AI Agent 接入Skills
Skill 目录(规划中)
CrowScout 首批 Skills 的用户目标、输入、输出、确认点和 MCP 依赖草案。
状态:产品草案。最终名称、包结构和支持能力会在真实 Skill 发布时更新。
Lead triage
目标:帮助用户按证据、时效和对话空间分诊新 Leads。
输入:一组 CrowScout Leads,来自用户提供的数据或只读 MCP 连接。
输出:带原文依据的优先级、需要人工判断的问题和建议下一步。
必须确认:批量更新 Lead 状态前。
Research digest
目标:从多条对话中汇总重复痛点、竞品、功能需求和用户原话。
输入:明确 Product 和时间范围内的 Research Leads。
输出:主题、证据数量、代表性原文引用位置、反例和需要进一步验证的假设。
边界:不把 Reddit 相关对话表述为市场规模、搜索排名或 AI 引用证明。
Draft review
目标:在用户采取行动前审核回复或私信草稿。
输入:原帖、必要的线程上下文、产品事实和待审核草稿。
输出:语境风险、未经支持的承诺、披露建议和修改后的候选草稿。
边界:不会在 Reddit 发布或发送。
Scan review
目标:解释一次扫描覆盖了什么、产生了什么以及哪些结果需要注意。
输入:关键词计划、扫描状态、真实进度和结果摘要。
输出:覆盖说明、异常、候选与符合条件 Lead 的区别、待复核项。
边界:不虚构 Provider 总数,不把仍在运行的任务描述为已完成。
每个 Skill 发布时还需补充
- 官方 Skill 标识和版本;
- 安装来源与校验方式;
- 支持的 Agent 与最低版本;
SKILL.md中的触发描述;- 必需和可选输入;
- MCP 工具及权限依赖;
- 示例任务、预期输出和失败示例;
- 数据保留、更新与卸载说明。