据 AlphaMoat 统计,截至 2026-09,Multisource Intel Radar 累计下载 1,392 次、获 1 个星标,在全部 5,078 个 AI 技能中排名第 4,840 位,在「数据分析」分类(399 个)中排名第 385 位。
| 平台 | 累计安装 | 累计下载 | 星标 | 评论 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 35 | 1,274 | - | - |
| SkillHub ↗ | 234 | 1,392 | 1 | — |
各平台的计数口径不同,统计时间不一致。
该技能为 C 端创始人与运营者构建高信噪比的信息雷达:解析 OPML 订阅源(scripts/parse_opml.py),按关键词白名单(默认:创业、AI、增长、金融)抓取过滤最近 48 小时内容,对小红书等无 RSS 的渠道用浏览器搜索与观察清单补充,再按相关性 40%、7 天可行动性 30%、新颖性 20%、证据密度 10% 加权评分,输出固定契约:Top 3 必读信号、Top 5 观察项、噪声过滤摘要、过滤透明度计数与一个下一步实验建议,总量控制在 10 条以内。
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 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1,392 | — | 1 |
| 2026-08 | 1,192 | +6.1% | 1 |
| 2026-07 | 1,123 | +18.7% | 1 |
| 2026-06 | 946 | +13.0% | 1 |
| 2026-05 | 837 | — | 1 |
| 2026-03 | 618 | — | - |
以下是作者发布的原始文件,按纯文本显示,本站未做修改或审核;其中的链接不可点击,命令请核实后再运行。抓取于 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 的取数层:把广告与应用相关的查询转成接口调用,只回原始 JSON。
走 Tavily 检索公开网页,返回带链接与摘要的结构化结果。
把数据库、表格与导出的原始数据变成可决策结论的数据分析技能。
用 Yahoo Finance 数据做股票与加密货币分析、组合跟踪的技能。
管理本地自选股清单,并按代码汇总同花顺行情与近期表现的技能。
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。
用命令行监控博客与 RSS/Atom 源的更新。
汇总 Codex 或 Claude 按模型计费的使用成本。
数据月份:2026-09 · 下载/星标/安装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。