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vision-simulator视觉模拟器

Agent Skill

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。

总安装

4,798

周安装

204

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,681
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: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

简介

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。

SKILL.md

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

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

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。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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