微博竞品热度

SKILL研究检索
研究检索 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

微博竞品热度助手:把微博的竞品博文数据(用户粘贴文案,或导出带竞品标识列的 CSV)变成可执行的竞品对比判断。按微博档案的权重算互动质量信号——互动率、评论占比、转发/赞、评论/阅读比,并扣掉『转发压力 × 评论真空』的抽奖转发水分;微博没有收藏这一指标,收藏/赞按渠道档案标记为不适用、恒进『未评估』而不是按 0 算——再给出声量份额(按记录条数)、内容策略六维(形式/题材/钩子/节奏/证据/引导)、卖点差异矩阵(该维度提及证据率与全场均值比较)与机会缺口。当用户说『微博竞品热度』『微博竞品分析』『对标博主怎么比』『竞品互动质量』『竞品声量份额』『竞品卖点对比』时使用。产出 CSV / Markdown / HTML 真文件(sov.csv / strategy.md / matrix.md / gaps.md / report.html);不联网、不登录、不抓取,数据来自用户提供;数字由本地脚本确定性计算、可复现。不传 --self 时不猜自家是谁,自家位置标『未能判定』。

一句话选型结论

按资料字段整理

微博竞品热度是研究检索类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类研究检索 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_94ace838/weibo-competitor-zh
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

研究检索
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_94ace838仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量9.5 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
查资料并整理出处

让模型按主题查资料,并把引用来源整理成清单。

网页与文献要点提炼

把长文、论文、网页压成能直接看的要点。

竞品与行业汇总

按关键词汇总竞品动态与行业信息。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在研究检索场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
微博竞品热度当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
寻找技能 浏览器控制 GitHub 仓库 3120.0 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我改进 Agent 接触敏感数据 ClawHub 市场 1646.4 万 OpenClaw 有
灵魂追踪 联网访问 GitHub 仓库 758.9 万 Codex、Claude、Cursor 有
自我完善 联网访问 ClawHub 市场 682.9 万 OpenClaw 有
微软代工厂 调用外部服务 GitHub 仓库 661.4 万 Codex、Claude、Cursor 有

SKILL.md 全文

9.5 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

微博竞品热度

把微博的竞品博文数据变成可复算的对比结论:谁声量大、谁的互动质量高、各自在讲什么、
卖点各占哪块、自家该补哪个缺口。每个数字都能追到一条公式和一批原始记录。

核心原则:先给证据,再给位置

本技能不用模型感觉判断,只做确定性规则计算,因此有三条硬口径:

  1. 声量 = 记录条数(一条记录 = 该竞品的一条博文/一次提及),不是阅读量、不是转发量。
  2. 卖点位置 = 该维度的提及证据率与全场均值比较(高于记「领先」、低于记「落后」、
    相等记「持平」),不是品质结论。
  3. 没有证据就是没有证据:一条证据都没有记「未知」,不与「持平」「落后」混同。

一、何时使用

  • 手上有几个微博对标账号的博文数据(阅读/点赞/评论/转发),想横向比一比
  • 想知道竞品的互动质量差异,同时排掉"转发抽奖"类博文撑起来的虚高
  • 想把竞品的内容策略(形式/题材/钩子/节奏/证据/引导)拆成一张可读的表
  • 想知道自家在哪些卖点上没有提及证据、哪些卖点全场都没人占位
  • 需要一份能直接发出去的竞品对比报表

不适用:本技能不抓数据、不登录微博、不代发布、不做跨平台迁移判断。数据必须由你提供。

二、输入方式与关键参数(全离线)

方式 用法
导入导出 CSV(推荐) --csv 微博竞品导出.csv(必须能映射到竞品标识列,如 作者/昵称/博主)
粘贴一批文案 `--text "博文一
博文二" --author 竞品甲(--author` 给这一批文案打上竞品标识)
固定时间基准 --now 2026-09-17(把 3小时前 这类相对时间换成绝对时间;保证同输入同输出)
覆盖权重与词典 --config 我的权重.json(顶层键与 data/competitor.json 一致,字典逐键合并)
指定自家 --self 自家账号名(写数据里作者列的名字;不传则不猜自家,见 §五)

CSV 表头不用改:脚本内置别名映射,阅读量/阅读/展现量/views 都能识别。
未识别的列会在结果里列出,不会静默丢弃。

三、命令

bash ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/run.sh sov      --csv 微博竞品导出.csv
bash ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/run.sh quality  --csv 微博竞品导出.csv
bash ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/run.sh strategy --csv 微博竞品导出.csv
bash ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/run.sh matrix   --csv 微博竞品导出.csv
bash ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/run.sh gaps     --csv 微博竞品导出.csv --self 自家名
bash ${CODEBUDDY_SKILL_DIR}/run.sh report   --csv 微博竞品导出.csv --self 自家名
命令 做什么 产物
sov 声量份额对比(按记录条数) sov.csv
quality 互动质量分(扣抽奖转发水分) 不落盘(只看控制台 / JSON)
strategy 内容策略拆解(形式/题材/钩子/节奏/证据/引导) strategy.md
matrix 卖点差异矩阵(位置表 + 证据表) matrix.md
gaps 机会缺口识别 gaps.md
report 对比报表(含上面全部五块) report.html

产物默认落盘到当前目录 weibo-competitor-out/。report 产出的 report.html 是一份可直接用浏览器打开的网页报表。
真实路径以返回的 files 字段为准。

四、微博特有的判断依据

维度 微博的机制
可比指标 阅读量(别名含 阅读/展现量/曝光量/views)、点赞、评论、转发;竞品标识列(作者/昵称/博主)是必需的
没有收藏 微博渠道档案把 collects 标为 not_applicable:即便你的导出表带了收藏列,它也不进任何信号,collect_to_like 恒进"未评估"(原因写"该渠道无此指标",与"用户没给"分开)
权重侧重 互动率 0.25、评论占比 0.22、评论/阅读比 0.18、转发/赞 0.15、水分惩罚 0.15、收藏/赞 0.05(该支恒不可算)
水分代理 引擎只算一条可计算代理:转发压力 × 评论真空(转发抽奖的数值版)。档案里的"水军账号特征""控评刷屏"等是文档数据,引擎不算
声量口径 记录条数;份额 = 该竞品条数 / 全部条数
语言 短文本、公开转发链、观点对立被放大;词典已收录「转发抽奖」「拉踩」等微博用法

> 上表"权重侧重"就是 data/competitor.json 里实际参与打分的权重,不是参考区间。
> 算不出来的信号(缺列、比值为 0 无定义、渠道无此指标)会进结论顶部的"未评估"清单,
> 原因分三类写清,绝不拿 0 顶替。

五、不传 --self 会怎样(明确说清)

--self 是"你自己是哪个竞品",取值必须是数据里作者列的名字(如 --self 自家官微)。

  • 不传 --self 时引擎不会猜自家是谁(猜错比不猜更糟:会生成一条假的"自家落后"结论)。
  • 此时 gaps 只会给出两类缺口:无人占位(全场都没有该维度的证据)与
    需自家标识(有领先者,但不知道自家在哪);不会产出「追赶缺口」。
  • 自家位置一栏显示 未能判定,并在 JSON 的 self_note 与 gaps.md 的「口径」段明说原因。
  • --self 写了数据里不存在的名字,会得到 E_NO_DATA(退出码 1)并列出数据里真实有哪些竞品。

六、互动质量信号怎么算

信号 公式 算不出的条件
engagement_ratio (赞+转+评)/阅读量 阅读量缺失或为 0
comment_share 评论/(赞+转+评) 三者全缺
share_to_like x/(1+x),x = 转发/赞 赞缺失或为 0
collect_to_like x/(1+x),x = 收藏/赞 赞/收藏缺失或为 0;微博无收藏 ⇒ 恒为"未评估"
comment_per_view 评论/阅读量 阅读量缺失或为 0
suspicion_penalty 转发压力 × 评论真空 = bounded(转发/赞) × (1 − 评论占比) 任一因子算不出

无界量先做 x/(1+x) 有界变换,所有信号都落在 [0,1],权重才有"重要性"的含义;
score = Σ 权重 × 信号值 − 权重 × suspicion_penalty,不做归一化,
所以分低与"没数据"是分开报的(另给"权重覆盖率")。

七、明确的边界(不许美化)

  • 不联网、不登录、不抓取、不代发布。 数据只在本机读取,不上传;本技能只分析你提供的这一个渠道的数据,因此不做跨渠道对比,也不做跨平台迁移判断(单渠道离线技能在结构上拿不到别的渠道数据)。
  • suspicion_penalty 是启发式:由引擎按固定公式(转发压力 × 评论真空)计算,
    是"转发极高 + 评论极低"的数值代理,不是平台官方口径,也不等于"判定买量/买热搜"。
  • 声量 = 记录条数,不是阅读量、不是转发量。导出多少条记录直接决定声量份额。
  • 卖点矩阵的相对位置是"该维度的提及证据率"对比,不是品质结论:
    「领先」只说明该竞品的文案里提到该卖点的比例高于全场均值。
  • format(形式)与 cadence(节奏)两维经常「未能判定」:账号级信息
    (发的是图文还是短视频、多久更一次)通常不在博文正文里。
    这两维判不出就是判不出,不会硬猜。
  • 词典法未在真实语料上校准:策略维度与卖点维度都是确定性的关键词命中,
    没命中记「未能判定」。本技能不声称任何准确率。
  • 权重与词典是行业参考值,非平台官方数据,请用 --config 按自己的历史数据覆盖;
    用了默认值会在结论顶部标注。
  • 没有 --self 就不产出自家的"追赶缺口"类结论(不猜自家是谁)。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
微博竞品热度怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_94ace838/weibo-competitor-zh。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

微博竞品热度支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

微博竞品热度权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

微博竞品热度收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

微博竞品热度用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。