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找到适合任务的 Agent Skill,阅读介绍并复制安装命令。

更新于 10-25 00:14

营销与增长

9,662 个结果

cross-platform-creator-discovery

Cross-Platform Creator Discovery 是一个跨平台社交媒体创作者发现技能,用于创作者数据的采集、研究、监控、分析与导出。它通过 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面并执行任务,可按领域、语言、地区、受众规模、内容和互动情况发现创作者,也可对选定平台和目标进行对比研究、重复采集监控可见活动与互动信号,并导出带来源链接的结构化记录。常见字段包括资料名称、账号、简介、分类、认证、主页链接、可见的粉丝与互动信号、网站、公开联系方式、位置、语言、领域及关联账号等。使用时需先明确目标平台、账号、关键词、URL、筛选条件或监控标准,以及所需字段、结果数量和输出格式;需要实时浏览器访问时调用 browser-act 技能。仅处理公开数据或用户已获授权的数据,数据不可用时如实说明限制,不编造记录。

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twitter-x-post-scraper

Twitter X Post Scraper 是一个用于采集 Twitter/X 帖子的技能(Skill),可收集帖子的文本、图片、点赞、评论和时间戳等数据。它适合内容研究、追踪发布活动、话题与活动监测、以及创作者、品牌或竞品的可见互动数据对标等场景。该技能通过 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面并执行任务,使用时需借助已安装的 browser-act 技能与 BrowserAct CLI。它支持从帖子 URL、账号时间线或搜索结果采集公开帖子,整理话题标签、提及、引用帖、链接和媒体引用等字段,并可构建带来源链接的数据集用于社交聆听或报告。使用时仅能处理公开数据或用户已获授权的数据,返回结果需以实际采集到的数据为准。

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twitter-x-search-results-scraper

该技能用于从 Twitter/X 采集搜索结果,可收集匹配关键词的帖子、URL、作者与互动数据,适用于关键词研究、品牌与竞品监测、话题追踪、账号发现和社交聆听。技能通过 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面执行任务,支持按关键词、账号、话题标签、语言或日期筛选搜索结果,并导出带来源链接的数据集。使用时需先确定目标查询、所需字段、结果数量与输出格式,仅在公开数据或用户获授权范围内工作;若访问或数据不可用,会说明限制而不编造记录。

营销与增长15 次安装

twitter-x-trending-topics-scraper

这是一个用于采集 Twitter/X 热门话题(Trending Topics)的技能,可获取话题名称、推文量、地区等信息,适用于按地区发现 Twitter/X 趋势。该技能通过 BrowserAct CLI 访问真实浏览器页面并执行任务,支持趋势监控、话题发现、区域趋势研究和实时对话分析。常见用途包括采集指定地区可见的热门话题、研究趋势相关的帖子与话题标签、跟踪趋势排名变化,以及导出带来源链接的趋势数据集。使用时需先确定目标趋势页面、地区设置和所需字段,再调用 browser-act 技能进行实时浏览器访问。仅限处理公开数据或用户已获授权的数据,若访问或数据不可用会说明限制而不编造记录。

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podcast analytics expert

这是一个播客数据分析技能,用于汇总和解读播客的下载量、听众数据、Spotify/Apple 指标以及增长趋势。它覆盖托管平台、Spotify for Podcasters、Apple Podcasts Connect、YouTube、OP3 等数据来源,梳理下载量、独立听众、完播率、流失点、地域、设备、应用和人口统计等关键指标,并提供 Transistor 分析 API、OP3 开放前缀、Apple 分析导出等调用示例,以及用 Python 聚合多源指标、构建仪表盘的思路。资料还给出独立播客的月下载量基准、留存基准和可执行洞察(如按单集时长分析完播率、按发布时段优化排期、按主题比较互动),并列出 Chartable、Podtrac、Spotify for Podcasters 等工具。适用于播客增长、受众分析、内容优化和多平台追踪。

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inbound-opportunity-protocol

Inbound Opportunity Protocol 是一套用于处理「外联开源贡献带来被动关系机会」的端到端协议。当外部人士因看到 PR 或 GitHub 活动而发来邮件、关注、私信或会议请求时,该技能规定如何回应。它属于贡献引擎活动阶段中的 HARVEST 环节,覆盖联系人身份验证、公司调研、信号评估、架构对比、谈话要点准备、回复撰写、对话前准备与对话后记录等步骤。协议强调先调研再回复、回复比对方更简短、用技术/人文/ELI5 三种语域表达同一架构、明确不可声称的边界,并产出公司简报、对话准备和对话过滤三份工件。

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market-gap-analysis

市场差距分析(Market Gap Analysis)是一套系统化的市场定位与竞争分析方法,用于识别未被充分服务的细分市场并发现竞争空白。其分析流程为:市场扫描 → 竞争对手图谱 → 差距识别 → 机会评分 → 战略制定,其中市场扫描覆盖总体可寻址市场(TAM)、可服务可寻址市场(SAM)和可服务可获得市场(SOM)的规模测算,并支持按细分市场(如企业、中小企业、开发者工具、教育)对比规模、增长、竞争程度与自身契合度。竞争分析部分提供功能矩阵、定位地图(价格与创新两轴)和竞争对手档案模板。差距识别列出六类差距:功能差距、细分市场差距、价格差距、集成差距、质量差距、地理差距,并给出直接调研(客户访谈、工单分析、功能请求板、应用商店评论)与间接调研(招聘信息、Stack Overflow 提问、社区论坛、会议演讲)两类发现方法。机会评分提供 ICE 与 RICE 两种框架,战略部分给出定位陈述模板、五种战略选项(正面竞争、利基聚焦、蓝海、平台策略、价格颠覆)、SWOT 分析模板以及常见反模式提醒。

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posse-distribution-architecture

POSSE 分发架构(POSSE Distribution Architecture)是一套实现「先发布到自有站点、再分发到其他平台」内容策略的技术方案。它围绕规范链接(canonical URL)、跨平台同步发布、回馈数据采集与容错投递展开,提供内容模型、平台适配器、分发流水线、重试队列、按平台熔断以及同步清单等组件。核心目标是让创作者掌握内容的规范地址与存档,避免平台变动导致内容丢失,并让规范链接获得 SEO 收益,同时把各平台的点赞、评论、转发等互动数据回馈到自有记录中。

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churn-prevention

churn-prevention 是一套面向 SaaS 业务的客户流失预防方法,由 aaaaqwq/agi-super-team 提供。它把流失分为主动流失(用户主动取消)与被动流失(扣款失败导致流失),围绕三类工作展开:取消流程设计、挽留优惠与退出问卷、催款(dunning)恢复序列。技能提供五阶段取消流程(取消触发→退出问卷→动态挽留优惠→确认→取消后跟进)、退出原因与优惠类型的映射规则、优惠使用场景与禁用场景、针对扣款失败的智能重试时间表与五封催款邮件序列、以及卡片更新服务说明。同时给出留客率、主动/被动流失率、恢复率、召回率等指标与基准,并配套 churn_impact_calculator.py 脚本用于测算改善效果。适用于需要搭建或优化取消流程、提升挽留率、恢复失败付款的团队。资料未提供具体定价、平台支持范围等细节。

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