Lord1Egypt AI Market Research 组合技能
整合 crawl4ai、trendradar、product-research 的全链路市场研究自动化
定义
ai-market-research 是 OpenClaw 的组合技能，提供端到端的市场研究能力：
- crawl4ai - 深度网页抓取与结构化提取
- trendradar - 多平台热点监控与舆情分析
- product-research - 结构化市场分析框架（竞品/用户/趋势）
- agentmemory - 历史数据持久化与跨期对比
适用场景
- 竞品进入新市场前的深度调研
- 行业趋势追踪（每周/每月自动报告）
- 新品发布前的市场环境扫描
- 投资决策前的赛道分析
核心能力
输入参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
topic |
string | ✅ | 研究主题（产品名/行业/赛道） |
depth |
enum | ⭕ | 研究深度：quick（1小时）/standard（4小时）/deep（8小时+） |
sources |
array | ⭕ | 指定 crawl4ai 抓取的URL列表（不指定则自动发现） |
output_format |
enum | ⭕ | 输出格式：markdown/html/json（默认 markdown） |
compare_previous |
bool | ⭕ | 是否与历史研究对比（默认 true） |
输出产物
- 主报告 (
research-report.md) - 结构化分析 - 数据附件 (
artifacts/) - 原始抓取内容、热度摘要、竞品表格 - 记忆写入 - 自动保存到 agentmemory，支持长期追踪
工作流
graph LR
A[任务: 研究 X] --> B[crawl4ai 深度抓取]
A --> C[trendradar 热点聚合]
B --> D[product-research 分析引擎]
C --> D
D --> E[生成结构化报告]
E --> F[保存到 agentmemory]
F --> G[推送结果]
阶段说明
数据采集 (Data Collection)
- crawl4ai: 抓取产品官网、竞品页、评测文章、用户评论
- trendradar: 获取微博/知乎/百度等平台的关联热点
数据分析 (Analysis)
- product-research: 应用标准框架（SWOT/PEST/竞品矩阵）
- AI 摘要: 提炼核心洞察、风险评估、机会点
知识存储 (Memory)
- 将本次研究的关键结论存入向量数据库
- 建立
topic → timestamp → findings索引链
报告交付 (Delivery)
- 生成 Markdown 报告（支持微信阅读）
- 可选 HTML 可视化版本
- 通过 OpenClaw 消息通道推送
使用示例
基本调用
# 快速研究（1小时）
ai-market-research --topic "宇树科技机器人" --depth quick
# 深度研究（8小时+）
ai-market-research --topic "人形机器人赛道" --depth deep --compare_previous true
指定数据源
ai-market-research \
--topic "特斯拉FSD" \
--sources "https://tesla.com/fsd" "https:// electrek.co/tesla-fsd-review" \
--output_format markdown
配置依赖
MCP 服务
必须已启动：
crawl4ai(localhost:11235)trendradar(localhost:3333)
技能启用
以下技能必须在 openclaw.json 中启用：
product-researchagentmemory(插件)vector-memory（可选，用于历史对比）
环境变量
AI_API_KEY- 用于 trendradar AI 分析（如果启用）OPENCLAW_WECHAT_TO- 微信推送目标（optional）
性能与成本
| 深度 | 预计耗时 | crawl4ai 调用 | trendradar 调用 | LLM token 消耗 |
|---|---|---|---|---|
| quick | ~1h | 5-10 URL | 1次（当日数据） | ~50k |
| standard | ~4h | 20-30 URL | 3天历史 + 每日增量 | ~200k |
| deep | ~8h+ | 50+ URL | 7天历史 + 全平台 | ~500k+ |
故障排除
常见问题
- crawl4ai JWT 错误 → 检查
CRAWL4AI_JWT环境变量 - trendradar MCP 连接失败 → 确认
uv run python -m mcp_server.server正在运行 - memory 写入失败 → 确认
agentmemory插件已启用 - token 超限 → 降低
depth或减少sources数量
安装
手动安装
# 克隆到技能目录
git clone https://github.com/yourusername/ai-market-research-skill.git \
~/.openclaw/workspace/.agents/skills/ai-market-research
# 启用技能（添加到 openclaw.json）
# 重启网关
openclaw gateway restart
通过 ClawHub（即将推出）
搜索 ai-market-research 并一键安装。
Roadmap
- 真实 MCP 调用（替换模拟数据）
- product-research 深度集成
- 自动来源发现（Google 搜索 + 筛选）
- 向量历史对比（vector-memory）
- Webhook 推送自动化
- Docker 容器化
- 多语言报告支持
License
MIT © Chace