# 🦞 Skill: market-sense（市场感知） > **🇨🇳 中文版** | [🇬🇧 English](../en/market-sense.md) --- ## 元信息 | 字段 | 值 | |------|-----| | 名称 | `market-sense` | | 版本 | `1.0.0` | | 负责组件 | 🧭 规划器（Planner） | | 执行者 | ⚡ 执行器（Executor） | | 最小执行间隔 | 3600 秒（1 小时） | | 超时限制 | 1800 秒（30 分钟） | | 最大重试次数 | 3 | --- ## 概述 OpenClaw 的"嗅觉"。企业家最核心的能力就是**敏锐发现市场需求**，本技能模拟这一能力：持续扫描全网数据源，识别新兴需求、痛点和未被充分服务的市场。 --- ## 严格定义 ```yaml skill: name: market-sense version: 1.0.0 description: "持续扫描数字世界，识别新兴需求、痛点和未被充分服务的市场" trigger: - scheduled: "0 */4 * * *" # 每 4 小时自动执行 - event: "market_shift_detected" # 外部事件触发 - event: "competitor_launch" # 竞品发布触发 - manual: true # 允许手动触发 inputs: - name: target_domains type: "list[string]" required: false default: ["technology", "saas", "consumer", "healthcare"] description: "目标行业领域列表" - name: depth type: "enum[shallow, medium, deep]" required: false default: "medium" description: "扫描深度：浅层（快扫）、中等（标准）、深层（全面分析）" - name: time_horizon type: "enum[week, month, quarter]" required: false default: "month" description: "趋势观察时间窗口" - name: max_opportunities type: "int" required: false default: 20 constraints: "1 <= value <= 100" description: "返回的最大机会数量" outputs: - name: opportunities type: "list[Opportunity]" description: "按优先级排序的市场机会列表" - name: scan_summary type: "ScanSummary" description: "本次扫描的统计摘要" - name: confidence_scores type: "list[float]" constraints: "0.0 <= value <= 1.0" description: "每个机会的置信度评分" dependencies: skills: [] tools: - web_search # 网页搜索 API - api_client # 通用 HTTP 客户端 - database_query # 数据库查询 - statistical_analysis # 统计分析引擎 - nlp_processor # 自然语言处理 data_sources: - twitter_api - reddit_api - hackernews_api - producthunt_api - google_trends - baidu_index - github_events ``` --- ## 前置条件（Pre-conditions） ``` PRE 1: 至少有 1 个数据源 API 可达 PRE 2: 网络连接正常（延迟 < 5000ms） PRE 3: 上次扫描完成时间距今 > 最小执行间隔 PRE 4: 数据库连接池有空闲连接 ``` --- ## 后置条件（Post-conditions） ``` POST 1: 输出 opportunities 列表长度 <= max_opportunities POST 2: 每个机会的 confidence_score ∈ [0.0, 1.0] POST 3: 所有机会按 score 降序排列 POST 4: 扫描结果已持久化到记忆库 POST 5: 执行日志已记录，包含耗时和来源统计 ``` --- ## 执行流程 ### 第一阶段：数据采集 ``` ┌──────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 📡 数据采集层 │ ├──────────────┬──────────────┬──────────────┬─────────────┤ │ 社交媒体 │ 搜索引擎 │ 技术社区 │ 商业数据 │ │ Twitter/X │ Google Trends│ HackerNews │ SEC EDGAR │ │ Reddit │ 百度指数 │ ProductHunt │ Crunchbase │ │ 即刻 │ 微信指数 │ V2EX │ 企查查 │ │ 微博 │ 淘宝热搜 │ GitHub │ 天眼查 │ └──────┬───────┴──────┬───────┴──────┬───────┴──────┬──────┘ │ │ │ │ └──────────────┴──────┬───────┴──────────────┘ ▼ ┌─────────────────┐ │ 原始数据池 │ │ Raw Data Pool │ └────────┬────────┘ ``` **数据采集规则：** - 每个数据源设置独立超时（10 秒） - 单次采集总量上限 10000 条原始记录 - 采集失败的数据源跳过，不阻塞整体流程 - 所有采集记录包含时间戳和来源标记 ### 第二阶段：噪声过滤 ```python # 伪代码：噪声过滤规则 def noise_filter(raw_data): filtered = [] for item in raw_data: # 规则 1：去除重复内容（SimHash 去重，阈值 0.95） if is_duplicate(item, filtered, threshold=0.95): continue # 规则 2：去除广告和推广内容 if is_promotional(item): continue # 规则 3：去除低质量内容（字数 < 10 或无意义） if is_low_quality(item): continue # 规则 4：保留与目标领域相关的内容 if is_relevant(item, target_domains): filtered.append(item) return filtered ``` ### 第三阶段：模式识别 ``` 识别模式类型： 📈 上升趋势 — 搜索量/讨论量持续增长（连续 7 天增长 > 10%/天） 🔥 突发热点 — 短时间内讨论量爆发（24h 增长 > 300%） 😤 痛点聚集 — 同类抱怨/需求反复出现（跨平台出现 > 5 次） 🕳️ 市场空白 — 有需求但无 satisfactory 解决方案 ⚡ 技术拐点 — 新技术使原先不可能的事变为可能 ``` ### 第四阶段：机会评分 ``` score = ( market_size × 0.25 + # 市场规模（TAM 估算） growth_rate × 0.20 + # 增长速率 competition_gap × 0.20 + # 竞争空白程度 feasibility × 0.15 + # 技术可行性 alignment × 0.10 + # 与现有能力匹配度 timing × 0.10 # 时机评分（是否窗口期） ) 评分标准： 0.00 - 0.30 🔴 低优先级 — 存档观察 0.30 - 0.60 🟡 中等优先级 — 列入候选，定期复查 0.60 - 0.80 🟢 高优先级 — 触发 demand-validate 技能 0.80 - 1.00 🔥 紧急机会 — 立即触发验证 + 通知人类 ``` --- ## 输出格式 ```json { "scan_id": "scan_2026_0413_001", "timestamp": "2026-04-13T10:00:00Z", "config": { "depth": "medium", "time_horizon": "month", "domains": ["technology", "saas"] }, "summary": { "sources_queried": 12, "sources_failed": 1, "raw_items_collected": 8734, "after_filtering": 1256, "patterns_detected": 15, "opportunities_generated": 8 }, "opportunities": [ { "id": "opp_2026_0413_001", "title": "面向非英语母语者的 AI 简历优化服务", "domain": "career_services", "pattern_type": "😤 pain_point", "market_size_estimate": { "tam": "$2.3B", "sam": "$800M", "som": "$50M" }, "confidence_score": 0.78, "score_breakdown": { "market_size": 0.72, "growth_rate": 0.85, "competition_gap": 0.80, "feasibility": 0.90, "alignment": 0.65, "timing": 0.70 }, "key_evidence": [ "Reddit r/jobs: 非英语用户 'resume help' 帖子增长 340%", "Google Trends: 'AI resume' 搜索量同比增长 580%", "ProductHunt: 近 30 天上线 3 款竞品但均不支持多语言" ], "recommended_next_steps": [ {"skill": "demand-validate", "priority": "high"}, {"skill": "market-sense", "args": {"depth": "deep", "target_domains": ["career_services"]}} ], "created_at": "2026-04-13T10:15:00Z" } ], "execution_meta": { "duration_seconds": 342, "tokens_used": 15420, "cost_usd": 0.12 } } ``` --- ## 错误处理 | 错误码 | 描述 | 处理策略 | |--------|------|---------| | `TIMEOUT` | 单次执行超过 1800 秒 | 返回已完成的部分结果，标记为 `partial` | | `SOURCE_UNAVAILABLE` | 数据源 API 不可达 | 跳过该源，继续其他源；连续 3 次失败则告警 | | `RATE_LIMITED` | API 调用频率受限 | 指数退避重试，最长等待 60 秒 | | `QUOTA_EXCEEDED` | Token/调用配额用尽 | 立即停止，通知人类，记录已收集数据 | | `DATA_CORRUPT` | 返回数据格式异常 | 丢弃异常数据，记录日志继续执行 | --- ## 监控指标 ``` # 执行健康度 market_sense_execution_duration_seconds # 执行耗时（直方图） market_sense_sources_healthy_ratio # 健康数据源比例（0.0-1.0） market_sense_opportunities_found_total # 发现的机会总数（计数器） # 质量指标 market_sense_false_positive_rate # 误报率（后续验证失败/总机会） market_sense_coverage_score # 覆盖率（有效数据源/总数据源） ``` --- ## 人类审批点 ``` 无需人类审批即可执行 ✅ 但以下情况需通知人类 📢： - 发现 confidence_score > 0.85 的紧急机会 - 连续 3 次扫描无任何新发现 - 数据源不可用比例 > 50% - 单次执行成本 > $1 ```