Omni Channel Agent

全渠道选品 Agent — 拉齐社媒端、SEO端、投放端数据，帮助运营同学确定待上线需求。触发词：选品、社媒热点、SEO调研、竞品广告、Facebook Ads、TikTok趋势。

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openclaw skills install @lygjoey/omni-channel-agent

全渠道选品 Agent

全自动从多个数据源抓取竞品和趋势数据，输出 Slack 格式报告。

三大频道 + KOL 雷达

🎯 KOL 趋势雷达（核心能力 — 源自趋势方法论文档）

基于《Identifying Global Social Media Trends for AI Agent Development》方法论，监控 11 个分层 KOL 账户，抓取最新内容并自动评估趋势适配度。

方法论核心原则：人类直觉 > 数据分析工具

数据有滞后、无法理解"氛围"、充满垃圾数据
利基社区（动漫粉、地下舞者、特效化妆师）开创最佳趋势
最终判断三要素：视觉区分度 + AI可复制性 + 虚荣心触发

三级账号体系

级别	账号	用途
🔴 T1 潮流引领者	@cyber0318, @hoaa.hanassii, @thybui.__	创造趋势，每天监控
🟡 T2 快速采用者	@angelinazhq, @lena_foxxx, @caroline_xdc, @upminaa.cos	趋势确认信号
🔵 T3 专业雷达	@cellow111, @emmawhatstwo, @voulezjj, @sawamura_kirari	运动捕捉/竞品/编辑

自动化能力

KOL profile 批量抓取 — 一次 Apify 调用获取所有账号最新内容
音频趋势聚合 — 多KOL使用相同音频 = 强趋势信号
AI 适配度评估 — 自动打分（传播力/互动率/AI关键词/音频/分享率）
趋势评估三问 — 视觉区分度？AI可复制性？虚荣心触发？

五阶段方法论

环境设置 — 克服地理围栏（SIM/VPN/设备语言/时区）
趋势发现 — 观察列表 + 音频驱动跟踪 + 关注列表逆向工程
算法训练 — 训练平台推荐算法（3-5天有序互动）
趋势评估 — 视觉区分度 + AI可复制性 + 虚荣心触发
数据管理 — 核心名单月更 + 趋势记录（视频链接+音频链接+视觉描述）

详细方法论参见: TREND_METHODOLOGY.md

📱 社媒端（6个数据源）

数据源	工具	费用
KOL 雷达(11账号)	Apify `clockworks/tiktok-scraper` profile模式	Apify 按量
TikTok	Apify `clockworks/tiktok-scraper`	Apify 按量
Instagram	Apify `apify/instagram-scraper`	Apify 按量
YouTube	Apify `streamers/youtube-scraper`	Apify 按量
Reddit	Apify `trudax/reddit-scraper-lite`	Apify 按量
Google Trends	pytrends (免费)	免费

🔍 SEO端

数据源	说明
Semrush API	竞品关键词（11个竞品域名）
Sitemap	art.myshell.ai 页面去重
Notion Bot DB	已有 Bot 去重

📢 投放端

数据源	说明
Facebook Ads Library	通过 Apify `apify/facebook-ads-scraper`，4个查询场景

环境要求

text

APIFY_TOKEN=...          # Apify API token (必须)
SEMRUSH_API_KEY=...      # Semrush API key (SEO端必须)
NOTION_IMAGE_BOT_TOKEN=... # Notion token (去重用，可选)

使用方法

bash

SKILL_DIR=~/.openclaw/workspace/skills/omni-channel-agent

# 全量 Pipeline（KOL雷达+社媒+SEO+投放）
python3 $SKILL_DIR/run_pipeline.py --query "ai filter"

# 单频道
python3 $SKILL_DIR/run_pipeline.py --channel social --query "ai filter"
python3 $SKILL_DIR/run_pipeline.py --channel seo
python3 $SKILL_DIR/run_pipeline.py --channel ads --query "ai photo generator"

# 快速测试（减少数据量）
python3 $SKILL_DIR/run_pipeline.py --test

# 参数说明
--query       搜索关键词（默认 "ai filter"）
--channel     频道选择 all/social/seo/ads（默认 all）
--region      区域 US/EU/ASIA（默认 US）
--max-results 每个源最大结果数（默认 15）

输出

output/full_report_YYYYMMDD_HHMM.txt — Slack 格式完整报告
output/social_*.json — 社媒原始数据（含KOL雷达 + 音频趋势 + AI适配度评估）
output/seo_*.json — SEO 关键词数据
output/ads_*.json — 广告数据
output/all_data_*.json — 全量合并数据

文件结构

text

omni-channel-agent/
├── SKILL.md                # 本文件
├── TREND_METHODOLOGY.md    # 社媒趋势方法论（Lark文档完整版）
├── apify_client.py         # Apify REST API 客户端
├── run_pipeline.py         # 主 Pipeline（KOL雷达+3频道编排）
├── run_all.py              # 社媒端单独运行
├── run_multi_query.py      # 多场景查询
├── sources/
│   ├── kol_radar.py        # 🆕 KOL 雷达（11账号监控+音频聚合+AI评估）
│   ├── tiktok.py           # TikTok via Apify
│   ├── instagram.py        # Instagram via Apify
│   ├── youtube.py          # YouTube via Apify
│   ├── reddit.py           # Reddit via Apify
│   ├── google_trends.py    # Google Trends (pytrends)
│   ├── facebook_ads.py     # Facebook Ads via Apify
│   ├── seo_pipeline.py     # SEO: Semrush + Sitemap + Notion dedup
│   ├── ads_pipeline.py     # 投放: 4个场景
│   └── twitter.py          # Twitter (待修复 token)
├── formatters/
│   └── slack_formatter.py
└── output/                 # 数据输出

注意事项

KOL 雷达每次批量抓取 11 个账号，Apify 消耗较大，建议非 test 模式每天 1-2 次
Instagram 和 Reddit 的 Apify actor 是按量付费的
Google Trends 有 rate limit，高频调用会 429
Sitemap 需要 User-Agent header（403 防护）
Twitter API 的 token 需要官方 Bearer token，当前 OpenTwitter JWT 不兼容
趋势最终判断需人类直觉 — AI 评分仅供初筛，视觉效果/氛围/文化细微差别只有人眼能捕捉