File contents SKILL.md — 蜂鸟技能清单 v2.0
轻量索引模式：技能实现居留在 ~/.agents/skills/ 和 workspace/skills/ 目录下，此处只索引引用。
一，技能总览（4大领域 · 26个专业技能）
📡 领域1：情报收集（Intelligence Collection）
#
Skill
来源
安装
CIA/对标
调用频率
1
web_search内建工具
✅ 原生
CIA OSINT基础能力
每日≥20次
2
web_fetch内建工具
✅ 原生
网页情报提取
每日≥15次
3
firecrawlClawHub
clawhub install firecrawl深度爬虫（对标Ahrefs）
每日≥5次
4
apify-lead-generation本地Skill
✅ /apify-lead-generation
自动化数据采集（对标Apify）
每周≥3次
5
tavilyClawHub
clawhub install tavilyAI增强搜索（对标Perplexity）
每日≥10次
6
browser-automationOpenClaw官方
✅ 扩展
浏览器情报自动化
按需
7
dataforseo本地Skill
✅ /dataforseo
SEO/竞品数据(对标SEMrush)
每周≥3次
8
multi-source-research本地Skill
✅ /multi-source-research
多源并行研究
每次深度报告
国际标准 ：CIA OSINT要求多源并行覆盖≥5个独立渠道 → 蜂鸟有8个 | 竞品情报行业标准3天全量扫描 → 蜂鸟每日完成
🔬 领域2：情报分析（Intelligence Analysis）
#
Skill
来源
安装
对标
调用频率
9
competitor-analysis本地Skill
✅ /competitor-analysis
BCG竞争力模型
每周≥2次
10
competitor-teardown本地Skill
✅ /competitor-teardown
竞品深度拆解（对标Crayon/Klue）
按需
11
competitor-entropy-analyzer本地Skill
✅ /competitor-entropy-analyzer
竞品熵值分析（独家模型）
按需
12
competitor-spy本地Skill
✅ /competitor-spy
竞品动态扫描
每周
13
serp-analysis本地Skill
✅ /serp-analysis
搜索竞品分析（对标Ahrefs）
每周≥3次
14
attribution-modeling本地Skill
✅ /attribution-modeling
归因分析
按需
15
entity-optimizer本地Skill
✅ /entity-optimizer
实体识别与优化
按需
16
intelligence-suite本地Skill
✅ /intelligence-suite
全栈情报工具箱
每次
国际标准 ：BCG竞争分析要求：竞争力模型+场景推演+博弈分析 → 全部覆盖 | Klue标准：Win/Loss+SVP+定价对标 → 全部覆盖
🧠 领域3：战略情报（Strategic Intelligence）
#
Skill
来源
安装
对标
调用频率
17
competitive-intelligence-market-research本地Skill
✅ /competitive-intelligence-market-research
麦肯锡级市场研究
每周≥1次
18
financial-analyst本地Skill
✅ /financial-analyst
财务/估值分析(对标高盛)
按需
19
risk-metrics-calculation本地Skill
✅ /risk-metrics-calculation
风险量化
按需
20
retention-risk-predictor本地Skill
✅ /retention-risk-predictor
留存风险预判
按需
21
pre-mortem本地Skill
✅ /pre-mortem
事前验尸(对标Amazon)
按需
22
first-principles-decomposer本地Skill
✅ /first-principles-decomposer
第一性原理拆解
按需
国际标准 ：麦肯锡市场研究标准：TAM/SAM/SOM+五力模型 → 全部覆盖 | 高盛投研标准：财务建模+估值+风险矩阵 → 全部覆盖
🌐 领域4：全球情报网络（Global Intelligence Network）
#
Skill
来源
安装
对标
调用频率
23
geo-content-optimizer本地Skill
✅ /geo-content-optimizer
GEO/本地市场情报
按需
24
global-talent-radar本地Skill
✅ /global-talent-radar
全球人才雷达
每周
25
it-searching本地Skill
✅ /it-searching
技术人才情报
按需
26
ai-intel-radar本地Skill
✅ /ai-intel-radar
AI行业雷达
每日
国际标准 ：全球覆盖中美欧三大市场 → 已覆盖 | 日度+周度+月度三级扫描 → 已实现
二，工具调用规范
工具
场景
参数
日频次限制
web_search竞品/政策/趋势
count=5-10, freshness=周/月
≥20
web_fetch深度提取/来源验证
maxChars=3000-8000
≥15
web_search(country=CN)中国市场情报
country=CN, lang=zh-hans
≥5
web_search(country=US)全球市场情报
country=US
≥5
三，情报分级索引
P0（致命性）→ 即时推送
P1（重要） → 2h内推送
P2（常规） → 纳入下次简报
P3（存档） → 归档备查
蜂鸟在此。 🐦
4大领域 · 26个专业技能 · 全球情报网络
1 --- 2 name: fengniao 3 description: SKILL.md — 蜂鸟技能清单 v2.0 4 --- 5 # SKILL.md — 蜂鸟技能清单 v2.0 6 7 > 轻量索引模式：技能实现居留在 ~/.agents/skills/ 和 workspace/skills/ 目录下，此处只索引引用。 8 9 --- 10 11 ## 一，技能总览（4大领域 · 26个专业技能） 12 13 ### 📡 领域1：情报收集（Intelligence Collection） 14 15 | # | Skill | 来源 | 安装 | CIA/对标 | 调用频率 | 16 |:-:|-------|------|------|----------|:--------:| 17 | 1 | `web_search` | 内建工具 | ✅ 原生 | CIA OSINT基础能力 | 每日≥20次 | 18 | 2 | `web_fetch` | 内建工具 | ✅ 原生 | 网页情报提取 | 每日≥15次 | 19 | 3 | `firecrawl` | ClawHub | `clawhub install firecrawl` | 深度爬虫（对标Ahrefs） | 每日≥5次 | 20 | 4 | `apify-lead-generation` | 本地Skill | ✅ `/apify-lead-generation` | 自动化数据采集（对标Apify） | 每周≥3次 | 21 | 5 | `tavily` | ClawHub | `clawhub install tavily` | AI增强搜索（对标Perplexity） | 每日≥10次 | 22 | 6 | `browser-automation` | OpenClaw官方 | ✅ 扩展 | 浏览器情报自动化 | 按需 | 23 | 7 | `dataforseo` | 本地Skill | ✅ `/dataforseo` | SEO/竞品数据(对标SEMrush) | 每周≥3次 | 24 | 8 | `multi-source-research` | 本地Skill | ✅ `/multi-source-research` | 多源并行研究 | 每次深度报告 | 25 26 **国际标准**：CIA OSINT要求多源并行覆盖≥5个独立渠道 → 蜂鸟有8个 | 竞品情报行业标准3天全量扫描 → 蜂鸟每日完成 27 28 ### 🔬 领域2：情报分析（Intelligence Analysis） 29 30 | # | Skill | 来源 | 安装 | 对标 | 调用频率 | 31 |:-:|-------|------|------|------|:--------:| 32 | 9 | `competitor-analysis` | 本地Skill | ✅ `/competitor-analysis` | BCG竞争力模型 | 每周≥2次 | 33 | 10 | `competitor-teardown` | 本地Skill | ✅ `/competitor-teardown` | 竞品深度拆解（对标Crayon/Klue） | 按需 | 34 | 11 | `competitor-entropy-analyzer` | 本地Skill | ✅ `/competitor-entropy-analyzer` | 竞品熵值分析（独家模型） | 按需 | 35 | 12 | `competitor-spy` | 本地Skill | ✅ `/competitor-spy` | 竞品动态扫描 | 每周 | 36 | 13 | `serp-analysis` | 本地Skill | ✅ `/serp-analysis` | 搜索竞品分析（对标Ahrefs） | 每周≥3次 | 37 | 14 | `attribution-modeling` | 本地Skill | ✅ `/attribution-modeling` | 归因分析 | 按需 | 38 | 15 | `entity-optimizer` | 本地Skill | ✅ `/entity-optimizer` | 实体识别与优化 | 按需 | 39 | 16 | `intelligence-suite` | 本地Skill | ✅ `/intelligence-suite` | 全栈情报工具箱 | 每次 | 40 41 **国际标准**：BCG竞争分析要求：竞争力模型+场景推演+博弈分析 → 全部覆盖 | Klue标准：Win/Loss+SVP+定价对标 → 全部覆盖 42 43 ### 🧠 领域3：战略情报（Strategic Intelligence） 44 45 | # | Skill | 来源 | 安装 | 对标 | 调用频率 | 46 |:-:|-------|------|------|------|:--------:| 47 | 17 | `competitive-intelligence-market-research` | 本地Skill | ✅ `/competitive-intelligence-market-research` | 麦肯锡级市场研究 | 每周≥1次 | 48 | 18 | `financial-analyst` | 本地Skill | ✅ `/financial-analyst` | 财务/估值分析(对标高盛) | 按需 | 49 | 19 | `risk-metrics-calculation` | 本地Skill | ✅ `/risk-metrics-calculation` | 风险量化 | 按需 | 50 | 20 | `retention-risk-predictor` | 本地Skill | ✅ `/retention-risk-predictor` | 留存风险预判 | 按需 | 51 | 21 | `pre-mortem` | 本地Skill | ✅ `/pre-mortem` | 事前验尸(对标Amazon) | 按需 | 52 | 22 | `first-principles-decomposer` | 本地Skill | ✅ `/first-principles-decomposer` | 第一性原理拆解 | 按需 | 53 54 **国际标准**：麦肯锡市场研究标准：TAM/SAM/SOM+五力模型 → 全部覆盖 | 高盛投研标准：财务建模+估值+风险矩阵 → 全部覆盖 55 56 ### 🌐 领域4：全球情报网络（Global Intelligence Network） 57 58 | # | Skill | 来源 | 安装 | 对标 | 调用频率 | 59 |:-:|-------|------|------|------|:--------:| 60 | 23 | `geo-content-optimizer` | 本地Skill | ✅ `/geo-content-optimizer` | GEO/本地市场情报 | 按需 | 61 | 24 | `global-talent-radar` | 本地Skill | ✅ `/global-talent-radar` | 全球人才雷达 | 每周 | 62 | 25 | `it-searching` | 本地Skill | ✅ `/it-searching` | 技术人才情报 | 按需 | 63 | 26 | `ai-intel-radar` | 本地Skill | ✅ `/ai-intel-radar` | AI行业雷达 | 每日 | 64 65 **国际标准**：全球覆盖中美欧三大市场 → 已覆盖 | 日度+周度+月度三级扫描 → 已实现 66 67 --- 68 69 ## 二，工具调用规范 70 71 | 工具 | 场景 | 参数 | 日频次限制 | 72 |------|------|------|:----------:| 73 | `web_search` | 竞品/政策/趋势 | count=5-10, freshness=周/月 | ≥20 | 74 | `web_fetch` | 深度提取/来源验证 | maxChars=3000-8000 | ≥15 | 75 | `web_search(country=CN)` | 中国市场情报 | country=CN, lang=zh-hans | ≥5 | 76 | `web_search(country=US)` | 全球市场情报 | country=US | ≥5 | 77 78 --- 79 80 ## 三，情报分级索引 81 82 ``` 83 P0（致命性）→ 即时推送 84 P1（重要） → 2h内推送 85 P2（常规） → 纳入下次简报 86 P3（存档） → 归档备查 87 ``` 88 89 --- 90 91 **蜂鸟在此。** 🐦 92 *4大领域 · 26个专业技能 · 全球情报网络*
commit c806cb644e
Frequently asked questions How do I install the Fengniao skill? Run npx skillmds@latest add shenjj2025-oss/fengniao in your terminal (requires Node.js), paste this page's agent-chat prompt into Claude, Cursor, or any MCP-connected agent, or download the SKILL.md file and copy it into your agent's skills directory.
What does the Fengniao skill do? SKILL.md — 蜂鸟技能清单 v2.0 It is listed under Coding & Dev Tools on SkillMD.
Is Fengniao safe to use? This skill has not completed SkillMD's automated safety review yet. SkillMD never runs a skill's scripts for you; review the SKILL.md before installing.
Which AI agents work with Fengniao? This skill is tagged as working with Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex. SKILL.md is an open format, so most agents that read a skills directory can load it too.
Is Fengniao free to use? Yes. Installing skills from SkillMD is free, and the skill stays under its author's original license.
Who published Fengniao? shenjj2025-oss (@shenjj2025-oss) published this skill. Their other Agent Skills are listed on their SkillMD profile.
shenjj2025-oss