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Agent Skill · 研究检索

cross-niche-outliers(跨利基异常值)

cross-niche-outliers 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 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。

cross-niche-outliers 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为需要联网;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 60,042。

总安装 374周安装 15GitHub Stars 9下载 121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
unknown

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:cross-niche-outliers(跨利基异常值)
来源仓库:https://github.com/aiagentwithdhruv/skills
仓库路径:skills/cross-niche-outliers
安装命令:
npx skills add https://github.com/aiagentwithdhruv/skills --skill cross-niche-outliers
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/aiagentwithdhruv/skills --skill cross-niche-outliers

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。

cross-niche-outliers 用于识别相邻业务领域中表现优异的视频内容,提取可迁移的创作模式与结构。适合在内容创作、营销策略优化等需要跨领域灵感借鉴但不直接竞争的场景下使用。支持通过 TubeLab API 获取数据,可选择是否跳过转录以加快处理速度并降低成本。

使用前需配置 API 密钥并评估信用额度消耗,建议先在小范围内测试再扩展应用。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/cross-niche-outliers

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 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;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 npx skills add https://github.com/aiagentwithdhruv/skills --skill cross-niche-ou…;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

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

cross-niche-outliers 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/aiagentwithdhruv/skills --skill cross-niche-outliers。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

cross-niche-outliers 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。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。

cross-niche-outliers 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

cross-niche-outliers 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

cross-niche-outliers 用的人多吗?

公开数据是累计安装 374 次,近一周安装 15 次,下载 121 次,GitHub 9 星。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。

cross-niche-outliers 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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 Codex,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。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 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
cross-niche-outliers

跨利基异常值 · 本页

3749需要联网未明确未通过

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

Cross-Niche Outlier Detection

Goal

Identify high-performing videos from adjacent business niches to extract transferable content patterns, hooks, and structures. These outliers provide inspiration for content ideation without being directly competitive.

Two Approaches

1. TubeLab API (RECOMMENDED)

# Default: 1 query = 5 credits, ~100 outliers from last 30 days
python3 ./scripts/scrape_cross_niche_tubelab.py

# Custom search term
python3 ./scripts/scrape_cross_niche_tubelab.py --terms "business strategy"

# Skip transcripts (faster, cheaper)
python3 ./scripts/scrape_cross_niche_tubelab.py --skip_transcripts

Pros: Pre-calculated scores, no rate limiting, fast Cons: 5 credits per query

2. yt-dlp Scraping (LEGACY)

python3 ./scripts/scrape_cross_niche_outliers.py

Use only if TubeLab credits are exhausted. Often fails due to rate limiting.

Scripts

  • ./scripts/scrape_cross_niche_tubelab.py - TubeLab API (recommended)
  • ./scripts/scrape_cross_niche_outliers.py - yt-dlp direct scraping
  • ./scripts/generate_title_variants.py - Generate title variants for outliers

Process

1. Video Discovery

  • Search keywords (50 videos per keyword)
  • Monitor business channels (15 videos per channel)
  • Deduplicate and filter noise

2. Outlier Scoring

  • Base score: video views / channel average views
  • Recency boost: <1 day = 2x, <3 days = 1.5x, <7 days = 1.2x
  • Threshold: 1.1x or higher (10% above average)

3. Cross-Niche Scoring

Modifiers applied to base score:

  • -20% per technical term (API, Python, code, SDK)
  • +30% for money hooks ($, revenue, income, profit)
  • +20% for time hooks (faster, productivity)
  • +20% for curiosity gaps (?, "this changed everything")
  • +10% for listicles (numbers in title)

4. Transcript & Summary

  • Fetches transcript (youtube-transcript-api, Apify fallback)
  • Claude summarizes: hook, structure, how to adapt
  • Raw transcript saved for deeper analysis

5. Title Variant Generation

For each outlier, generates 3 title variants adapted to your niche.

6. Output to Google Sheet (19 columns)

Cross-Niche Score, Outlier Score, Days Old, Category, Title, Video Link, Views, Duration, Channel, Thumbnail, Summary, Title Variants 1-3, Raw Transcript, Publish Date, Source

TubeLab Options

FlagDescriptionDefault
--queries NNumber of searches (5 credits each)1
--terms "a" "b"Custom search termsentrepreneur
--min_views NMinimum views10,000
--max_days NMax video age30
--skip_transcriptsSkip transcriptsFalse

Keyword Tiers

Tier 1: Adjacent Business/Tech

  • "AI for business", "ChatGPT business use cases", "no-code automation"

Tier 2: Broad Business

  • "scale your business", "solopreneur success", "founder productivity"

Tier 3: Money/Revenue Hooks

  • "increase revenue", "passive income systems", "10x your income"

Monitored Channels

Alex Hormozi, My First Million, Starter Story, Colin and Samir, Ali Abdaal, Think Media, Iman Gadzhi, Pat Flynn, GaryVee, MrBeast, Justin Welsh, Charlie Morgan

Output

  • Google Sheet: "Cross-Niche Outliers v2 - [timestamp]"
  • ~100 outliers with 19 columns
  • Sorted by publish date (most recent first)
  • 3 title variants + raw transcript per outlier

Environment

TUBELAB_API_KEY=your_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_key
APIFY_API_TOKEN=your_token (optional fallback)

Workflow

  1. Run weekly for ~100 outliers
  2. Review by Cross-Niche Score
  3. Pick outlier with good thumbnail/title
  4. Use title variants as starting points
  5. Recreate thumbnail with your face (see recreate-thumbnails skill)

Schema

Inputs

NameTypeRequiredDescription
termsarrayNoCustom search terms (default: 'entrepreneur')
queriesintegerNoNumber of TubeLab searches (5 credits each, default: 1)
min_viewsintegerNoMinimum views (default: 10,000)
max_daysintegerNoMax video age in days (default: 30)
skip_transcriptsbooleanNoSkip transcript fetching (faster)

Outputs

NameTypeDescription
sheet_urlstringGoogle Sheet with ~100 outliers (19 columns)

Credentials

NameSource
TUBELAB_API_KEY.env
ANTHROPIC_API_KEY.env
APIFY_API_TOKEN.env (optional fallback)

Composable With

Skills that chain well with this one: title-variants, recreate-thumbnails

Cost

5 TubeLab credits per query + Claude API

平台分布

Codex

35.26%
按下载量换算43

Claude

32.13%
按下载量换算39

Cursor

19.9%
按下载量换算24

Gemini CLI

9.85%
按下载量换算12

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

未通过

Snyk

可疑

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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