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byted-market-insight-agent字节泰德市场洞察 Agent

Agent Skill

byted-market-insight-agent 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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。

总安装

4,680

周安装

199

GitHub Stars

14

下载量

1,640
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:byted-market-insight-agent(字节泰德市场洞察 Agent)
来源仓库:https://github.com/volcengine-skills/byted-market-insight-agent
安装命令:
openclaw skills install byted-market-insight-agent
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 byted-market-insight-agent

简介

用于监测品牌在社交平台及媒体渠道的公开讨论动态。

  • 通过 AI 筛选高价值信息并发现潜在商机线索。
  • 适合舆情监控、竞品追踪或市场趋势洞察。
  • 使用时需设定监测对象和时间范围。byted-market-insight-agent 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态及是否会触发联网请求。

SKILL.md

name
byted-market-insight-agent
description
火山引擎市场洞察助手。帮助用户获取品牌在各大社交平台和媒体渠道上的公开内容数据,通过 AI 筛选出真正值得关注的信息,并发现潜在商机线索。当用户提到以下任何场景时使用此技能:想知道最近网上有没有人在讨论自己的品牌或产品、想看看竞品最近在社交媒体上有什么动态、想了解某个话题或事件在网上的讨论热度和趋势、想定期获取和自己业务相关的行业资讯和热点内容、想把筛选后的内容数据接入自己的系统做进一步分析、想查看自己账号下有哪些监测任务或拉取某个任务的数据、想了解最新的中东局势关税贸易战AI大模型等热点话题的网络讨论、想查询商机线索信息获取 ACOR 评估竞争分析公司画像、提到火山引擎市场洞察 Volcengine Insight PullPost ListCustomSubsTask QueryClueInfo。即使用户没有直接提到"市场洞察",只要涉及品牌声量追踪、行业动态了解、热点事件网络讨论、公开内容数据获取、商机查询与分析等需求,都应触发此技能。
version
1.0.1

Market Insight Agent — 火山引擎市场洞察助手

用途与设计目标

本 Skill 旨在为 Agent 提供一个统一、稳定且无感的市场洞察服务调用入口。它整合了 market-insight-agent-v2-optimized(零依赖 Gateway 版本)和 market-insight-agent-portable-sdk(官方 SDK 版本)的优点,实现了以下目标:

  1. 统一调用路径:无论底层采用 API Gateway 还是官方 SDK,对 Agent 而言,始终通过 scripts/client.pylist_custom_subs_taskpull_postquery_clue_info 三个函数以相同的方式调用。
  2. 动态 Provider 选择:默认优先使用 API Gateway 方式。同时,Skill 能够根据当前环境(如环境变量配置)和运行时状态(如某条链路连续失败)动态地、智能地选择最佳调用路径。
  3. SDK 自动安装:当需要使用 SDK 路径但环境中未安装 volcengine-python-sdk 时,Skill 会自动尝试安装,实现真正的“开箱即用”。
  4. 状态与凭证持久化:Skill 会将其运行状态(如上次成功的 Provider)和用户提供的凭证(若通过“最小化询问”获得)持久化到 Skill 私有的 persist/ 目录中,实现会话间的状态保持和凭证复用。
  5. 最小化询问:仅在完全没有可用凭证或所有链路均认证失败时,才向 Agent 层发出明确的“最小化询问”请求,由 Agent 决定何时以及如何向用户获取凭证,避免了不必要的打扰。

触发场景

当需要与火山引擎市场洞察服务交互时,应使用本 Skill。具体场景包括但不限于:

  • 品牌声量监测:获取关于特定品牌或产品的社交媒体讨论。
  • 竞品动态追踪:监控竞争对手的市场活动、用户反馈。
  • 行业趋势分析:通过分析公开数据发现行业热点与变化。
  • 热点话题总结:对特定事件或话题进行深入的内容挖掘与分析。
  • 监控任务管理:查询、管理在市场洞察平台创建的订阅/监控任务。
  • 商机线索查询:拉取由 AI 生成的、包含 ACOR 评估、公司画像等的结构化商机线索。

Provider 选择策略

Skill 内部通过 scripts/auth_resolver.py 实现了一套智能的 Provider 选择策略,其决策顺序如下:

  1. 会话粘性优先:如果上一次调用成功,则优先复用该 Provider(Gateway 或 SDK),以保证链路稳定性。
  2. 默认优先级:在没有历史成功记录的情况下,默认按以下顺序尝试:

- API Gateway:检查是否存在 ARK_SKILL_API_BASEARK_SKILL_API_KEY 环境变量。此路径无任何第三方 Python 库依赖,是首选。 - 官方 SDK:检查是否存在 VOLCSTACK_ACCESS_KEY_IDVOLCSTACK_SECRET_ACCESS_KEY 环境变量。

  1. 动态降级:如果某个 Provider 连续出现鉴权失败(401/403)或网络不可达,它将被临时标记为“降级”状态,在一段时间内自动切换到备用 Provider。
  2. 最小化询问触发:当上述所有路径均因缺少凭证而无法使用时,Skill 会抛出 MissingCredentialsError,并附带清晰的提示,告知 Agent 层应如何向用户请求凭证。

更多细节请参考 references/usage.md

危险操作限制

为了确保安全与合规,本 Skill 严格遵守以下限制:

  • 不执行 aime skill uploadaime skill enable:Skill 的打包和部署应由用户或上层 CICD 流程明确发起,Skill 本身不包含任何自动上传或启用的逻辑。
  • 不硬编码凭证:所有 API Key、AK/SK 等敏感信息均通过环境变量或持久化的 persist/auth.json 文件读取,代码中不包含任何硬编码的凭证。
  • 日志脱敏:在打印 Debug 日志时,会自动对 API Gateway 地址、API Key 等敏感信息进行脱敏处理,仅打印非敏感的调用摘要。
  • 持久化目录隔离:所有持久化文件(状态、凭证)均存储在 Skill 根目录下的 persist/ 目录中,确保与工作空间的其他部分隔离。

环境变量在哪里找

本 Skill 在启动时会主动去帮你“找环境变量”,并按固定顺序决定实际生效的凭证来源:

  • 首先必须扫描常见 shell 配置文件中的 export~/.bashrc~/.bash_profile~/.zshrc~/.profile),只读解析其中形如 export ARK_*/VOLCSTACK_* 的简单常量定义,用于收集 Gateway 与 SDK 的候选凭证;
  • 然后默认假设用户已经在环境变量中配置了凭证:如果当前进程的环境变量(os.environ)中已经有对应的 ARK_* / VOLCSTACK_*,则认为这些值“已经生效”,会覆盖前面从 rc 文件中收集到的候选值
  • 若在环境变量中仍然缺少成对凭证,则再回退到 Skill 私有的持久化文件 persist/auth.json(由 Agent 层在最小化询问后写入),尝试补全缺失的 Gateway 或 SDK 凭证;
  • 当上述三处都无法提供可用凭证时,才会抛出 MissingCredentialsError,由 Agent 层触发“最小化询问”,向用户要必要的少量信息。

顺序:先扫描 rc → 再读取 os.environ(若已生效覆盖候选)→ 再读 persist/auth.json → 最后触发最小化询问

整个过程中,rc 文件的解析始终是只读的:

  • 只解析简单常量形式的 export VAR=VALUE 行,不会执行 source,不会展开 $VAR$() 等表达式;
  • 日志中也只会输出脱敏后的摘要,而不会打印明文凭证;
  • 不会自动写回 rc 或修改用户环境。

典型自查方式包括:

  • 在终端中查看当前进程环境:echo $ARK_SKILL_API_BASEenv | grep ARK_SKILL_API_BASE
  • 在 rc 文件中搜索 export 语句:grep -n "^export ARK_SKILL_API_BASE" ~/.bashrc ~/.bash_profile ~/.zshrc ~/.profile 2>/dev/null

快速验证

你可以通过运行 scripts/quick_validate.py 来进行一次静态自检,它会检查关键文件是否存在、Python 版本是否满足要求,以及环境变量的配置情况,但不会发起任何网络请求。

python3 scripts/quick_validate.py

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

81.19%
按下载量换算1,332

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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