协作头脑风暴
brainstorming
在实现前澄清需求、探索设计选择,并形成清晰的开发方向。
ernie-monitor【开发与工程】文心大模型全网监测与舆情分析。当用户需要以下操作时使用此Skill:(1) 监测文心大模型及相关产品在全网各平台的内容和评论 (2) 进行舆情分析、情感分析、KOL挖掘 (3) 分析友商模型进展和竞争动态 (4) 生成监测报告、风险预警和运营建议 (5) 收集用户反馈并提炼核心观点。触发关键词:文心大模型监测、舆情分析、KOL挖掘、友商监测、内容监测、评论洞察、用户反馈分析、舆情预警、AI模型监测、大模型舆情。
独立 GitHub 快照 · 自动分类 · 以原作者文档为准
当用户需要全面监测文心大模型及相关产品在全网的表现时使用本Skill,典型场景包括:
| 平台类型 | 具体平台 | 监测内容 |
|---|---|---|
| 社交媒体 | 微博、小红书、抖音、视频号 | 帖子、短视频、动态 |
| 内容社区 | 微信公众号、知乎、B站 | 文章、视频、专栏 |
| 专业社区 | AI社区、开发者社区、行业论坛 | 技术讨论、项目分享 |
| 媒体资讯 | 新闻网站、科技媒体 | 报道、评论 |
使用各平台skill进行内容收集:
wechat-article-to-markdown 抓取文章xiaohongshu MCP服务搜索内容daily-hot-news 获取热榜web-research 进行调研arxiv-search 搜索学术论文内容去重与分类:
输出结构化监测报告,包含:
本Skill依赖以下辅助Skills:
| Skill | 用途 |
|---|---|
wechat-article-to-markdown | 微信公众号文章抓取 |
xiaohongshu | 小红书内容搜索与互动 |
daily-hot-news | 微博/知乎/B站/抖音热榜查询 |
web-research | 媒体/资讯/论坛调研 |
arxiv-search | AI社区学术论文搜索 |
chrome-devtools | 无API平台内容抓取 |
playwright-mcp | 浏览器自动化测试 |
skills/ernie-monitor/
├── SKILL.md # 本文件
├── scripts/
│ └── ernie_monitor.py # 监测脚本
├── references/
│ ├── monitoring_guide.md # 详细监测指南
│ ├── kol_framework.md # KOL评估框架
│ ├── sentiment_analysis.md # 情感分析方法
│ └── risk_assessment.md # 风险评估标准
├── assets/
│ └── templates/
│ └── report_template.md # 报告模板
提交监测报告前,请确认: