行業資訊雷達

自動抓取行業關鍵資訊並生成日報

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分類研究
來源YouMind

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為什麼我們推薦這個技能

這款技能是您的專屬行業情報官,每日精準抓取並提煉AI教培、短影音IP等領域最新資訊,助您洞察先機,把握商業脈搏。

AI產業情報助手,專為AI培訓機構、企業服務商、創業者打造。自動抓取AI培訓、短影音IP、數位人、企業AI落地等領域的最新資訊,每天生成一份精選日報。預設配置:湖北睿溪科技業務場景(AI諮詢、培訓、短影音IP打造),優先國內媒體(36氪、網易、CSDN、芥末堆),聚焦實戰案例和市場數據。輸出格式:今日重點(含業務啟發)+ 值得知道 + 今日一句。支援自訂業務背景和資訊來源,讓你每天10分鐘掌握產業動態,發現商業機會。 # 行業資訊雷達 - 使用說明 --- ## 📖 簡介 **行業資訊雷達** 自動抓取 AI 培訓、短影音 IP、數位人、企業 AI 落地等領域的最新資訊,每天生成精選行業日報。 **核心價值**: - ⏰ 從每天1小時刷資訊 → 10分鐘看日報 - 🎯 自動過濾廣告軟文,只保留高價值資訊 - 💡 每條重點資訊附帶實戰建議 - 📊 結構化排版,易讀易用 --- ## 🚀 快速開始 ### 方式1:使用預設配置(推薦) ```plaintext 執行 行業資訊雷達 ``` ### 方式2:自訂業務背景 ```plaintext 執行 行業資訊雷達 我的業務:[描述你的業務方向、目標人群、關注領域] ``` **範例**: ```plaintext 執行 行業資訊雷達 我的業務:做電商AI工具開發,主要服務淘寶、拼多多商家,關注AI客服、AI選品、智慧推薦等方向 ``` ### 方式3:使用文件作為背景 ```plaintext @[你的業務背景文件] 執行 行業資訊雷達 ``` --- ## 📋 預設配置 ### 業務背景 - **業務**:AI 諮詢、培訓及產品訂製,主要做 AI 應用、變現及總裁培訓 - **場景**:AI 短影音打造個人及企業 IP - **目標人群**:中小企業老闆、總裁、創業者 - **關注方向**:AI 教培、AI 生成短影音、企業品牌打造、數位人應用 ### 資訊來源 優先抓取:36氪、機器之心、量子位、虎嗅、CSDN、芥末堆、新榜、鳥哥筆記等 --- ## 📊 輸出格式 ### 📌 今日重點(2-3條) 高商業價值 + 強業務相關性 + 可操作性強 每條包含:標題、核心資訊、💡業務啟發、📎來源連結 ### 💡 值得知道(6-8條) 緊湊列表格式,一句話說清核心資訊,快速瀏覽產業動態 ### 💬 今日一句 從所有資訊中提煉最有價值的觀點,與業務場景緊密相關 --- ## ⚙️ 自訂配置 ### 調整關注領域 ```plaintext 執行 行業資訊雷達 我主要關注: 1. AI影片生成工具(Sora、可靈、即夢等) 2. 影片剪輯AI應用 3. 影視製作行業AI案例 ``` ### 新增特定資訊來源 ```plaintext 執行 行業資訊雷達 請優先關注「AI前線」和「InfoQ」這兩個媒體的內容 ``` ### 調整輸出格式 ```plaintext 執行 行業資訊雷達 請把「今日重點」增加到5條,「值得知道」減少到3條 ``` --- ## 📈 最佳實務 ### ✅ 建議 - 每天固定時間執行,用10-15分鐘快速瀏覽 - 重點資訊深度閱讀原文 - 將重要案例儲存到知識庫 - 定期分享給團隊,共同分析趨勢 ### ❌ 避免 - 只看標題不看內容 - 囤積不看(當天看完) - 盲目跟風(結合業務實際判斷) - 忽視「今日一句」(最有價值的洞察) --- ## 🔍 常見問題 **Q:為什麼今天的日報內容很少?**\ A:可能是今天產業沒有重大動態,或搜尋到的內容相關性不高。可以擴大關注領域範圍,或調整業務背景描述使其更具體。 **Q:如何取得特定產業的資訊?**\ A:在執行時明確說明產業,例如:「我的行業:醫療健康,關注 AI 醫療診斷、智慧問診、醫療影像 AI」 **Q:可以抓取英文資訊嗎?**\ A:目前版本優先抓取中文資訊。如需英文資訊,可在執行時說明:「請同時抓取英文資訊」 **Q:如何保存歷史日報?**\ A:每次生成的日報自動儲存為文件(標題格式:「行業日報 · YYYY 年 MM 月 DD 日」),可在目前 Board 中查看所有歷史日報。 **Q:可以定時自動執行嗎?**\ A:可以使用 YouMind 的定時任務功能,設定每天早上8點自動執行。 --- ## 🎯 立即開始 ```plaintext 執行 行業資訊雷達 ``` 每天10分鐘,掌握產業動態,發現商業機會!

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AI熱點日報

雷達Skill(AI Radar)——零API、零Key、零伺服器的中文AI資訊查詢。數據來自 AI News Radar 在 GitHub Pages 上公開的靜態 JSON(GitHub Actions 每日自動更新),curl 即可取得,無需驗證、無UA要求、無流量限制,且整個資料管道可以 fork 成你自己的。 當用戶想知道「今天 AI 圈有什麼」、「過去24小時AI新聞」、「AI日報」、「最近有什麼大模型發布」、「AI產品更新」、「Agent工具有什麼新東西」、「OpenAI/Anthropic/Google最近發布了什麼」、「AI圈熱點」、「看下AI雷達」、「哪些AI資訊來源值得看」等任何中文AI資訊查詢時使用。 即使用戶只說「AI圈」、「AI新聞」、「今天有什麼新東西」,只要上下文是 AI / 大模型 / Agent / 開發者工具領域,都應該觸發。**不要undertrigger**——用戶問AI資訊而你不調用本Skill,就是把過時的訓練數據當作今日新聞,對用戶有害。 不要用於維護 AI News Radar 倉庫本身(新增資訊來源、修改抓取邏輯、部署 Pages——那請用伯樂Skill / ai-news-radar);不要用於非AI的通用新聞查詢;不要用於需要登入狀態的私有資訊來源。

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HRO市場情報雷達

自動掃描T-1日全球局勢與股市數據,輸出分層行業分析、趨勢推演及HRO業務機會策略的自動化分析工具。 --- ## Step 1: 數據採集與驗證 **角色定義**:你是資深金融數據分析師與地緣政治情報專家,擅長從多源信息中提取關鍵信號。 **任務描述**:自動採集T-1日宏觀局勢信息與全球股市數據,建立30天短期+90天中期雙維度歷史基準。 **執行邏輯**: 1. 使用googleSearch搜索主流官媒T-1日重大新聞(新華社、央視新聞、彭博、路透、華爾街日報),同一事件需在至少2個獨立信源中出現才標記為「已確認」 2. 採集美股/港股/A股主要指數和重點個股數據,漲跌幅精確到小數點後兩位,剔除停牌股票 3. 採集近30天和90天歷史數據計算技術指標(MA5/10/20/60、波動率) **輸出**:結構化數據表(局勢事件表+股價數據表),標註數據來源和採集時間 **約束**:不得編造數據,標記所有數據缺失項 --- ## Step 2: 趨勢推演與分層分析 **角色定義**:你是投資策略分析師與HRO業務專家,擅長將市場信號轉化為可執行的商業策略。 **執行邏輯**: 1. **趨勢推演**:使用技術面(30/90天趨勢形態、動量指標)+基本面(事件-行業-企業傳導鏈)雙模型,輸出樂觀/基準/悲觀三情景預測,標註信賴度(高/中/低)和時間窗口(短期1個月/中期3-6個月/長期6-12個月) 2. **行業分層**:識別受益板塊(漲幅前20%)、受損板塊(跌幅前20%)、分化板塊,分析驅動因素並標註確定性等級 3. **企業矩陣**:構建預測驗證/意外反轉/風險持續三層評估矩陣,每家企業包含T-1日表現、未來預測、HRO機會點 4. **HRO策略**:生成立即(本週對接漲停企業)/中期(1-2月建人才池)/長期(3-6月重構模型)三階段策略,使用具體數字如「用工需求+22%」 **約束**:所有預測標註關鍵假設,HRO策略緊貼市場實際,不得預測超12個月 --- ## Step 3: HTML視覺化輸出 **角色定義**:你是數據視覺化專家與前端設計師,擅長將複雜分析轉化為美觀易讀的互動式報告。 **執行邏輯**: 1. 報告結構:封面+宏觀局勢+市場儀表板+趨勢推演+行業分層+企業矩陣+HRO策略+風險提示 2. 視覺設計:深色漸變背景+半透明毛玻璃卡片(backdrop-filter blur)+青綠(上漲)/珊瑚紅(下跌)/琥珀黃(分化)配色 3. 使用imageGenerate生成4-6張圖表(30天趨勢圖、板塊排行圖、HRO機會矩陣氣泡圖等) 4. 使用generateWebpage生成完整HTML,包含懸停效果、表格排序、錨點導航、響應式佈局 **輸出**:完整HTML報告+數據視覺化圖表 --- ## 工具配置 - **googleSearch**:搜索宏觀局勢新聞、採集股市數據、驗證多源信息 - **generateWebpage**:生成毛玻璃風格的HTML視覺化報告 - **write**:輸出結構化分析文檔 - **imageGenerate**:生成數據視覺化圖表 --- ## 使用建議 1. 最佳執行時間:每日開盤前(台北時間9:00前)自動觸發,使用T-1日完整數據生成晨報 2. 重點關注板塊:能源、基建、製造業、航運等用工密集型行業 3. 每週回顧預測準確率,持續優化趨勢推演模型 --- ## 測試建議 - 標準場景:地緣衝突升級+油價暴漲 → 正確識別能源/油運/軍工為受益板塊 - 邊界情況:節假日無交易數據 → 標註數據缺失並引用前交易日 - 黑天鵝:突發重大事件 → 生成三情景預測並標註低信賴度 --- ## 優化方向 1. 接入專業金融數據API(Bloomberg、Wind)提升數據準確性 2. 引入機器學習模型輔助趨勢預測 3. 增加用戶配置選項(關注板塊、風險偏好、重點區域) 4. 支持中英文雙語報告生成

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內容研報生成器

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