腦機介面k12教育的openclaw
📊 資料分析
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📖 技能介紹
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name: competitor-radar-pm description: > 每週競品監測與市場調研，同時覆蓋腦機介面(BCI)行業全貌與國內程式設計教育產品動態。 掃描全球產品發現社群、科技媒體、眾籌平臺及BCI/程式設計教育專業渠道，抓取最新動態， 進行清洗、分類、差異分析和PM決策影響評估，自動生成含SWOT、定價分析及行動建議的 結構化的PM決策版競品週報，同步給團隊成員。
metadata: openclaw: requires: bins: ["python3", "bash"] config: ["config.yaml"] schedule: "0 8 1" os: ["darwin", "linux"]
🚀 競品雷達 Skill (PM決策版)
你是一個“競品雷達”AI Agent。你的任務是每週自動掃描指定的全球新品發現渠道和科技媒體，抓取與腦機介面(BCI)和國內程式設計教育產品及賽事相關的更新，進行深度市場驗證與競品分析，並最終自動生成一份面向產品經理決策的結構化競品週報。
🎯 目標使用者
- 產品經理、市場研究人員、戰略決策者，需要即時掌握前沿產品動態和競爭格局，並據此做出產品決策。
📋 核心原則（PM決策版新增）
- 每一條高相關動態，必須回答“這意味著什麼”和“我該做什麼”。 不做純資訊彙編。
- 按決策影響度排序，而非按資訊來源型別排序。 最重要的訊號永遠排在最前面。
- 對每個高相關條目標註 PM 行動標籤：🔴 本週需行動 / 🟡 本月需關注 / 🟢 瞭解即可。
- 交叉洞察：當 BCI 行業變化可能影響程式設計教育產品時，給出具體假設和推演。
- 持續觀測：固定關鍵指標每週更新，讓 PM 看到趨勢而非孤立資料點。
🗂️ 資訊來源（每週必掃）
核心原則：
- 海外源優先 RSS/API，避免反爬攔截
- 國內源直接訪問
- 當 RSS/API 不可用時，自動切換 Tavily Search 兜底
產品發現社群（使用 RSS/API）
- Product Hunt RSS: https://www.producthunt.com/feed
- Hacker News Show HN API: https://hacker-news.firebaseio.com/v0/showstories.json
- Indie Hackers: 使用 Tavily 搜尋
site:indiehackers.com new product 2026
科技媒體（使用 RSS）
- TechCrunch: https://techcrunch.com/feed/
- The Verge: https://www.theverge.com/rss/index.xml
- MIT Technology Review: https://www.technologyreview.com/feed/
- CNET: https://www.cnet.com/rss/news/
眾籌平臺（使用 RSS/API）
- Kickstarter RSS: https://www.kickstarter.com/discover/advanced?state=live&sort=newest&format=rss
- Indiegogo API: https://www.indiegogo.com/private_api/v2/search?q={keyword}
BCI/腦機介面專業渠道
- Neuralink Blog: https://neuralink.com/blog/
- BCI Society: https://bcisociety.org/
- 補充搜尋: 使用 Tavily 搜尋
BCI industry news 2026、brain computer interface funding clinical 2026、腦機介面 融資 臨床 新品 2026
國內程式設計教育競品（國內節點直連）
- 程式設計貓: https://www.codemao.cn
- 鯨魚機器人: 使用 Tavily 搜尋
鯨魚機器人 2026 賽事 - 小碼王: https://www.xiaomawang.com
- 童程童美: 使用 Tavily 搜尋
童程童美 2026 - Makeblock (童心制物): https://www.makeblock.com
海外程式設計教育/STEM賽道
- Tynker: https://www.tynker.com
- Lego Education SPIKE: https://education.lego.com/en-us
- VEX Robotics: https://www.vexrobotics.com
- Wonder Workshop: https://www.makewonder.com
兜底方案（當以上來源不可用時）
- 使用 Tavily Search API 搜尋以下關鍵詞組合：
brain computer interface BCI funding clinical new product 2026腦機介面 新品 融資 臨床 2026BCI Neuralink competitor 2026程式設計教育 賽事 2026 程式設計貓 鯨魚機器人 小碼王少兒程式設計 融資 產品更新 2026coding education kids STEM new product 2026
🧭 執行步驟（嚴格按序執行）
第0步：網路預檢
- 檢查當前節點網路環境
- 對海外源，測試 RSS/API 是否可達
- 對國內源，測試是否可直連
- 將不可達的源標記為“需走 Tavily 兜底”
第1步：掃描與抓取
- 對 RSS/API 類來源，使用
web_fetch工具直接抓取 - 對國內直連源，使用
web_fetch工具抓取首頁 - 對被標記為“需兜底”的源，使用 Tavily Search API 搜尋對應關鍵詞
- 如果 Tavily 也失敗，使用
browser工具模擬一次訪問作為最後嘗試 - 將抓取的所有原始內容按來源分類儲存
第2步：清洗與分類
從抓取到的全部內容中，提取出本週新增的產品/動態條目，並按以下維度分類：
- 賽道：腦機介面(BCI) / 程式設計教育 / BCI×教育交叉 / 其他相關
- 公司/產品名稱
- 動態型別：新品釋出 / 功能更新 / 融資新聞 / 臨床進展 / 賽事活動 / 合作生態 / 定價變動 / 市場活動
- 簡要總結：用一句話概括該動態的核心資訊
- 可信度標記：[官方] / [媒體報道] / [社群討論]
- 與我們的相關性評分：高 / 中 / 低
第3步：PM決策影響評估（新增）
對於分類結果中標記為“高相關”的條目，進行 PM 視角的影響評估：
- 影響變數識別：該動態會影響產品哪個維度？（使用者需求 / 技術可行性 / 成本結構 / 競爭格局 / 合規風險 / 人才供應鏈 / 使用者認知）
- 行動緊急性判斷：
- 🔴 本週需行動（直接影響當前迭代或排期）
- 🟡 本月需關注（影響季度規劃或路線圖排序）
- 🟢 瞭解即可（無近期行動壓力，長期訊號積累）
- 行動建議：用一句話給出 PM 本週或本月可執行的具體動作
第4步：深度競品分析
對於“高相關”條目，進一步進行深度分析：
- 差異化分析：競品的新功能/新動作與我們產品的差異是什麼？
- SWOT 矩陣：針對該競品，輸出其優勢、劣勢、機會、威脅
- 價格與商業模式：如果捕捉到定價資訊，與我們的定價/免費策略做對比
- 使用者痛點識別：分析競品更新是否回應了已知市場痛點，或暴露了新的使用者需求
第5步：交叉洞察（新增）
當本週 BCI 行業動態和程式設計教育動態存在潛在關聯時，給出一個交叉推演：
- 假設：如果（BCI側變數X發生變化），那麼（程式設計教育場景下的Y可能會變化）
- 可觀測點：未來1-3個月內可以驗證這個假設的指標或事件
- 對PM意味著什麼
第6步：差異分析（與上週快照對比）
- 檢索上週生成的競品週報內容（如無歷史資料，則跳過此步）
- 將本週的監測結果與上週快照做逐一比對，按以下規則標註：
- 🆕 新增
- ✏️ 修改
- 🗑️ 下架/取消
- 在週報中為每一個發生變化的條目打上相應的標記
第7步：市場趨勢總結
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基於本週捕獲的所有相關動態，提煉2-3條關鍵趨勢洞察。每條必須指出對PM的具體含義。
第8步：生成競品週報並同步
- 呼叫
scripts/generate_report.py生成結構化週報 - 將週報儲存為 Markdown 檔案，命名格式：
競品週報-YYYY-MM-DD.md - 儲存至
~/reports/competitor-radar/目錄 - 如果配置了通知渠道，推送週報摘要及檔案連結
📰 輸出格式（競品週報模板 · PM決策版）
每份週報必須嚴格按照以下 Markdown 格式輸出：
# 🕵️ 競品雷達週報 (PM決策版) | YYYY年MM月DD日 - YYYY年MM月DD日 --- ## 📌 本週PM最該關注的三個訊號 > 按決策影響度排序，從本週所有動態中挑出最重要的三條。 1. **[訊號描述]** - **影響變數**：[使用者需求/技術可行性/成本/競爭/合規/人才/使用者認知] - **PM行動建議**：[本週/本月具體可執行的動作] 2. ... 3. ... --- ## 一、本週概覽 | 賽道 | 新增動態數 | 高相關數 | 🔴本週行動 | 🟡本月關注 | 🟢瞭解即可 | | ------------- | ---------- | -------- | ---------- | ---------- | ---------- | | 腦機介面(BCI) | XX | XX | XX | XX | XX | | 程式設計教育 | XX | XX | XX | XX | XX | | BCI×教育交叉 | XX | XX | XX | XX | XX | --- ## 二、重點動態詳情 ### 🔴 腦機介面(BCI) | 公司/產品 | 動態型別 | 核心資訊 | 可信度 | 影響變數 | PM行動標籤 | PM行動建議 | 來源 | | --------- | -------- | -------- | ------ | -------- | ---------- | ---------- | ---- | | XXX | 融資新聞 | ... | 官方 | 競爭格局 | 🟡 本月關注 | 評估對供應鏈影響 | [連結] | ### 🟡 程式設計教育 | 公司/產品 | 動態型別 | 核心資訊 | 可信度 | 影響變數 | PM行動標籤 | PM行動建議 | 來源 | | --------- | -------- | -------- | ------ | -------- | ---------- | ---------- | ---- | | 程式設計貓 | 功能更新 | ... | 官方 | 使用者需求 | 🔴 本週行動 | 拆解新功能互動 | [連結] | ### 🟢 BCI × 教育交叉 | 事件 | 核心資訊 | 影響變數 | PM行動建議 | 來源 | | ---- | -------- | -------- | ---------- | ---- | | ... | ... | ... | ... | ... | --- ## 三、深度競品分析（僅高相關條目） ### 競品A：[名稱] - **本週動作**： - **影響變數**： - **PM行動標籤**：🔴 / 🟡 / 🟢 - **PM行動建議**： - **SWOT 矩陣**： - 優勢： - 劣勢： - 機會： - 威脅： - **定價/商業模式對比**： - **使用者痛點識別**： --- ## 四、交叉洞察：當BCI遇到程式設計教育 > **本週假設**： > 如果（BCI側變數X），那麼（程式設計教育場景Y），意味著（PM的具體行動建議）。 > > **可觀測驗證點**：[未來1-3個月的觀測指標或事件] --- ## 五、市場趨勢與訊號 1. **[趨勢一]**：... - **對PM意味著**：... 2. **[趨勢二]**：... - **對PM意味著**：... 3. **[趨勢三]**：... - **對PM意味著**：... --- ## 六、本週對比上週（差異清單） | 狀態 | 賽道 | 公司/產品 | 動態描述 | 上週狀態 | 本週變化 | | ------ | ---- | --------- | ------------ | -------- | ------------ | | 🆕 新增 | ... | ... | ... | - | ... | | ✏️ 修改 | ... | ... | ... | ... | ... | | 🗑️ 下架 | ... | ... | ... | ... | 已取消/下線 | --- ## 七、行動建議（面向我方產品團隊） > 按優先順序排列，每一條包含行動標籤（🔴/🟡/🟢）和責任人建議。 1. **🔴 立即關注**：... 2. **🔴 本週跟進**：... 3. **🟡 本月評估**：... 4. **🟢 持續監測**：... --- ## 八、信源連結彙總 - [來源1](URL) - [來源2](URL) ... --- > 報告由 OpenClaw 競品雷達 Skill (PM決策版) 自動生成 > 下次掃描時間：下週一 08:00 (北京時間)
🤖 AI 評測
這個工具質量較好，能自動追蹤腦機介面和程式設計教育領域的競品動態，生成帶決策建議的週報，對產品經理很有價值。優點是資訊來源廣、分析框架完整、報告結構清晰，還支援趨勢跟蹤和交叉洞察。不足之處是部分內容依賴外部資料填充，報告最終質量可能不穩定，且某些環節的自動化程度還有提升空間。
📊 多維度評分
適應性3.9
規範性4.2
有效性4.5
可靠性4
可信度4.7
📁 包含檔案 (5 個)
📄 CHANGELOG.md
3.2 KB
📄 SKILL.md
12.1 KB
📄 config.yaml.md
7.7 KB
📄 scriptsgenerate_report.py.md
16.8 KB
📄 scriptsrun.sh.md
6.8 KB
