SuperAPI AI 工具集找到适合任务的 Agent Skill，阅读介绍并复制安装命令。
更新于 10-16 00:02
6,696 个结果
这是一项面向 TikTok 内容趋势发现的技能，基于 Apify 平台上的 apidojo TikTok scraper（apidojo~tiktok-scraper），用于在特定细分领域（niche）中识别正在走红的内容与可复用的内容格式。它通过抓取高表现帖子，分析标题（caption）与元数据，归类钩子类型与内容时长，并对趋势的可复制性进行评分，最终输出趋势简报。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。输入参数包括 startUrls、keywords、sortType、location、maxItems、includeSearchKeywords、customMapFunction。工作流分为五步：搜索细分标签、筛选高表现帖子、分析内容格式与钩子、评估趋势可复制性、交付趋势简报。支持通过 run_actor.js 脚本、Apify MCP 工具或 REST API 调用。
该技能用于在 Twitter 上寻找演讲机会和活动组织者联系方式，基于 apidojo 的 Twitter 抓取器（tweet-scraper）实现。当用户提出寻找演讲机会、征集演讲者（CFP）、播客嘉宾、线上峰会、工作坊等需求时触发。技能通过高级搜索查询抓取推文，对结果进行分类（如 KEYNOTE、PANEL、PODCAST_GUEST、VIRTUAL_SUMMIT、WORKSHOP），并按受众规模、截止日期、主题匹配度进行评分，最终以表格形式输出机会列表。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。
这是一个用于在 Twitter/X 上监测和汇总品牌提及的技能。它基于 Apify 上的 apidojo Tweet 与 Search 抓取器，按日期范围收集所有公开的、提及某个品牌、产品或关键词的推文，并按情感（正面/负面/中性）分组，突出最重要的投诉与赞扬，并提供互动总量统计。触发条件是用户提出追踪某品牌提及的需求。使用时需要设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。技能提供一组输入参数用于筛选（搜索词、排序、语言、最大数量、仅认证用户、互动门槛、地理位置、日期范围等），并按五步工作流执行：明确品牌词与日期范围、运行 tweet-scraper、获取并合并数据集、对推文文本做情感分类、输出结构化报告。最终报告包含情感汇总表、负面提及 Top 列表、正面提及 Top 列表、按时间分布的提及量、负面与正面关键主题等。适用于品牌监测、舆情分析、竞品追踪、活动效果跟踪等场景；需要注意免费层 Twitter 搜索 API 约有 7-10 天回溯限制、流行品牌结果过多需提高互动门槛筛选、讽刺类推文关键词匹配容易误判需人工复核。
面向付费广告的创意文案生成与迭代技能，可按平台与漏斗阶段批量产出标题、正文和 CTA，并做合规校验与效果迭代。
该技能用于按地理位置发现 TikTok 创作者与内容，基于 Apify 平台上的 apidojo TikTok Location Scraper 实现。用户提供 TikTok 地点或标签页面 URL（如 https://www.tiktok.com/place/Miami-Florida-123456 或带 location=true 的标签页），即可抓取该地点下的帖子，并可按 maxItems 限制返回数量、用 customMapFunction 转换输出对象。支持通过 run_actor.js 脚本以表格、CSV 或 JSON 形式输出，也可用 REST API 或 Apify MCP 调用。技能还给出创作者评分与分级方法：按粉丝数（上限 50 万，权重 0.40）、平均互动率（点赞+评论+分享除以播放量，权重 0.35）、是否认证（权重 0.25）计算得分，并分为 PRIME_CREATOR、GOOD_FIT、LOW_PRIORITY 三档。适用于按城市或地点寻找本地创作者、分析地域内容等场景。注意必须提供 TikTok 地点页面 URL 而非城市名，部分地点内容有限，同一创作者可能重复出现需按用户名去重，地点帖子可能包含游客而非本地人，如需时效性应按最新排序。
该技能用于跟踪 Google 搜索结果排名与 SERP 特性。它通过 Apify 平台上的 apidojo Google Search 爬虫，针对任意关键词抓取 Google 搜索结果，展示各结果的排名位置、出现的 SERP 特性（精选摘要、People Also Ask、本地包、广告）以及竞争对手的占位情况。适用于 SEO 审计、内容差距分析和关键词研究。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。支持指定关键词、国家、语言、结果数量、设备类型、安全搜索以及要跟踪的特定域名，并可输出 CSV 或 JSON 格式的排名报告。
geo-brand-mentions 是一个面向 AI 可见性的品牌提及与权威度扫描技能。它基于品牌提及与 AI 引用之间的相关性，评估品牌在 AI 模型所依赖平台上的存在感，用于实体识别与引用分析。该技能按平台分别打分并给出综合品牌权威度评分，平台包括 YouTube、Reddit、Wikipedia/Wikidata、LinkedIn，以及 Quora、Stack Overflow、GitHub、行业论坛、新闻与播客等补充渠道。评估维度涵盖官方账号是否存在、第三方提及数量、搜索可见性、社区推荐情况与情感倾向。
该技能用于在 TikTok 上监测品牌提及与产品讨论，基于 Apify 平台上的 apidojo TikTok 抓取器（apidojo~tiktok-scraper）实现。它通过品牌话题标签和关键词搜索收集 TikTok 内容，并对结果进行分类与评分，包括内容类型（开箱、评测、投诉、教程、娱乐等）、情感倾向（正面/负面/中性）以及病毒传播信号（播放量与创作者粉丝数之比）。技能还提供危机检测逻辑，当出现高播放量负面帖子、48 小时内多条投诉或负面帖评论互动率过高时触发 CRISIS_ALERT。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。支持通过 run_actor.js 脚本、Apify MCP 工具或 REST API 运行，可输出表格、CSV 或 JSON。最终生成包含整体情感、内容类型分布、热门帖子、危机警报和主要倡导者的监测报告。
一个系统化的竞争对手跟踪技能，为 CMO 定位、CRO 销售战卡和 CPO 路线图决策提供情报支持。包含五层情报框架、追踪维度、分析模板与情报分发节奏，适用于竞品分析、战卡构建、赢单/丢单分析和定位图绘制。
该技能用于从公司 Twitter 账号中追踪招聘信号与增长指标，基于 Apify 平台上的 apidojo Tweet scraper 抓取推文。当用户需要查找招聘公告、增长信号或公司扩张迹象时触发。技能通过搜索词抓取推文，提取职位与团队信息，计算增长信号评分，并输出招聘情报报告。需要设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。
该技能用于对 Instagram 网红（KOL）的互动表现进行基准测试与横向对比。它借助 apidojo 在 Apify 平台上的 Instagram 抓取器，拉取一个或多个 Instagram 账号的近期帖子数据，计算平均点赞数、平均评论数、互动率、发帖频率等指标，并依照粉丝量级对应的基准标准给出健康度判断与异常标记，最终输出对比报告。适用于在合作前筛选与考察网红、在多个账号之间做竞争性对标，或对账号做常规审核。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务端。支持的输入参数包括 startUrls（必填，Instagram 链接，如个人资料、话题标签、地点、音频页、Reels）、until（截止日期 YYYY-MM-DD）、maxItems（返回帖子上限）、customMapFunction（JavaScript 转换函数）。
该技能用于在 Twitter/X 上发现并筛选软件工程师候选人，借助 apidojo 在 Apify 上的 Twitter 抓取器实现。它通过技术栈关键词、开放求职信号和工程社区活跃度来定位工程师，将 Twitter 上活跃于技术社区的开发者视为强被动候选人信号。技能提供从搜索推文、收集唯一用户名、丰富个人资料、评分候选人匹配度到输出候选人列表的完整工作流，并支持通过 Apify MCP 或 REST API 调用。
一个面向 SEO 与自然搜索、AI 搜索可见性的命令行/MCP 技能，通过结构化报告先取证、再按需查看源码，报告区分观察、发现、注意事项、成本与来源，数据默认留在本地，仅在需要爬取或调用服务商时才联网。
social-trend-monitor 是一个用于跨平台社交趋势监控的技能，主要追踪 Reddit、Instagram、TikTok 上的热门内容与趋势话题，并生成综合趋势报告和内容机会判断。用户可通过“查看社交趋势”“今天什么火”“热门话题”“trending topics”“社交媒体趋势”等指令触发。该技能会先确定监控范围，包括目标平台、关注领域和时间范围，然后分别搜索三大平台的热帖、热门标签、热门声音与挑战等信息，提取 Top 10 榜单，汇总跨平台共同趋势，并输出 Markdown 格式的趋势日报。报告包含趋势概览、各平台热门条目、跨平台共同趋势以及面向内容创作者、品牌营销和新兴趋势的洞察建议。报告默认保存在 ~/.claude/cache/social-trends/，文件名为 trends-{YYYY-MM-DD}.md，可用于历史对比分析。该技能依赖 WebSearch、WebFetch 和 Write 工具，无法直接访问平台 API，数据依赖公开搜索结果，Instagram 和 TikTok 数据可能不如 Reddit 完整，实时性受搜索引擎索引速度影响，部分平台内容需登录才能查看详情。
该技能用于按细分领域（niche）监控 Twitter 上的热门话题与讨论，基于 apidojo 的 Twitter Search 抓取器（tweet-scraper）执行。用户提出监控某领域热门话题的需求时触发。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。支持通过 searchTerms 等参数定义高级搜索查询，并可对结果按趋势速度分类（BREAKING、RISING、STEADY、DECLINING）与打分，最终以表格形式输出。
这是一个用于社交媒体与营销趋势研究的技能，通过三个免费工具以编程方式获取趋势数据：pytrends（Google Trends，可获取实时热门搜索、关键词随时间兴趣度、相关查询与地区兴趣）、yars（无需 API 密钥抓取 Reddit 数据）以及 Perplexity MCP（用于查询 Twitter/TikTok/网页趋势）。该技能提供可执行代码与脚本，安装依赖只需运行 pip install pytrends requests --break-system-packages，无需 API 密钥，Reddit 抓取使用公开的 .json 端点。使用时需注意各平台的速率限制（如 pytrends 每 3-5 秒一次请求、Reddit 每小时不超过 60 次请求），并可结合内容营销社交聆听与 perplexity-search 等技能进行策略制定与深度查询。
面向营销的行为科学技能：用心理学原理与心智模型诊断转化、优化定价、文案和体验。提供诊断、应用与查询三种模式，内置70多个模型目录，并强调仅在真实紧迫等前提下使用，避免虚假稀缺。
小红书全链路运营技能，覆盖账号定位、账号分析、选题研究、首页推荐流分析、选题灵感、搜索浏览、内容生产、Viral Copy（输入爆款笔记 URL 生成可发布近似结构笔记）、发布前演练、评论回复与发布后复盘修复。默认使用 OpenClaw 内置浏览器流程并指定 profile="openclaw"，除非用户明确要求，否则不使用系统 open 或外部浏览器。所有对外文案遵循 persona.md 的人设与语气，优先输出可执行 SOP，并通过知识库沉淀可复用模式。
该技能用于在 Twitter 上发现尚未正式发布的初创公司与产品。它基于 apidojo 的 Twitter Search 抓取器（apidojo~tweet-scraper）执行搜索，支持通过高级搜索词、排序方式、语言、作者、提及、地理位置、互动量阈值、时间范围等参数筛选推文，并可选择仅返回认证用户、Twitter Blue 订阅者或含图片/视频/引用的推文。运行后对结果进行分类（WAITLIST、BETA、STEALTH、SOFT_LAUNCH）并按预发布评分公式打分，最终以表格形式输出。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。
该技能通过 Apify 上的 Twitter 抓取器，按营销关键词、作品信号与求职状态发现并筛选营销与增长人才，用于招聘线索挖掘。需设置 APIFY_TOKEN，可选安装 Apify MCP 服务器。
这是一个通过推特/X 上的信号（产品发布、功能公告、创始人动态、垂直领域话题标签）来发现 SaaS 公司与软件创业公司线索的技能，基于 Apify 上 apidojo 的 Twitter 爬虫实现。它适用于需要寻找 SaaS 公司潜在客户、构建 B2B 线索列表的场景。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。工作流包括：按垂直领域构建关键词与话题标签搜索列表、运行 tweet-scraper 查找活跃公司、提取唯一公司账号、通过 twitter-user-scraper 丰富资料、按阶段打分分类、交付线索名单。支持通过 run_actor.js 脚本、Apify MCP 工具或 REST API 调用，输出可打印为表格或保存为 CSV/JSON。
该技能用于从 Instagram 帖子中提取评论数据，基于 apidojo 在 Apify 上的 Instagram Comments Scraper 执行。根据资料，它进行原始数据采集，不预设使用场景，返回完整数据集供后续分析。输入参数包括 startUrls（Instagram 帖子 URL 数组，可选）、postIds（帖子 ID 数组，可选）、maxItems（返回评论数量上限，可选，默认不限）、customMapFunction（用于转换每条输出对象的 JavaScript 函数，可选）。支持通过 run_actor.js 脚本运行，可输出为表格、CSV 或 JSON；也提供 REST API 调用方式，以及在 Apify MCP 可用时通过 call_actor 工具调用。输出字段涵盖 postId、type、评论 id、userId、message、createdAt、likeCount、replyCount 以及评论者的 id、username、fullName、profilePicUrl、isRanked 等。资料还列出边界情况：私密帖子返回 0 条结果、已删除帖子返回错误、评论少属正常、部分字段可能缺失、遇速率限制可减少 maxItems 或错峰运行。
该技能用于在 TikTok 上发现品牌合作模式与赞助内容。它依托 Apify 平台上的 apidojo TikTok 抓取器，围绕某一产品品类，梳理正在投放 TikTok 达人营销的品牌、与其合作的创作者，以及赞助内容的互动表现基准。触发场景为用户提出诸如“查找某品类中哪些品牌在投放 TikTok 达人合作”一类需求。使用前需设置 APIFY_TOKEN 环境变量，可选安装 Apify MCP 服务器。技能支持输入起始 URL、关键词、排序方式、地区、最大条数等参数，并输出品牌—创作者合作地图与基准数据。
该技能用于在 Twitter/X 上查找房地产经纪人、房产经纪商、房产投资者及其他房地产从业者。它基于 Apify 平台上的 apidojo Twitter User Scraper 采集数据，可通过起始链接、用户名或用户 ID 拉取用户信息，并可选抓取粉丝、关注、转推者列表。结果支持按粉丝数、简介关键词和是否含网站进行打分与分级，输出可保存为 CSV 或 JSON。