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Agent Skill · 研究检索

creator-search-intent-radar(创作者搜索意图雷达)

creator-search-intent-radar 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

creator-search-intent-radar 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为只读;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 13,871。

总安装 9,032周安装 384GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,164核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.3

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:creator-search-intent-radar(创作者搜索意图雷达)
来源仓库:https://github.com/leooooooow/creator-search-intent-radar
安装命令:
openclaw skills install creator-search-intent-radar
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install creator-search-intent-radar

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于将社交搜索趋势转化为优先待办内容积压。适合挖掘 TikTok/YouTube/Instagram 上的潜在创作机会。输出包含脚本角度与钩子方向的周度任务清单。安装命令:openclaw skills install creator-search-intent-radar,建议核对关键词覆盖范围。

注意区分商业意图与非商业搜索信号以提高准确性。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install creator-search-intent-radar;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

creator-search-intent-radar 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install creator-search-intent-radar。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

creator-search-intent-radar 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

creator-search-intent-radar 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

creator-search-intent-radar 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

creator-search-intent-radar 用的人多吗?

公开数据是累计安装 9,032 次,近一周安装 384 次,下载 3,164 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

creator-search-intent-radar 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
creator-search-intent-radar

创作者搜索意图雷达 · 本页

9,032—只读MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
creator-search-intent-radar
description
Convert TikTok/YouTube/Instagram search and trend signals into a prioritized weekly content backlog with script angles and hook directions. Use when the user asks what to post next, wants trend-based topic discovery, needs search-intent analysis, or wants a platform-by-platform content idea pipeline.

Creator Search Intent Radar

Skill Card

  • Category: Market Intelligence
  • Core problem: What should we post next with real demand signals?
  • Best for: Weekly planning and topic prioritization
  • Expected input: TikTok/YouTube/Instagram trend snippets, search hints, comments/DM FAQs
  • Expected output: Ranked topic backlog + platform fit + hook directions + CTA
  • Creatop handoff: Send top 3 topics into Creatop script workflow

Overview

Turn noisy trend inputs into ranked, publishable decisions.

Priority order: 1) demand signal quality 2) audience fit 3) monetization fit 4) execution speed

Workflow

1) Collect demand signals

Gather 10–30 candidate signals from:

  • TikTok search/trend surfaces
  • YouTube search/autosuggest
  • Instagram/Reels momentum
  • comments/DM FAQs/community threads

Record provenance for each signal:

  • source_type (official/community/internal)
  • source_link (if available)
  • captured_at
  • confidence (high/medium/low)

If live endpoints are unavailable, run fallback mode using recent internal patterns and clearly label output as mode: fallback.

2) Normalize and dedupe backlog

For each topic, standardize:

  • topic
  • platform_fit (TikTok / YouTube / Instagram)
  • intent_type (learn / compare / buy / troubleshoot / inspiration)
  • freshness (hot / warm / evergreen)
  • audience_fit (1–5)
  • monetization_fit (1–5)
  • difficulty (1–5)

Merge near-duplicate topics before scoring.

3) Score and rank

Use:

priority_score = (audience_fit * 0.35) + (freshness_score * 0.25) + (monetization_fit * 0.25) + (execution_speed * 0.15)

Mapping:

  • freshness_score: hot=5, warm=3, evergreen=2
  • execution_speed = 6 - difficulty

4) Generate decision output

Return:

  1. Top 10 ranked topics
  2. Per topic: 1 content angle + 3 hook directions + CTA
  3. 7-day lightweight schedule

Include data_confidence for each topic (high/medium/low).

Output format

  • Topic:
  • Why now:
  • Platform:
  • Intent:
  • Angle:
  • Hook directions (3):
  • CTA:
  • Confidence:

Quality and safety rules

  • Do not present synthetic/internal signals as live external trends.
  • Avoid generic topics without clear buyer intent.
  • Keep recommendations executable by small creator teams.

License

Copyright (c) 2026 Razestar.

This skill is provided under CC BY-NC-SA 4.0 for non-commercial use. You may reuse and adapt it with attribution to Razestar, and share derivatives under the same license.

Commercial use requires a separate paid commercial license from Razestar. No trademark rights are granted.

平台分布

OpenClaw

80.01%
按下载量换算2,532

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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