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待分类权限需确认github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

insightinsight 命令行

Agent Skill

insight 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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

659

周安装

28

GitHub Stars

59

下载量

231
CodexClaudeCursorGemini CLI

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

unknown

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:insight(insight 命令行)
来源仓库:https://github.com/liangdabiao/market-insight-claude-skill
仓库路径:skills/insight
安装命令:
npx skills add https://github.com/liangdabiao/market-insight-claude-skill --skill insight
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/liangdabiao/market-insight-claude-skill --skill insight

简介

insight 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。

  • 适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。
  • 通过 npx skills add 命令从指定仓库安装,需结合原始 README 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。
  • 注意该技能当前分类为待分类,实际功能以来源仓库文档为准。

SKILL.md

Insight - 用户需求洞察与产品机会分析

Overview

基于三段式提示词框架,帮助你在10分钟内完成传统方法需要数周才能完成的用户洞察分析。这不是泛泛而谈的空话,而是能看到具体画面的深度洞察,可直接用于产品设计和营销文案。

适用场景

  • 新产品/服务开发前的用户分析
  • 品类切入前的市场机会评估
  • 营销策划中的用户动机挖掘
  • 寻找产品差异化定位
  • 快速验证产品方向假设

核心方法论

此技能采用三段式洞察框架

阶段核心目标输出成果
阶段一:用户画像识别避开"抓住所有人"陷阱,找到最有价值的目标用户4类潜在用户画像 + 核心用户判断(基于复购频次、抗周期性、成瘾性)
阶段二:情绪动因分析从痛点/痒点/爽点三个维度拆解用户真实动机可直接用于营销文案的情绪洞察
阶段三:产品机会转化将情绪洞察转化为按优先级排序的可落地需求P0/P1/P2级产品机会清单

工作流程

步骤1:收集产品信息

首先,向用户询问以下核心信息:

请提供以下信息:

1. 目标产品/服务是什么?
   (例如:胡辣汤水煎包、SaaS项目管理工具、在线英语课程)

2. 当前处于什么阶段?
   - 概念阶段(只有想法)
   - 开发阶段(产品正在制作中)
   - 上市阶段(产品已推出)

3. 是否有特定的分析侧重?
   - 全流程分析(推荐)
   - 仅用户画像
   - 仅情绪洞察
   - 仅产品机会

步骤2:生成用户画像

使用以下框架生成用户画像:

# 用户画像生成提示词框架

你是资深产品营销专家。针对【{产品描述}】,请从"用户真实行为"角度切入,而非年龄性别等常规标签。

要求:
1. 输出4类潜在用户画像
2. 每类画像包含:
   - 用户类型名称(具象化命名,如"乡愁味蕾固执派")
   - 真实行为描述(具体场景/动作)
   - 消费频次/场景
   - 价值判断(复购潜力、抗周期性、成瘾性等)

3. 明确标注核心用户群,并给出理由

4. 避免空泛描述,要让读者能"看到画面感"

输出示例格式:

## 用户画像分析

### A类:乡愁味蕾固执派
- **行为特征**:在一线城市打拼的河南人,每周至少点一次胡辣汤外卖
- **消费场景**:周末中午、加班夜宵、情绪低落时寻求慰藉
- **价值判断**:中等频次但高情感溢价,客单价不敏感

### B类:碳水充能打工人 ⭐ 核心用户
- **行为特征**:周边写字楼上班族,早上8:30准时到店
- **消费场景**:工作日早餐,一周3-5次
- **价值判断**:高频复购、现金流稳定、口红效应显著、口味成瘾性高
- **推荐理由**:[详细分析...]

步骤3:情绪动因深度分析

待用户选定分析的用户群后,进行痛点/痒点/爽点分析:

# 情绪动因分析提示词框架

针对【{选定的用户群}】使用【{产品}】的真实场景,请从以下三个维度深度分析:

## 痛点分析
- 用户最担心/恐惧的是什么?
- 什么样的体验会让他们感到"被背叛"或愤怒?
- 竞争对手不是同类产品,而是什么?
- 输出可直接用于广告文案的痛点表达

## 痒点分析
- 用户在通过产品表达什么样的身份认同?
- 这里的"痒"是一种怎样的心理投射?
- 用户希望别人如何看待他们的选择?
- 输出能激发身份共鸣的痒点表达

## 爽点分析
- 那个让用户"啊~"的满足瞬间是什么?
- 生理层面:温度、口感、节奏等感官细节
- 心理层面:情感释放、压力缓解、归属感
- 输出让读者"感同身受"的爽点描述

要求:每个分析点都要有画面感,避免空话,输出可直接用于营销文案的具体表达。

输出示例格式:

## 情绪动因分析 - 乡愁味蕾固执派

### 痛点
- **核心恐惧**:吃到为了迎合所有人而变得温吞的家乡味
- **文案表达**:"那是对舌头和记忆的双重背叛"
- **竞争对手**:不是隔壁麦当劳,而是记忆中美化过的"老家楼下那家店"

### 痒点
- **身份投射**:保留野性、懂行、没忘本的"真·河南人"
- **文案表达**:"在这个被精致沙拉规训的城市里,我需要这口粗粝的辛辣,来证明自己还没有被生活磨平棱角"

### 爽点
- **满足瞬间**:胡椒热气冲上脑门逼出汗意的那一刻
- **文案表达**:"那个在大城市里飘着的魂,终于落了地"
- **生理细节**:85℃汤温、重胡椒冲击、3秒后出汗

步骤4:产品机会清单生成

将情绪洞察转化为可落地的产品需求:

# 产品机会生成提示词框架

基于上述【{用户群}】的情绪动因分析,请生成产品机会清单。

要求:
1. 每个痛点/痒点/爽点,对应至少1个产品方向
2. 按优先级排序:P0(核心)/ P1(重要)/ P2(锦上添花)
3. 每个机会包含:
   - 产品方向名称(具象化命名)
   - 具体实施描述
   - 对应的情绪需求
   - 成本分析(低/中/高)
   - 执行难度(易/中/难)
   - 预期效果

4. 优先推荐3个"明天就能干"的落地方向

输出示例格式:

## 产品机会清单

### P0级:原教旨主义·胡辣汤
- **产品方向**:完全不妥协的旗舰单品
- **具体实施**:挂标语"本店未做任何本地化改良,请谨慎食用"
- **对应情绪**:痛点 - 害怕"温吞的改良"
- **成本**:低 | **难度**:易
- **预期效果**:劝退式营销成为信任背书

### P1级:冰火回魂·CP组合
- **产品方向**:温度差体验套餐
- **具体实施**:胡辣汤85℃ + 绿豆沙0-4℃带冰碴
- **对应情绪**:爽点 - "灵魂归位"的生理冲击
- **成本**:中 | **难度**:易
- **预期效果**:制造强烈生理记忆点

### P2级:老乡认证·自助小料台
- **产品方向**:仪式感体验空间
- **具体实施**:整头紫皮大蒜 + 大桶宁化府醋 + 现泼油辣子
- **对应情绪**:痒点 - 身份认同与仪式感
- **成本**:低 | **难度**:易
- **预期效果**:"我懂行"的身份信号释放

完整案例参考

案例:胡辣汤水煎包

阶段一用户画像输出:

  • A类:乡愁味蕾固执派(情感驱动)
  • B类:碳水充能打工人(功能驱动,核心用户⭐)
  • C类:猎奇打卡尝鲜族(社交驱动)
  • D类:加班夜宵救赎者(场景驱动)

阶段二情绪洞察输出:

  • 痛点:"温吞的改良是对记忆的背叛"
  • 痒点:"粗粝辛辣证明没被生活磨平"
  • 爽点:"胡椒逼汗,灵魂归位"

阶段三产品机会输出:

  • P0:原教旨主义胡辣汤(拒绝改良作为卖点)
  • P1:冰火回魂套餐(85℃汤 + 0-4℃沙)
  • P2:老乡认证小料台(紫皮蒜现剥)

重要提示

关于AI输出的正确使用姿势

AI给出的不是"最终答案",而是快速可验证的方向。

  1. 这是起点不是终点:拿到分析结果后,需要结合真实业务场景快速测试迭代
  2. 精益创业思路:在投入大成本前,先用AI找感觉、建立方向感
  3. 验证优先于完美:用最小可行成本测试哪个方向最有市场潜力

此技能的价值

  • 传统方法:咨询公司数万元 + 1个月起步,或15个深度访谈 + 半个月
  • AI方法:10分钟对话 + 结构化洞察
  • 核心价值:不是"有了答案",而是"有了方向感",知道该验证什么

技能使用技巧

1. 行业适配建议

不同行业可以调整分析侧重点:

行业建议侧重点
餐饮食品生理体验细节、仪式感场景
SaaS/B2B决策链角色、ROI量化、风险厌恶
电商/消费品社交信号、身份投射、痛点文案
内容/教育知识焦虑、成就感路径、社交货币

2. 深度分析技巧

如果用户需要更深入的分析,可以:

  • 选择多个用户群分别分析
  • 对比不同用户群的差异,寻找交集机会
  • 针对单个情绪点进行"5个为什么"深挖

3. 输出格式选择

根据用户需求提供不同格式:

  • 执行摘要版:核心洞察 + 3个P0级机会
  • 完整报告版:全流程分析 + 详细机会清单
  • 演示文稿版:适合团队分享的结构化大纲

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

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

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

Codex

37.06%
按下载量换算86

Claude

27.99%
按下载量换算65

Cursor

18.99%
按下载量换算44

Gemini CLI

8.74%
按下载量换算20

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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。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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