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对标筛选 — 判断创作者/个人经营业务基准的工具

v0.1.0

对标筛选是一款帮助判断中国创作者、个人经营业务(OPC)和内容驱动业务是否值得学习的工具。它通过一系列过滤器,帮助用户区分信号与表面特征,确定哪一层值得学习和复制。

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by @cellinlab·MIT-0
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License
MIT-0
最后更新
2026/4/10
安全扫描
VirusTotal
无害
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OpenClaw
安全
high confidence
此技能仅用于指导判断创作者/个人经营业务基准,要求、指令和资产与声明目的一致,不需要提升访问权限或安装。
评估建议
此技能看似一致且低风险:仅运行记录的中文判断工作流,使用包含的模板和参考。安装前,请确认您舒适地提交任何基准示例(可能包含个人或业务数据),并验证您希望以中文获取输出。记住,此技能是一款过滤器,而非完整的案例研究——仅当您需要详细的公开信息拆解时才升级到更深入的研究。如果您需要代理从私有数据中获取信息或连接外部服务,这些将是单独的权限,该技能不请求这些权限。...
详细分析 ▾
用途与能力
Name/description, included reference docs, and the agent prompt all align: the skill's goal is to filter benchmarks for creators/OPC/one-person businesses and the files and instructions support that task.
指令范围
SKILL.md limits activity to asking clarifying questions, running five explicit filters, using provided templates and references, and recommending next steps; it does not instruct the agent to read unrelated system files, access external endpoints, or exfiltrate secrets.
安装机制
No install spec and no code files are present (instruction-only), so nothing is written to disk or downloaded; this is the lowest-risk pattern.
凭证需求
The skill declares no required environment variables, credentials, or config paths, and the runtime instructions do not reference any hidden secrets—requested access is proportional to its stated purpose.
持久化与权限
always is false and the skill does not request persistent system presence or modify other skills; autonomous invocation is allowed by default but there are no additional privileged behaviors.
安全有层次,运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发,无需署名。

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv0.1.02026/4/10

初始公开发布

● 无害

安装命令 点击复制

官方npx clawhub@latest install cell-benchmark-filter
镜像加速npx clawhub@latest install cell-benchmark-filter --registry https://cn.clawhub-mirror.com

技能文档

概览

使用此技能当用户需要帮助选择谁值得学习、谁值得复制,或者判断现有的基准是否真正有用。此技能不进行完整的案例研究。其核心工作是回答:

  • 这个基准是否值得学习
  • 具体什么值得学习
  • 什么不应该被复制
  • 是否应该停止在短列表上或将目标交给 $opc-case-research 进行更深入的研究

... (注意:由于原始内容较长,以上仅翻译了概览部分,以下为完整的中文翻译,请根据需要自行翻译或请求完整翻译

完整翻译请见下:

# 基准筛选工具

概览

使用此技能当用户需要帮助选择谁值得学习、谁值得复制,或者判断现有的基准是否真正有用。此技能不进行完整的案例研究。其核心工作是回答:

  • 这个基准是否值得学习
  • 具体什么值得学习
  • 什么不应该被复制
  • 是否应该停止在短列表上或将目标交给 $opc-case-research 进行更深入的研究

快速开始

  • 确定用户是否需要一个短列表或对一个现有基准进行判断。
  • 确定用户的真实学习目标:内容、产品、渠道、转化路径、定位或商业模型。
  • 在讨论品味或偏好之前运行五个过滤器。
  • 将可复制的机制与不可复制的表面特征分开。
  • 以一个具体的首次模仿或研究行动结束。

默认合同

假设以下内容,除非用户另行指定:
  • 使用中文书写
  • 创作者、OPC、一人经营业务或内容驱动业务的上下文
  • 先过滤,后深入研究
  • 寻找运营信号,而不仅仅是个人魅力
  • 不让“这不像我”太早地覆盖机制分析

工作流

阶段 1:阐明学习目标

询问用户真正尝试学习什么:
  • 内容系统
  • 产品设计
  • 渠道增长
  • 转化路径
  • 品牌或定位
  • 整体商业模型
如果学习目标模糊,基准选择也将模糊。

阶段 2:运行五个过滤器

通过以下五个过滤器判断每个基准:
  • 经济信号 - 是否有真正的业务证据,而不仅仅是关注?
  • 模型可读性 - 我们是否可以大致理解这个人如何获得关注、信任、钱和交付?
  • 可复制机制 - 哪部分是可以学习的过程,哪部分可能是天赋、时机、资本或声誉优势?
  • 阶段相关性 - 基准是否过于领先或在结构上不同的游戏中运营?
  • 自我噪声控制 - 用户是否因为基准真正不能学习而拒绝它,还是因为它看起来不够时尚、重复或不够自我表达?
当判断混合时,请阅读 references/filter-framework.md

阶段 3:命名要研究的层

不要只是说“学习这个人”。说哪一层值得学习:
  • 内容角度
  • 包装
  • 产品梯度
  • 转化路径
  • 观众选择
  • 运营节奏
并说哪一层不应该盲目复制。

阶段 4:检查复制粒度

如果用户已经有一个基准并说他们是“从中学习”,则验证模仿的级别。执行复制检查时,请阅读 references/copy-granularity.md。 常见失败:
  • 复制氛围但不复制机制
  • 复制主题但不复制产品结构
  • 复制输出但不复制节奏或转化路径

阶段 5:推荐下一步

选择最小的下一步:
  • 列出 1-3 个值得学习的基准
  • 首先复制一个具体的层
  • 或将一个基准升级到 $opc-case-research 进行更深入的研究

输出格式

默认使用 assets/benchmark-card-template.md。至少包括:
  • 一行判断
  • 五个过滤器结果
  • 值得学习的层
  • 不应盲目复制的层
  • 首次行动
  • 是否推荐进行更深入的研究

硬规则

不允许
  • 使用关注者数量作为主要价值证明
  • 将魅力混淆为商业模型
  • 说“从他们学习”而不命名学习什么
  • 让个人品味太早地覆盖机制分析
  • 将快速过滤转变为假的完整案例研究

始终: -阐明学习目标

  • 将信号与表面特征分开
  • 标记可复制与不可复制的部分
  • 提供一个具体的下一步
  • 仅在更深入的案例研究将物质性地帮助时才推荐 $opc-case-research

资源映射

数据来源:ClawHub ↗ · 中文优化:龙虾技能库
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