据 AlphaMoat 统计,截至 2026-10,国内需求挖掘 累计下载 24,408 次、获 63 个星标,按累计下载量在本次参与排名的 10,914 个 AI 技能中排名第 1,165 位,在「数据分析」分类(915 个)中排名第 104 位。
列表默认按累计下载量排序,也可按星标排序;详情页排名按累计下载量计算。
| 平台 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 2,047 | 9 | - |
| SkillHub ↗ | 2.4万 | 63 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
收集并清洗公开平台反馈,按频次、情感与可执行性对痛点与产品机会分类,输出结构化需求报告;每次需求挖掘至少要 2000 条清洗后的有效需求。源文标注该技能仅供演示、不适用于生产,结论应视为草稿调研,只有在来源真实、获授权、去重且可追溯时才可采信。 来源标注此技能仅供演示、不适用于生产;决策前应使用真实、获授权、去重且可追溯的记录,并披露样本限制。
资料发布于 2026-10-27
以下是根据技能文档生成的示例,不代表实际运行结果。
2026-09 起统计方法调整:同名技能按作者分别统计,并覆盖全部技能。图中虚线为调整前的月份,与之后的数据不直接比较,也不计算跨越调整的增长。
| 月份 | 累计下载 | 环比 | 星标 |
|---|---|---|---|
| 2026-10 | 2.4万 | — | 63 |
| 2026-09 | 1.2万 | — | 62 |
| 2026-08 | 9,794 | +28.1% | 62 |
| 2026-07 | 7,648 | — | 56 |
| 2026-05 | 6,528 | — | 45 |
| 2026-03 | 3,928 | — | 8 |
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--- name: china-demand-mining description: | 中国公域新媒体平台需求挖掘技能。从抖音、小红书、淘宝等平台抓取用户评论和反馈数据,根据需求类型(实物需求/无实物需求)智能选择数据源,特别关注小红书用户评论和电商差评,进行需求分析和分级,生成用户需求调研报告。 触发场景: - 用户说"帮我挖掘 XX 领域/产品的用户需求" - 用户说"分析 XX 产品的用户抱怨" - 用户说"看看用户对 XX 有什么不满" - 用户说"找找 XX 领域的痛点"
- 用户说"调研 XX 市场机会" - 用户说"分析 XX 群体的情绪和需求" --- # 中国公域新媒体需求挖掘 从中国主流社交平台挖掘用户真实声音,发现产品需求和市场机会。 ## 核心原则 ### 数据量要求 - **最低要求**:每次需求挖掘必须至少抓取 **2000条** 清洗后的有效用户需求 - **越多越好**:数据量越大,需求分析越准确 - **统计置信度**:2000条数据达到95%置信度 ### 智能数据源选择 根据需求类型自动选择最合适的数据源: **实物需求**(产品/商品相关): - **必选平台**:小红书、抖音、淘宝(优先级最高) - **可选平台**:京东、拼多多、微博 - **数据重点**:产品评价、使用体验、差评分析 **无实物需求**(服务/内容/功能相关): - **必选平台**:小红书、抖音、微博 - **可选平台**:视频号、知乎 - **数据重点**:用户评论、话题讨论、功能反馈 - **注意**:不去电商平台抓取数据 ## 工作流程 ### Step 1: 明确挖掘目标 向用户确认: 1. **挖掘对象**: 特定产品还是领域 2. **需求类型**: 实物需求还是无实物需求 3. **竞品范围**: 是否分析竞品的用户反馈 4. **时间范围**: 近期(1个月)还是更长时间 ### Step 2: 判断需求类型与选择数据源 **实物需求特征**: - 涉及具体产品或商品 - 用户关注产品质量、功能、价格 - 适合从电商平台抓取评价数据 **无实物需求特征**: - 涉及服务、内容或功能 - 用户关注体验、效率、便捷性 - 不适合从电商平台抓取数据 **数据源分配**(总计2000+条): | 需求类型 | 平台 | 数据量 | 权重 | |----------|------|--------|------| | 实物需求 | 小红书 | 600-800条 | 35% | | 实物需求 | 抖音 | 400-600条 | 25% | | 实物需求 | 淘宝 | 600-1000条 | 30% | | 实物需求 | 京东 | 200-400条 | 15% | | 无实物需求 | 小红书 | 800-1000条 | 40% | | 无实物需求 | 抖音 | 600-800条 | 30% | | 无实物需求 | 微博 | 400-600条 | 20% | | 无实物需求 | 视频号 | 200-400条 | 10% | ### Step 3: 构建搜索策略 根据目标构建多维度搜索查询,参见 [SEARCH_PATTERNS.md](references/SEARCH_PATTERNS.md)。 **抱怨类关键词**: - `[产品] 难用 / 垃圾 / 坑 / 吐槽` - `[产品] 问题 / bug / 闪退` - `弃用 [产品] / 从 [产品] 换到` - `希望 [产品] 能 / [产品] 要是能` - `[产品] 替代品 / 比 [产品] 好用` **平台搜索策略**: | 平台 | 搜索方式 | 特点 | |------|----------|------| | 小红书 | 关键词搜索笔记和评论 | 真实体验、详细反馈 | | 抖音 | 视频关键词和评论 | 即时吐槽、情绪强烈 | | 微博 | 话题搜索 | 深度讨论、观点鲜明 | | 淘宝 | 商品评价和差评 | 真实购买、差评价值高 | | 视频号 | 视频评论 | 成熟用户、内容务实 | ### Step 4: 执行数据抓取与清洗 **数据抓取要求**: - 原始数据抓取量:至少 **3000-5000条** - 清洗后有效数据:至少 **2000条** - 优先抓取负面反馈和差评(占比不低于40%) **数据清洗步骤**: 1. 去重:去除重复内容(相似度>80%视为重复) 2. 过滤无效:删除广告、垃圾信息、字数少于5字的评论 3. 文本清洗:去除表情符号和特殊字符 4. 数据标注:情感倾向、需求类型、紧急程度 ### Step 5: 分析与分类 将收集的用户声音按维度分类,参见 [ANALYSIS_FRAMEWORK.md](references/ANALYSIS_FRAMEWORK.md)。 **分类体系**: 1. **功能缺失** - 用户想要但产品没有的功能 2. **体验问题** - 使用中的摩擦和痛点 3. **性能问题** - 速度、稳定性、兼容性 4. **定价问题** - 价格、性价比、付费模式(实物需求) 5. **内容问题** - 内容质量、数量问题(无实物需求) 6. **竞品对比** - 用户为什么选择/离开 **评估维度**: | 维度 | 等级 | 标准 | |------|------|------| | 频次 | 高频 | 50+ 条独立反馈 | | 频次 | 中频 | 20-50 条独立反馈 | | 频次 | 低频 | <20 条独立反馈 | | 情绪强度 | 强烈 | 垃圾、坑死、崩溃 | | 情绪强度 | 中等 | 难用、失望、烦 | | 情绪强度 | 轻微 | 希望、建议、期待 | | 可操作性 | 高 | 可直接转化为产品任务 | | 可操作性 | 中 | 需进一步调研 | | 可操作性 | 低 | 过于模糊或主观 | ### Step 6: 需求分级与优先级 根据频次 × 情绪强度 × 可操作性 确定优先级: **P0级(紧急重要)**: - 出现频率 > 100次(占比 > 5%) - 负面比例 > 50% - 影响核心功能使用 **P1级(重要不紧急)**: - 出现频率 50-100次(占比 2.5-5%) - 负面比例 30%-50% - 影响用户体验 **P2级(紧急不重要)**: - 出现频率 20-50次(占比 1-2.5%) - 负面比例 < 30% - 边缘功能问题 **P3级(不紧急不重要)**: - 出现频率 < 20次(占比 < 1%) - 个性化需求 - 长期优化建议 ### Step 7: 生成报告 输出结构化 Markdown 报告,参见 [REPORT_TEMPLATE.md](references/REPORT_TEMPLATE.md)。 ## 输出格式 ### 需求挖掘报告 ```markdown # [产品/领域] 需求挖掘报告 **生成时间**: YYYY-MM-DD **需求类型**: 实物需求 / 无实物需求 **数据来源**: 小红书, 抖音, 微博, ... **样本量**: 分析了 N 条用户反馈 --- ## 执行摘要 > 3-5 句话总结核心发现 ### 关键数字 | 指标 | 数值 | |------|------| | 分析反馈总数 | N | | 高频痛点数量 | N | | 发现的产品机会 | N | | 强烈不满占比 | X% | --- ## 一、Top 5 用户痛点 | 排名 | 痛点 | 分类 | 频次 | 情绪 | 典型声音 | |------|------|------|------|------|----------| | 1 | [痛点描述] | 功能缺失 | 高 | 强烈 | "..." | --- ## 二、产品机会矩阵 | 机会点 | 用户需求本质 | 现有方案不足 | 建议方向 | 优先级 | |--------|--------------|--------------|----------|--------| | [机会1] | [需求] | [不足] | [建议] | P0 | --- ## 三、详细分析 ### 3.1 功能缺失类 #### 3.1.1 [功能需求名称] **频次**: 高/中/低 | **情绪**: 强烈/中等/轻微 | **可操作性**: 高/中/低 **用户原声:** > "引用用户原话..." — [平台] | [时间] | 👍 123 **需求分析:** 用户真正想要的是...背后的本质需求是... **产品建议:** 1. 短期:... 2. 长期:... --- ## 四、行动建议 ### 立即可做(Quick Wins) 1. **[建议1]**: [具体说明] ### 中期规划(1-3个月) 1. **[建议1]**: [具体说明] ### 需要进一步调研 1. **[问题1]**: [为什么需要更多调研] --- ## 五、数据来源明细 | 平台 | 搜索关键词 | 有效反馈 | 链接汇总 | |------|------------|----------|----------| | 小红书 | [keywords] | N | [查看](#) | | 抖音 | [keywords] | N | [查看](#) | ``` ## 最佳实践 1. **数据量保证**: 必须确保清洗后至少2000条有效数据 2. **平台选择**: 根据需求类型选择合适的数据源 3. **原文引用**: 保留用户原话,避免过度解读 4. **注明来源**: 每条发现都标注出处 5. **量化呈现**: 用频次、比例说明问题普遍性 6. **可操作性**: 将痛点转化为具体产品建议 ## 参考资料 - [ANALYSIS_FRAMEWORK.md](references/ANALYSIS_FRAMEWORK.md) - 完整分析框架和分类标准 - [REPORT_TEMPLATE.md](references/REPORT_TEMPLATE.md) - 报告模板详细说明 - [SEARCH_PATTERNS.md](references/SEARCH_PATTERNS.md) - 中国平台搜索关键词模式 - [PLATFORM_SELECTION.md](references/PLATFORM_SELECTION.md) - 平台选择策略
中国金融机构数据爬取与分析综合 Skill v12.0.0。2334家/43大类机构名单、60+财经媒体源舆情、 A股报告/公告/研报、60+种查询多源金融数据(自动降级+缓存)、爬取调度与网页操作增强、 实时数据中枢、24 技术指标引擎、多源证据融合、110 MCP 工具 + 10 Resource + 14 Prompt。 🆕 v12.0.0 四条线(信息获取 / 打包下载 / 数据分析 / 登录): 编排:gather_info() 一次跑完"路由→抓取→去占位→质量分→能力边界→回执→打包", 8 类意图各带问法、输入输出、典型耗时与 not_for(说清哪件事做不了)。 诚实:反爬占位条目一律剔除并记账,空结果报 E_SOURCE_EMPTY,不把假数据判成 B 级成功。 交付:包内自带 manifest.json(逐文件 sha256),verify 查得出改动/缺失/多塞, 批量下载单条失败不中断整批,失败清单可直接只重下那几条。 登录:Cookie 由用户导出或扫码接管,档案化 + 健康度四档,对外输出全脱敏(值永不回显)。 何时触发:爬取机构、舆情爬取、东方财富、公告下载、实时行情、技术指标、统一查询、 交付包、批量重下、我已经登录了、登录态还有效吗(完整触发词见下方 auto_trigger)。
大宗商品价格数据查询技能。用于查询大宗商品期现货价格、宏观经济指标、产业链供需数据、进出口库存数据、金融市场数据等。当用户询问:(1) 期货/现货价格查询,如"螺纹钢价格"、"铜期货收盘价"; (2) 历史行情或趋势分析;(3) 区域或企业价格对比;(4) 宏观经济指标,如GDP、CPI;(5) 产业链上下游数据;(6) 多市场金融数据(期权、股票、债券、外汇);(7) 结算确认单生成时触发此技能。
32种图表,3 个主题,2步生成: 1.上传数据 — 将 CSV / Excel / JSON 等格式的数据文件拖入对话框; 2.查看结果 — 交互式图表(HTML),可保存图表为图片.
AdMapix 的取数层:把广告与应用相关的查询转成接口调用,只回原始 JSON。
论文配图一键生成:一条命令从 JSON/CSV/Excel 生成顶刊级学术图表,科研绘图 与期刊配图全场景覆盖。40 种图表(森林图/KM 生存曲线(自动风险表)/竞争风险累计发生率/ROC/校准 曲线/决策曲线 DCA/列线图/RCS 非线性剂量反应/亚组分析森林图/RMST 限制平均生存时间/Galbraith 径向图/火山图/雨云图/山脊图/哑铃图/游泳图(逐例时长+里程碑)/ 肿瘤缓解瀑布图/UpSet 交集/PRISMA 流程图/漏斗/BA 一致性/PCA/热图/箱线/小提琴/ 组合图/Cox 多因素回归森林图等),9 套配色(含色盲安全 Okabe-Ito 与期刊色板),9 种期刊投稿预设, YAML 流水线一条命令出全套论文图,一次渲染多格式导出(TIFF/PNG/PDF), PDF 重叠门禁,600dpi。纯本地运行,数据不出机,中文零配置。适用:写论文/ 投稿要配图、把数据变成可投稿图表、批量重出全套图。不适用:文本润色/翻译/ 改写(请用写作类工具);商业报表/仪表盘/海报装饰;无数据支撑的纯示意图。
Intelligent chart generation and data analysis skill. Reads user-supplied data files (CSV/Excel/JSON), analyzes data characteristics with LLM assistance, auto-recommends and generates interactive ECharts visualizations. Use when the user asks to analyze data, generate charts, create visualizations, or work with tabular data files.
全球智能投研工具(stock-researcher)v13.0:多源数据 + 概率预测 + 可导出报告。 核心能力: - 多源数据路由:按市场/类别选源,逐级降级;每个结果标注来源与时效等级;源不可用时明确标 unavailable - 全资产量化:股票/ETF/场外基金/指数/期货(期限结构、基差、持仓、折溢价)多因子分析 - 概率预测:1d/5d/1M/3M/6M 经验分布 + 分位数 + 方向概率 + 区间,kNN 邻域收缩融合全局分布; 样本不足自动弃权,可按历史命中样本(同桶)做概率校准 - 证据链简报:每条结论绑定来源、时间与数据质量,冲突信号保留而不抹平 - 报告导出:Word/PPT/PDF/Markdown/JSON/纯文本,纯标准库渲染 + 可选第三方引擎 - MCP Server 24 工具,Claude Code 可直接调用;知识库 12 适配器双向同步 三条铁律: - 数据不装:拿不到就报不可用,不拿 0 价、不拿空表冒充 - 预测不装:概率来自历史相似条件的经验分布,样本不足就说不足,不硬给方向 - 评分≠盈利保证:任何结论都带免责声明
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数据月份:2026-10 · 下载/星标数聚合自公开技能注册库(ClawHub、SkillHub),按月更新。口径说明见数据方法。