Install
$ agentstack add skill-yanhua1010-self-media-content-workflow-self-media-trend-radar ✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.
Security review
✓ PassedNo issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →
- ✓ Prompt-injection patterns
- ✓ Secret / credential exfiltration
- ✓ Dangerous shell & filesystem operations
- ✓ Untrusted network calls
- ✓ Known-malicious package signatures
What it can access
- ✓ Network access No
- ✓ Filesystem access No
- ✓ Shell / process execution No
- ✓ Environment & secrets No
- ✓ Dynamic code execution No
From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.
Verified badge
Passed review? Show it. Paste this badge into your README — it links to the public security report.
Reliability & compatibility
Declared compatibility
Compatibility is declared by the source manifest. End-to-end runtime verification is coming — see below.
We're building live execution health for every listing: tool-call success rate, median latency, uptime, and last-checked timestamps — measured, not self-reported. It isn't live yet, so we don't show numbers we can't stand behind.
How agent discovery & health will work →About
热点与竞品雷达
目标
识别用户需求、表达结构和时效机会,不复制竞品观点或文案。
数据源优先级
- 用户提供的链接、截图、导出文件和素材。
- 官方文档、原始发布、论文、公告和作者原帖。
- 平台公开搜索、热榜、竞品主页和公开互动数据。
- 可信二手资料,用于补充背景,不替代一手事实。
近期产品、人物、价格、版本、新闻和平台规则必须联网核验。技术事实优先使用官方来源。
研究流程
1. 定义研究问题
确认要回答的是热点窗口、关键词需求、竞品结构、账号定位还是内容机会。先限定平台、时间范围和样本数量。
2. 收集有限样本
只收集能回答问题的样本。记录链接、发布时间、标题、内容形态、公开互动和观察备注。不要把一次高表现直接叫作规律。
3. 拆解结构
逐条检查:
- 标题使用了什么承诺、身份、冲突或信息差。
- 开头 3 秒或第一屏如何建立停留。
- 内容如何组织证据、故事、步骤和转折。
- 封面或首图承担什么任务。
- 行动、标签、合集和发布时间如何配合目标。
- 评论区暴露了哪些真实问题和反对意见。
4. 判断机会
区分:
- 可以直接核验的事实。
- 多个样本重复出现的模式。
- 可能由热点、投流或账号体量造成的现象。
- 用户能加入的一手经验、反证和独立判断。
5. 转成原创选题
每个候选写明:一句话判断、目标受众、时效窗口、一手证据、差异化角度、适合平台、仍缺证据和风险。
输出
交付:
- 研究范围和样本说明。
- 3 到 5 条结构性发现。
- 不能下结论的内容。
- 3 到 5 个原创选题。
- 最推荐选题和下一步验证动作。
读取 [research-safety.md](references/research-safety.md) 并遵守账号隔离、只读、控频、遇阻即停和凭证保护规则。
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: yanhua1010
- Source: yanhua1010/self-media-content-workflow
- License: MIT
Install and usage instructions live in the source repository linked above.
Reviews
No reviews yet — be the first.
Write a review
Versions
- v0.1.0 Imported from the upstream source.