CrowScout
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。

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