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Agent Skill · 研究检索

vision-simulator(视觉模拟器)

vision-simulator 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。

vision-simulator 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;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 21,648。

总安装 4,798周安装 204GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,681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
1.0.0

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:vision-simulator(视觉模拟器)
来源仓库:https://github.com/dorongss/vision-simulator
安装命令:
openclaw skills install vision-simulator
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 vision-simulator

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。

基于现实世界数据的营销策略预测与多智能体模拟平台。适用于产品发布效果预估、市场活动反应建模等商业研究场景。通过集成历史数据预测用户行为与竞争动态变化趋势。vision-simulator 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。使用前需导入准确的历史数据集,否则可能导致预测偏差。

建议结合 A/B 测试结果校准模型参数,提升模拟可靠性。

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 vision-simulator;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

vision-simulator 怎么安装?

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

vision-simulator 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。

vision-simulator 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。

vision-simulator 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。

vision-simulator 用的人多吗?

公开数据是累计安装 4,798 次,近一周安装 204 次,下载 1,681 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。

vision-simulator 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。

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
vision-simulator

视觉模拟器 · 本页

4,798—需要联网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
vision-simulator
description
Marketing strategy prediction with real-world data integration. Predicts campaign outcomes, product launches, and market reactions using multi-agent simulation + live data. Triggers on "vision simulation", "market prediction", "campaign forecast", "product launch prediction", "marketing forecast". Pro features include real-time news/trend integration.

Vision Simulator 🔮

Predict marketing outcomes using multi-agent simulation powered by real-world data.

Overview

Vision Simulator combines:

  1. Real-time data collection (news, trends, competitors)
  2. Multi-agent simulation (5 specialized agents)
  3. Prediction report (success probability, risks, actions)

Agent Composition (5 Agents)

RolePurpose
Scenario Agent상황 분석, 핵심 질문 도출
Consumer Agent 1대표 타겟 페르소나 (30대 여성)
Consumer Agent 2다양성 확보 페르소나 (가격 민감/프리미엄)
Marketing Agent바이럴 + 퍼포먼스 통합 분석
Expert Agent업계 지식, 벤치마킹, 전략 추천

Workflow

[INPUT] 마케팅 시나리오
    ↓
[DATA] 현실 데이터 수집 (Pro 기능)
    ↓
[SIMULATION] 5개 에이전트 순차 실행
    ↓
[OUTPUT] 예측 리포트
    ↓
[BRAINSTORMING] 추가 Q&A

Features

Basic (Free)

  • 수동 시나리오 입력
  • 5개 에이전트 시뮬레이션
  • 기본 리포트

Pro (월 5만원)

  • 실시간 뉴스/트렌드 수집
  • 경쟁사 동향 분석
  • 상세 예측 리포트
  • 성공 확률 (1-100%)

Enterprise (월 20만원)

  • 무제한 시뮬레이션
  • API 액세스
  • 커스텀 에이전트

Agent Prompts

Scenario Agent

You are the Scenario Agent for a marketing prediction system.

SCENARIO: {user_input}
REALITY DATA: {collected_data}

Your role:
1. Analyze the marketing scenario
2. Integrate real-world data
3. Identify the core challenge/opportunity
4. Frame key questions

Be concise (under 200 words). Korean.

Consumer Agent 1 (Main Persona)

You are a Consumer Agent with this persona:
- Age: 30-35
- Gender: F
- Income: Mid
- Purchase behavior: Research-driven, 후기 중시

SCENARIO: {scenario}
CURRENT TRENDS: {trend_data}

React:
1. 구매 의향 (1-10)
2. 가장 설득력 있는 포인트
3. 걱정되는 점
4. 결제까지 필요한 것

Be authentic. Under 150 words. Korean.

Consumer Agent 2 (Diversity Persona)

You are a Consumer Agent with this persona:
- Age: 25-40 (다양)
- Gender: F
- Income: Low-High (다양)
- Purchase behavior: 가격 민감 또는 프리미엄 선호

SCENARIO: {scenario}
COMPETITOR DATA: {competitor_data}

React:
1. 구매 의향 (1-10)
2. 가장 설득력 있는 포인트
3. 걱정되는 점
4. 결제까지 필요한 것

Be authentic. Under 150 words. Korean.

Marketing Agent (Integrated)

You are the Marketing Agent for a prediction system.

SCENARIO: {scenario}
MARKET TRENDS: {trend_data}

Analyze BOTH:

[바이럴 관점]
1. 공유 가능성 (1-10)
2. 바이럴 훅
3. 플랫폼 적합성

[퍼포먼스 관점]
4. CVR 향상 예상
5. CAC/LTV 고려사항
6. A/B 테스트 추천

Under 200 words. Korean.

Expert Agent

You are the Industry Expert for a prediction system.

SCENARIO: {scenario}
INDUSTRY DATA: {industry_data}

Provide:
1. 시장 트렌드 & 컨텍스트
2. 경쟁사 비교
3. 성공 사례 벤치마킹
4. 피해야 할 실수
5. 전략적 추천

Under 200 words. Korean.

Output Format

# 🔮 Vision Simulator 예측 결과

## 📊 시나리오 요약
[Scenario Agent 결과]

## 📈 현실 데이터 반영
- 뉴스/트렌드: {요약}
- 경쟁사 동향: {요약}

## 👥 소비자 반응 분석
### Consumer 1
[결과]

### Consumer 2
[결과]

## 📢 마케팅 분석
[Marketing Agent 결과]

## 🎓 전문가 관점
[Expert Agent 결과]

---

## 🎯 예측 결과

| 항목 | 점수/확률 |
|------|-----------|
| 성공 확률 | X% |
| 구매 의향 | X/10 |
| 바이럴 가능성 | X/10 |
| ROI 예상 | X/10 |

## ✅ 액션 아이템 (우선순위)
1. [Priority 1]
2. [Priority 2]
3. [Priority 3]

## ⚠️ 리스크
- [Risk 1]
- [Risk 2]

---

## 💬 브레인스토밍
특정 에이전트와 심층 대화하려면 말해줘!

Data Collection (Pro Feature)

Sources

  • 뉴스: 구글 뉴스, 네이버 뉴스
  • 트렌드: 소셜 미디어, 검색량
  • 경쟁사: 브랜드 모니터링

Collection Flow

키워드 추출 (시나리오에서)
    ↓
웹 검색 실행
    ↓
결과 요약
    ↓
에이전트에 전달

Execution Template

When asked to run simulation:

1. First: "🔮 Vision 시뮬레이션 시작! 데이터 수집 + 5개 에이전트 실행할게."

2. Extract keywords from scenario

3. Collect data (if Pro)

4. Run agents sequentially:
   - sessions_spawn each agent
   - Wait for result
   - Collect

5. Synthesize into prediction report

6. Output: Report + Probability + Actions

7. Offer brainstorming

Implementation Notes

  • Use sessions_spawn for each agent ONE AT A TIME
  • Use web_fetch for data collection (Pro)
  • Collect all results before synthesizing
  • Keep responses concise (under 200 words)
  • Total expected time: ~5 minutes

平台分布

OpenClaw

94.24%
按下载量换算1,584

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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