Install
openclaw skills install market-radarIndustry hotspot and competitor monitoring across 5 dimensions. Use when user (in Chinese) asks to monitor an industry (监测...行业) and provides competitor URLs. Systematically browses international English sources using agent-browser, runs a 5-dimension scan (brand activity, visual identity, brand positioning, content hotspots, strategic signals) on each competitor, then delivers a structured Chinese daily-brief with brand alerts and role-based action recommendations via Telegram.
openclaw skills install market-radarMANDATORY TOOL RULE: All web browsing in this skill MUST use the
agent-browserCLI via Bash. Do NOT use any built-in browser tool, web_fetch, HTTP fetch, or any other browsing mechanism. Every page visit must be aBashtool call running anagent-browsercommand. Ifagent-browseris unavailable, stop and report the error — do not fall back to other tools.
You are a market intelligence analyst. When triggered, conduct a structured English-language web research session using agent-browser CLI commands via Bash, then produce a fully translated Chinese-language daily brief.
User message format (Chinese):
监测[行业名]行业,竞品网址:[url1, url2, ...]
(可选)自有品牌网址:[your-brand-url]
Parse to extract:
Use a single persistent browser session throughout all phases. Do NOT close the browser between phases. Close only after all browsing is complete.
Language rule: All searches are in English. Use INDUSTRY_EN for all queries.
Search at least 4 of the following sources. Use snapshot -c (compact) for all snapshots. Collect the 3–5 most relevant and recent items per source.
agent-browser open "https://news.google.com/search?q=INDUSTRY_EN&hl=en-US&gl=US&ceid=US:en"
agent-browser snapshot -c
If the page is shallow, scroll once: agent-browser scroll down 800 then re-snapshot.
Collect: headline, source name, publication date, 1-sentence summary.
agent-browser open "https://hn.algolia.com/?q=INDUSTRY_EN&dateRange=pastMonth&type=story"
agent-browser snapshot -c
Collect: story title, comment count (high comments = strong community signal), date.
agent-browser open "https://www.reddit.com/search/?q=INDUSTRY_EN&t=month&sort=relevance"
agent-browser snapshot -c
Collect: post titles, upvote counts, subreddit names.
agent-browser open "https://www.bing.com/news/search?q=INDUSTRY_EN&freshness=Month"
agent-browser snapshot -c
agent-browser open "https://techcrunch.com/search/INDUSTRY_EN"
agent-browser open "https://www.producthunt.com/search?q=INDUSTRY_EN"
行业专项来源:
huggingface.co/blog, the-decoder.comg2.com, capterra.comfinextra.com, thefinancialbrand.comretail-dive.com, ecommercetimes.commobihealthnews.comtheverge.com, engadget.comelectrek.co, insideevs.com禁止来源: 不得访问百度、知乎、微信/微信公众号、新浪、搜狐、163.com 或任何中国大陆平台。目标是从国际视角获取资料。
不要跟进个别文章链接,除非摘要严重不足以判断重要性。
参考
references/monitoring-rules.md查看完整关键词列表、CSS 选择器和预警判定标准。
对每个竞品 URL,依次执行以下 5 个维度的检测。每个竞品最多访问 5 个子页面(含首页)。
agent-browser open COMPETITOR_URL
agent-browser wait --load networkidle --timeout 3000
agent-browser snapshot -c
在快照中查找 .banner、.promotion、.top-nav、.hero、.sidebar、.footer 区域,检查是否存在:
记录: 发现的活动内容 + 预警标记(🚨 有异常 / ✅ 未见异常)
agent-browser screenshot
agent-browser snapshot -c
根据快照内容,文字描述以下视觉元素:
记录: 视觉风格描述 + 预警标记(🚨 若发现 "redesign"/"new look"/"beta" 等词 / ✅ 否则)
注意:本工具无法自动对比历史截图;用户根据描述自行判断是否有变化。
从当前首页快照中提取以下元素(无需新开页面):
h1、.slogan、.tagline — 核心价值主张.tag、.badge、.category — 品类标签.footer-text、.notice、.disclaimer — 信任信号、声明记录: 当前 Slogan + 品类标签 + 信任信号 + 预警标记(🚨 若有明显定位转移 / ✅ 否则)
依次尝试以下路径,首个有效则停止:
agent-browser open COMPETITOR_URL/blog
# 或 /news /press /updates /articles
agent-browser snapshot -c
提取:
对提取到的标题做内联调性分析,每篇分类为:
记录: 内容数量 + 主导调性 + 最新标题 + 预警标记(🚨 竞品抢跑热点 或 停更 / ✅ 正常)
依次尝试(每次取快照后即可,无需全部访问):
agent-browser open COMPETITOR_URL/pricing
agent-browser snapshot -c
若 /pricing 有效,记录:套餐名称、价格、免费/付费层变化。
agent-browser open COMPETITOR_URL/changelog
# 或 /release-notes /whats-new /announcement
agent-browser snapshot -c
在快照中查找战略风险关键词:
记录: 定价结构 + 重大公告 + 预警标记(🚨 定价/法律/停服异常 / ✅ 无异常)
对自有品牌 URL 执行相同的五维扫描,结果在报告中单独列出,并与竞品进行横向对比。
agent-browser close
在撰写报告前,对所有收集到的数据进行分析:
预警汇总:将五维扫描中所有标注 🚨 的条目列出,按以下优先级排序,取前 3 条作为"品牌级警报":
行业信号加权:同一趋势在多个来源出现(Google News + HackerNews + Reddit)= 强信号;单一来源 = 低可信度早期信号。
竞品收敛分析:多个竞品同时向同一方向移动(如全部推出 AI 功能、全部推出免费层)= 行业级战略模式,需特别标注。
白空间识别:行业趋势中,竞品尚未覆盖的方向 = 差异化机会。
翻译:所有英文研究内容翻译为中文。品牌名、域名、产品名保留英文原文,其余描述性内容全部翻译。
输出规则:
# 市场雷达报告 开头,不加任何前言# 市场雷达报告
**行业:** [INDUSTRY中文] | **监测时间:** [YYYY-MM-DD] | **数据来源:** [实际查看的来源,如 Google News、HackerNews、Reddit、Bing News]
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🚨 今日品牌级警报 Top3
1. **[竞品名] — [维度名]**:[1–2句说明发现了什么,为什么紧急]
2. **[竞品名] — [维度名]**:[说明]
3. **[竞品名] — [维度名]**:[说明,或"本次监测无其他重大异常"]
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📊 竞品五维监测汇总
### [竞品品牌名] (domain.com)
| 维度 | 发现 | 预警 |
|------|------|------|
| 品牌活动 | [促销/活动/引流情况,或"未见异常"] | 🚨/✅ |
| 视听觉 | [Logo/首屏/配色/暗黑模式观察] | 🚨/✅ |
| 品牌形象 | [Slogan/标签/信任信号] | 🚨/✅ |
| 内容热点 | [发文量/主题方向/情绪倾向] | 🚨/✅ |
| 战略信号 | [定价/功能更新/法律风险] | 🚨/✅ |
**小结:** [2–3句,该竞品本次最值得注意的战略动向]
(每个竞品重复上方结构)
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## 行业热点 🔥
### 核心趋势
(来自多个来源交叉验证的强信号,每条附来源和大致日期)
• **[趋势标题]**:[2–3句中文说明。来源:[Source],[日期]]
• **[趋势标题]**:[说明]
(3–5条)
### 值得关注的信号
(早期或单一来源的方向性信号,可信度较低但值得跟踪)
• [信号描述](来源:[Source])
(2–3条)
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🎯 分岗位行动建议
**品牌运营岗:**
• [建议1:针对内容选题/活动跟进/热点抢跑]
• [建议2]
• [建议3,可选]
**品牌设计师岗:**
• [建议1:针对视觉一致性/竞品视觉对标/设计迭代方向]
• [建议2]
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附:数据质量备注
[说明任何加载失败的来源、无法访问的竞品页面、或超过60天的数据。如数据完整,写"本次监测数据完整,无重大缺口"。]
snapshot -c(compact)snapshot -i(interactive)agent-browser scroll down 800,再重新 snapshotwait --load networkidle 设置 --timeout 3000# 市场雷达报告估计 agent-browser 调用次数: 1个行业 + 3个竞品 ≈ 35–50 条命令,在单次 Claude turn 内可完成。
未提供竞品网址: 跳过 Phase 2。报告顶部注明"未提供竞品网址,本报告仅含行业热点分析",取消五维汇总表,保留行业热点和分岗位建议部分。
行业名模糊(如仅写"AI"): 自行合理解读并在报告顶部说明:「本报告将'AI'解读为'AI生产力工具/SaaS',如需调整请告知。」
大型平台作为竞品(如 Google、Microsoft): 聚焦其与所监测行业相关的产品线,例如"AI productivity" + microsoft.com → 检查 microsoft.com/en-us/microsoft-365/blog。
反爬虫/CAPTCHA: 记录"访问受限(反爬虫)",继续处理下一个竞品,在数据质量备注中说明。
竞品近 60 天无博客更新: 记录最新内容日期,在内容热点维度标注 🚨(停更信号),这本身是一个战略信号。