Skill: ling-qian/chace-ai-market-research (version 0.1.0)

--- name: ai-market-research version: 0.1.0 author: Chace license: MIT description: 整合 crawl4ai、trendradar、product-research 的全链路市场研究自动化技能 dependencies: mcp: ["crawl4ai", "trendradar"] skills: ["product-research"] plugins: ["agentmemory", "vector-memory"] categories: [research, automation, market-intelligence] homepage: "https://github.com/yourusername/ai-market-research-skill" --- # AI Market Research 组合技能 > 整合 crawl4ai、trendradar、product-research 的全链路市场研究自动化 ## 定义 **ai-market-research** 是 OpenClaw 的组合技能，提供端到端的市场研究能力： 1. **crawl4ai** - 深度网页抓取与结构化提取 2. **trendradar** - 多平台热点监控与舆情分析 3. **product-research** - 结构化市场分析框架（竞品/用户/趋势） 4. **agentmemory** - 历史数据持久化与跨期对比 ## 适用场景 - 竞品进入新市场前的深度调研 - 行业趋势追踪（每周/每月自动报告） - 新品发布前的市场环境扫描 - 投资决策前的赛道分析 ## 核心能力 ### 输入参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | `topic` | string | ✅ | 研究主题（产品名/行业/赛道） | | `depth` | enum | ⭕ | 研究深度：`quick`（1小时）/`standard`（4小时）/`deep`（8小时+）| | `sources` | array | ⭕ | 指定 crawl4ai 抓取的URL列表（不指定则自动发现）| | `output_format` | enum | ⭕ | 输出格式：`markdown`/`html`/`json`（默认 markdown）| | `compare_previous` | bool | ⭕ | 是否与历史研究对比（默认 true）| ### 输出产物 - **主报告** (`research-report.md`) - 结构化分析 - **数据附件** (`artifacts/`) - 原始抓取内容、热度摘要、竞品表格 - **记忆写入** - 自动保存到 agentmemory，支持长期追踪 ## 工作流 ```mermaid graph LR A[任务: 研究 X] --> B[crawl4ai 深度抓取] A --> C[trendradar 热点聚合] B --> D[product-research 分析引擎] C --> D D --> E[生成结构化报告] E --> F[保存到 agentmemory] F --> G[推送结果] ``` ### 阶段说明 1. **数据采集** (Data Collection) - crawl4ai: 抓取产品官网、竞品页、评测文章、用户评论 - trendradar: 获取微博/知乎/百度等平台的关联热点 2. **数据分析** (Analysis) - product-research: 应用标准框架（SWOT/PEST/竞品矩阵） - AI 摘要: 提炼核心洞察、风险评估、机会点 3. **知识存储** (Memory) - 将本次研究的关键结论存入向量数据库 - 建立 `topic → timestamp → findings` 索引链 4. **报告交付** (Delivery) - 生成 Markdown 报告（支持微信阅读） - 可选 HTML 可视化版本 - 通过 OpenClaw 消息通道推送 ## 使用示例 ### 基本调用 ```bash # 快速研究（1小时） ai-market-research --topic "宇树科技机器人" --depth quick # 深度研究（8小时+） ai-market-research --topic "人形机器人赛道" --depth deep --compare_previous true ``` ### 指定数据源 ```bash ai-market-research \ --topic "特斯拉FSD" \ --sources "https://tesla.com/fsd" "https:// electrek.co/tesla-fsd-review" \ --output_format markdown ``` ## 配置依赖 ### MCP 服务 必须已启动： - `crawl4ai` (localhost:11235) - `trendradar` (localhost:3333) ### 技能启用 以下技能必须在 `openclaw.json` 中启用： - `product-research` - `agentmemory` (插件) - `vector-memory`（可选，用于历史对比） ### 环境变量 - `AI_API_KEY` - 用于 trendradar AI 分析（如果启用） - `OPENCLAW_WECHAT_TO` - 微信推送目标（optional） ## 性能与成本 | 深度 | 预计耗时 | crawl4ai 调用 | trendradar 调用 | LLM token 消耗 | |------|----------|--------------|----------------|----------------| | quick | ~1h | 5-10 URL | 1次（当日数据） | ~50k | | standard | ~4h | 20-30 URL | 3天历史 + 每日增量 | ~200k | | deep | ~8h+ | 50+ URL | 7天历史 + 全平台 | ~500k+ | ## 故障排除 ### 常见问题 1. **crawl4ai JWT 错误** → 检查 `CRAWL4AI_JWT` 环境变量 2. **trendradar MCP 连接失败** → 确认 `uv run python -m mcp_server.server` 正在运行 3. **memory 写入失败** → 确认 `agentmemory` 插件已启用 4. **token 超限** → 降低 `depth` 或减少 `sources` 数量 ## 安装 ### 手动安装 ```bash # 克隆到技能目录 git clone https://github.com/yourusername/ai-market-research-skill.git \ ~/.openclaw/workspace/.agents/skills/ai-market-research # 启用技能（添加到 openclaw.json） # 重启网关 openclaw gateway restart ``` ### 通过 ClawHub（即将推出） 搜索 `ai-market-research` 并一键安装。 ## Roadmap - [ ] 真实 MCP 调用（替换模拟数据） - [ ] product-research 深度集成 - [ ] 自动来源发现（Google 搜索 + 筛选） - [ ] 向量历史对比（vector-memory） - [ ] Webhook 推送自动化 - [ ] Docker 容器化 - [ ] 多语言报告支持 ## License MIT © Chace

path: CHANGELOG.md
content: # Changelog

All notable changes to this project will be documented in this file.

The format is based on [Keep a Changelog](https://keepachangelog.com/en/1.0.0/),
and this project adheres to [Semantic Versioning](https://semver.org/spec/v2.0.0.html).

## [0.1.0] - 2026-05-26

### Added
- 初始版本发布
- 核心编排引擎（三阶段流程：采集→分析→报告）
- crawl4ai 集成（模拟数据层）
- trendradar 集成（模拟数据层）
- product-research 框架占位
- agentmemory 可选存储
- Markdown 报告生成（微信友好格式）
- CLI 入口 (`bin/run`)
- 完整文档（SKILL.md, README.md, Requirements.md）
- MIT 许可证

### Fixed
- N/A (initial release)

### Known Issues
- 实际 MCP 调用未实现（当前使用模拟数据）
- 自动来源发现功能待开发
- product-research 分析框架未深度集成
- 缺乏 CI/CD 自动化测试

## [Planned] - Upcoming

### v0.2.0
- [ ] 真实 MCP 调用（crawl4ai + trendradar）
- [ ] 向量历史对比（vector-memory）
- [ ] 自动来源发现（Google 搜索 + 排名筛选）

### v0.3.0
- [ ] product-research 技能完整集成
- [ ] HTML 可视化报告版
- [ ] 多语言支持（中/英）

### v1.0.0
- [ ] 完整测试覆盖
- [ ] CI/CD 流水线
- [ ] ClawHub 上架审核
- [ ] Docker 容器化


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)