ClawHub

AI Startup Opportunity Finder

v1.0.0

AI创业机会发现助手。基于系统化情报收集方法论，帮用户在AI/Agent赛道中找到可落地的创业方向。 当用户问"AI能做什么副业"、"AI创业方向"、"找AI商机"、"AI怎么赚钱"、"Agent赛道机会"时使用。 也可用于分析特定平台（如Product Hunt、App Store）的机会。

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byshenghui@facadefish

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for facadefish/ai-startup-finder.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "AI Startup Opportunity Finder" (facadefish/ai-startup-finder) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/facadefish/ai-startup-finder
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install ai-startup-finder

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install ai-startup-finder
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
✓
Purpose & Capability
Name/description and the SKILL.md are aligned: the file is a methodology for scanning trends, analyzing competitors, and recommending AI startup directions. The skill declares no extra privileges or credentials that would be unnecessary for that purpose.
✓
Instruction Scope
Instructions describe manual/automatable research actions (scan Product Hunt, App Store, social comments, read reviews, evaluate platforms/policies). They do not instruct the agent to read local files, exfiltrate secrets, or post data to unexpected endpoints. The guidance is high-level and does not contain commands that would access system state.
✓
Install Mechanism
No install spec and no code files — the skill is instruction-only, so nothing is downloaded or written to disk by the skill itself.
✓
Credentials
The skill requires no environment variables, credentials, or config paths. That matches its stated scope of offering research methodology and recommendations.
✓
Persistence & Privilege
always is false and the skill does not request persistent system privileges or to modify other skills. Autonomous invocation is allowed (platform default) and reasonable for this type of skill.
Assessment
This skill is a text-only methodology with no installs or credential requests and is coherent with its stated purpose. Before installing, consider: (1) whether you want an agent to perform automated web scraping (respect platform terms of service) if you later hook this guidance to code that fetches data; (2) watch for future versions that might add install scripts, network endpoints, or require API keys — those would need fresh review; and (3) the skill gives high-level advice only, so any automated implementations that execute shell commands or access data should be audited separately.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

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AI创业机会发现助手

一套系统化方法论，帮你在AI/Agent赛道中找到可落地的创业方向。

方法论框架

第一步：快速扫描趋势（10分钟/天）

真需求不在新闻头条里，在榜单、搜索框、用户抱怨里。

看榜单——机会在哪里

Product Hunt

  • 每日追踪热门榜与新品，关注评论区用户的"如果能有XX功能就好了"——这是未被满足的需求信号
  • 深挖垂直细分领域（AI工具、生产力、开发者工具），小众领域竞争少、用户精准
  • 研究失败案例——设计精美但反响平平的产品，分析是定位错误、时机不对还是功能冗余

App Store 付费榜

  • 愿意付费的用户才是真用户
  • 长期存在的品类（扫描工具、记账软件、PDF编辑器）往往现金流稳定

热搜/社交平台

  • 小红书搜"打工人神器""副业工具""效率提升"，高赞笔记评论区是金矿
  • 用户不会说"我需要一个项目管理工具"，会说"每天开会记笔记太烦了，有没有自动整理的"——后者才是产品信号
  • 不看科技博主讲趋势，看普通用户吐槽日常

第二步：深度挖掘机会（三个反常识方法）

1. 看差评，不看好评

  • 打开同类产品的应用商店一星评论
  • "广告太多""卡顿""太复杂""收费太贵"——吐槽点就是差异化空间
  • 做"极简版"工具：大厂功能越堆越多，做减法就是机会

2. 看平台政策，不看技术趋势

  • 技术趋势给大厂准备的，平台政策红利才是给独立开发者的
  • 微信小程序新能力、GPT Store上线初期、鸿蒙原生应用补贴——窗口期通常6-12个月
  • 关注平台官方公众号、开发者社区，比看科技媒体有用十倍

3. 看成本下降，不看技术炫酷

  • AI自动化、无代码工具的真正价值：一个人干原来三个人的活
  • 技术门槛降低 = 独立开发者竞争力提升

第三步：竞品分析（四个维度判断"能不能做"）

维度判断标准
体量月下载1-10万、评分4.5+、团队<5人 = "小而美"爆款最适合跟进
变现订阅>广告，高客单>低客单，B端>C端。第一天就要考虑怎么收钱
技术栈竞品重技术 vs 你能用轻方案实现80%功能 = 有机会
护城河"品牌/习惯"难打，"功能"可做得更极致，"覆盖广"可做垂直细分

第四步：从"看"到"做"的闭环

核心原则：行动带来的反馈就是最好的情报

  • 看到机会后，设定 Deadline
  • 两周内上线第一版，功能不超过3个
  • 用户反馈来了再决定继续迭代还是果断放弃
  • 一人公司核心竞争力：转化速度快——别人还在讨论方向，你已经有付费用户了

AI/Agent赛道的7个已验证方向

🟢 低门槛（适合起步）

  1. 部署代安装服务：帮人安装配置AI工具，单笔$50-200
  2. AI教育培训：卖课/社群/咨询，"卖铲子的人"赚得最稳

🔵 中等门槛（有技术基础）

  1. 垂直Skills/插件开发：类似早期App Store的生态红利
  2. 内容创作自动化：用AI批量生成内容，矩阵号运营

🟡 高门槛（需要资源/团队）

  1. 企业自动化解决方案：项目制+SaaS订阅，天花板最高
  2. AI+硬件融合：移动AI助理、智能家居中枢，想象力最大
  3. 金融微套利：7×24监控+自动交易，⚠️ 必须做好风控

避坑清单

❌ 只加个UI就收钱——用户直接用原版 ❌ 和通用能力竞争——不可能比官方做得更好 ❌ 忽视安全问题——Shell执行、文件读写权限需加固

核心心法

壳要走在模型能力前面。 你提供的不是AI能力本身，而是对特定场景的深度理解 + 开箱即用的工作流。

使用方式

对用户提供以下分析（根据用户需求选择）：

  1. 趋势扫描：搜索Product Hunt/App Store/社交平台热点，提炼真需求
  2. 机会评估：用四维竞品分析框架评估某个方向是否可行
  3. 方向推荐：根据用户的技术栈、资源、时间投入，推荐匹配的方向
  4. 落地规划：从发现机会到两周MVP的执行计划

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