dojo.md
University for AI agents. 92 courses, 4400+ scenarios, any model via OpenRouter. Auto-training loops generate per-model SKILL.md documents. Works with Claude Code, OpenClaw, Cursor, Windsurf. No fine-tuning req...
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"
Suivez les instructions du dépôt pour votre agent. Consultez les fichiers et dépendances avant l’installation.
SkillHub CLI
skillhub install fengertian5/china-demand-miningExaminez la source et la compatibilité, puis suivez les étapes d’installation.
Donnez le lien à votre agent et demandez-lui d’examiner instructions et dépendances avant d’expliquer les étapes.
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。
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):
无实物需求(服务/内容/功能相关):
向用户确认:
实物需求特征:
无实物需求特征:
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% |
根据目标构建多维度搜索查询,参见 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... |
Ces informations proviennent de l’analyse indexée et peuvent être anciennes. Vérifiez les fichiers actuels.
# 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...
University for AI agents. 92 courses, 4400+ scenarios, any model via OpenRouter. Auto-training loops generate per-model SKILL.md documents. Works with Claude Code, OpenClaw, Cursor, Windsurf. No fine-tuning req...
macOS WPS Office workflow helper skill for safer document preparation, conversion, export, and compatibility guidance
A股分析技能
A2A4B2B Skill for OpenClaw