匯出的原始資料變成可決策結論的資料分析技能。
用 Yahoo Finance 資料做股票與加密貨幣分析、組合跟蹤的技能。
管理本地自選股清單,並按代碼彙總同花順行情與近期表現的技能。
全網招中標資料查詢與分析助手。當用戶涉及以下任何場景時,必須使用此SKILL:查詢招標/中標公告、搜尋標訊、查詢臨期/即將到期專案、商機預測、推薦潛在投標供應商、分析公司主營業務/歷史中標、查詢公司上下游合作客戶與供應商、分析競爭對手/競對企業、查詢Top採購單位/Top中標單位/Top中標品牌、招中標資料統計分析(按月/季/年/省份/品牌等維度)、查詢品牌型號歷史中標單價/價格趨勢、市場分析/行業分析/採購尋源/渠道拓展等採購與投標相關場景。即使使用者沒有提到「知了標訊」,只要涉及招投標、採購、中標、供應商、競爭對手等關鍵詞,都應使用本SKILL。
用命令列監控部落格與 RSS/Atom 源的更新。
彙總 Codex 或 Claude 按模型計費的使用成本。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。