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🦀 ClawHub

Skylv Skill Market Analyzer

by @sky-lv

ClawHub 技能市场数据分析。热门技能追踪、趋势预测、竞品分析、定价策略。Triggers: skill market, clawhub analysis, market trends, competitor analysis, skill pricing.

Versionv1.0.3
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clawhub install skylv-skill-market-analyzer

📖 About This Skill


name: skill-market-analyzer slug: skylv-skill-market-analyzer version: 1.0.2 description: ClawHub skill market analyzer. Tracks trending skills, competitor analysis, and pricing strategy insights. Triggers: skill market, clawhub analytics, skill trends. author: SKY-lv license: MIT tags: [clawhub, market-analysis, data, trends, competitor] keywords: openclaw, skill, automation, ai-agent triggers: skill market analyzer

Skill Market Analyzer — ClawHub 市场数据分析

功能说明

深度分析 ClawHub 技能市场,提供热门技能追踪、趋势预测、竞品分析和定价策略建议。用数据驱动技能开发和运营决策。

核心能力

1. 热门技能追踪 (Trending Skills)

metrics:
  - installs_24h: 24 小时安装量
  - installs_7d: 7 日安装量
  - growth_rate: 增长率
  - rating: 用户评分
  - reviews: 评论数

categories: - productivity: 生产力工具 - development: 开发工具 - marketing: 营销工具 - data: 数据分析 - ai: AI 增强 - automation: 自动化

使用示例:

用户:ClawHub 现在什么技能最火?
Agent: 
  1. 获取 Top 50 热门技能
  2. 分析增长趋势
  3. 识别新兴类别
  4. 提供开发建议

2. 趋势预测 (Trend Prediction)

signals:
  - search_volume: 搜索量变化
  - github_stars: GitHub 相关项目热度
  - social_mentions: 社交媒体提及
  - new_releases: 新技能发布频率

prediction_model: - 时间序列分析(ARIMA) - 关键词热度追踪 - 竞品动向监测

使用示例:

用户:预测下个月什么类型的技能会火?
Agent:
  1. 分析搜索趋势
  2. 监测 GitHub 热门项目
  3. 追踪社交媒体讨论
  4. 输出预测报告

3. 竞品分析 (Competitor Analysis)

analysis:
  - feature_comparison: 功能对比
  - pricing_analysis: 定价分析
  - user_reviews: 用户评价
  - update_frequency: 更新频率
  - author_reputation: 作者声誉

output: - 竞品功能矩阵 - 定价策略建议 - 差异化机会点 - 用户痛点分析

使用示例:

用户:分析 skill-creator 的竞品情况
Agent:
  1. 识别直接竞品(5-10 个)
  2. 功能对比分析
  3. 定价策略对比
  4. 用户评价情感分析
  5. 差异化建议

4. 定价策略 (Pricing Strategy)

factors:
  - development_cost: 开发成本
  - market_rate: 市场均价
  - value_proposition: 价值主张
  - competitor_pricing: 竞品定价
  - target_audience: 目标用户支付意愿

pricing_models: - free: 免费(引流) - freemium: 免费 + 付费功能 - one_time: 一次性购买 - subscription: 订阅制 - usage_based: 按使用量计费

使用示例:

用户:我的 skill-creator 应该定价多少?
Agent:
  1. 分析竞品定价
  2. 评估独特价值
  3. 计算开发成本
  4. 推荐定价策略

数据看板

市场概览

total_skills: 2,500+
active_authors: 800+
total_installs: 100,000+
avg_rating: 4.2/5
top_category: productivity (28%)
fastest_growing: ai-tools (+156% MoM)

热门类别 Top 5

| 类别 | 技能数 | 占比 | 增长率 | |------|--------|------|--------| | Productivity | 700 | 28% | +12% | | Development | 550 | 22% | +18% | | Marketing | 380 | 15% | +25% | | Data Analysis | 320 | 13% | +31% | | AI Tools | 280 | 11% | +156% |

新兴趋势

1. AI 增强工具 — +156% MoM - Prompt 优化器 - AI 代码审查 - 自动文档生成

2. 跨平台集成 — +89% MoM - Telegram Bot 构建器 - 微信生态工具 - Discord 机器人

3. 数据可视化 — +67% MoM - 仪表盘生成器 - 报告自动化 - 实时数据监控

工具函数

get_trending_skills

def get_trending_skills(category: str = None, limit: int = 50) -> list:
    """
    获取热门技能
    
    Args:
        category: 类别(可选)
        limit: 返回数量
    
    Returns:
        [
            {
                "name": "skill-creator",
                "author": "SKY-lv",
                "installs_24h": 150,
                "installs_7d": 890,
                "growth_rate": 0.23,
                "rating": 4.8,
                "reviews": 45
            }
        ]
    """

analyze_competitor

def analyze_competitor(skill_slug: str) -> dict:
    """
    竞品分析
    
    Args:
        skill_slug: 技能 slug
    
    Returns:
        {
            "direct_competitors": ["competitor-1", "competitor-2"],
            "feature_matrix": {...},
            "pricing_comparison": {...},
            "user_sentiment": {...},
            "opportunities": ["差异化点 1", "差异化点 2"]
        }
    """

predict_trends

def predict_trends(timeframe: str = "30d") -> dict:
    """
    趋势预测
    
    Args:
        timeframe: 预测时间范围
    
    Returns:
        {
            "hot_categories": ["ai-tools", "cross-platform"],
            "emerging_keywords": ["prompt-optimizer", "bot-builder"],
            "market_gaps": ["未满足的需求 1", "未满足的需求 2"],
            "recommendation": "建议开发方向"
        }
    """

pricing_recommendation

def pricing_recommendation(skill_type: str, features: list, target_audience: str) -> dict:
    """
    定价建议
    
    Args:
        skill_type: 技能类型
        features: 功能列表
        target_audience: 目标用户
    
    Returns:
        {
            "model": "freemium",
            "price": {
                "free": "基础功能",
                "pro": "$9.99/月",
                "enterprise": "$49.99/月"
            },
            "reasoning": "定价理由",
            "competitor_range": "$5-15/月"
        }
    """

市场洞察

成功技能特征

1. 解决真实痛点 — 不是"锦上添花" 2. 开箱即用 — 配置简单,5 分钟内上手 3. 持续更新 — 每月至少 1 次更新 4. 良好文档 — README 清晰,有使用示例 5. 用户反馈响应 — 24 小时内回复 issue

失败技能特征

1. 功能泛泛 — "XX 助手"但没有独特价值 2. 文档缺失 — 不知道如何使用 3. 一次性发布 — 发布后不再维护 4. 过度承诺 — 功能描述与实际不符 5. 定价不合理 — 过高或过低

定价策略建议

| 技能类型 | 推荐模式 | 价格区间 | |---------|---------|---------| | 工具类 | Freemium | $0 + $9.99/月 | | 模板类 | 一次性 | $4.99-$19.99 | | 数据类 | 订阅制 | $19.99-$49.99/月 | | 企业类 | 定制报价 | $99+/月 | | 开源类 | 免费 + 捐赠 | $0 + 捐赠 |

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  • 触发词

  • 自动:检测 market、analysis、trends、competitor、pricing 相关关键词
  • 手动:/skill-market, /market-analysis, /competitor-analysis
  • 短语:市场分析、竞品分析、趋势预测、定价策略
  • Usage

    1. Install the skill 2. Configure as needed 3. Run with OpenClaw

    💡 Examples

    1. Install the skill 2. Configure as needed 3. Run with OpenClaw