全渠道选品 Agent

全自动从多个数据源抓取竞品和趋势数据，输出 Slack 格式报告。

三大频道 + KOL 雷达

🎯 KOL 趋势雷达（核心能力 — 源自趋势方法论文档）

基于《Identifying Global Social Media Trends for AI Agent Development》方法论，
监控 11 个分层 KOL 账户，抓取最新内容并自动评估趋势适配度。

方法论核心原则：人类直觉 > 数据分析工具

• - 数据有滞后、无法理解氛围、充满垃圾数据
• 利基社区（动漫粉、地下舞者、特效化妆师）开创最佳趋势
• 最终判断三要素：视觉区分度 + AI可复制性 + 虚荣心触发

三级账号体系

级别	账号	用途
🔴 T1 潮流引领者	@cyber0318, @hoaa.hanassii, @thybui.	创造趋势，每天监控
🟡 T2 快速采用者

@angelinazhq, @lenafoxxx, @carolinexdc, @upminaa.cos | 趋势确认信号 | | 🔵 T3 专业雷达 | @cellow111, @emmawhatstwo, @voulezjj, @sawamura_kirari | 运动捕捉/竞品/编辑 |

自动化能力

• - KOL profile 批量抓取 — 一次 Apify 调用获取所有账号最新内容
• 音频趋势聚合 — 多KOL使用相同音频 = 强趋势信号
• AI 适配度评估 — 自动打分（传播力/互动率/AI关键词/音频/分享率）
• 趋势评估三问 — 视觉区分度？AI可复制性？虚荣心触发？

五阶段方法论

1. 1. 环境设置 — 克服地理围栏（SIM/VPN/设备语言/时区）
2. 趋势发现 — 观察列表 + 音频驱动跟踪 + 关注列表逆向工程
3. 算法训练 — 训练平台推荐算法（3-5天有序互动）
4. 趋势评估 — 视觉区分度 + AI可复制性 + 虚荣心触发
5. 数据管理 — 核心名单月更 + 趋势记录（视频链接+音频链接+视觉描述）

详细方法论参见: TREND_METHODOLOGY.md

📱 社媒端（6个数据源）

数据源	工具	费用
KOL 雷达(11账号)	Apify clockworks/tiktok-scraper profile模式	Apify 按量
TikTok

Apify clockworks/tiktok-scraper | Apify 按量 |

| Instagram | Apify apify/instagram-scraper | Apify 按量 | | YouTube | Apify streamers/youtube-scraper | Apify 按量 | | Reddit | Apify trudax/reddit-scraper-lite | Apify 按量 | | Google Trends | pytrends (免费) | 免费 |

🔍 SEO端

数据源	说明
Semrush API	竞品关键词（11个竞品域名）
Sitemap

art.myshell.ai 页面去重 |

| Notion Bot DB | 已有 Bot 去重 |

📢 投放端

数据源	说明
Facebook Ads Library	通过 Apify apify/facebook-ads-scraper，4个查询场景

环境要求

APIFY_TOKEN=... # Apify API token (必须)
SEMRUSHAPIKEY=... # Semrush API key (SEO端必须)
NOTIONIMAGEBOT_TOKEN=... # Notion token (去重用，可选)

使用方法

bash
SKILL_DIR=~/.openclaw/workspace/skills/omni-channel-agent

全量 Pipeline（KOL雷达+社媒+SEO+投放）

python3 $SKILLDIR/runpipeline.py --query ai filter

单频道

python3 $SKILLDIR/runpipeline.py --channel social --query ai filter python3 $SKILLDIR/runpipeline.py --channel seo python3 $SKILLDIR/runpipeline.py --channel ads --query ai photo generator

快速测试（减少数据量）

python3 $SKILLDIR/runpipeline.py --test

参数说明

--query 搜索关键词（默认 ai filter） --channel 频道选择 all/social/seo/ads（默认 all） --region 区域 US/EU/ASIA（默认 US） --max-results 每个源最大结果数（默认 15）

输出

• - output/fullreportYYYYMMDDHHMM.txt — Slack 格式完整报告
• output/social.json — 社媒原始数据（含KOL雷达 + 音频趋势 + AI适配度评估）
• output/seo.json — SEO 关键词数据
• output/ads.json — 广告数据
• output/alldata.json — 全量合并数据

文件结构

omni-channel-agent/
├── SKILL.md # 本文件
├── TREND_METHODOLOGY.md # 社媒趋势方法论（Lark文档完整版）
├── apify_client.py # Apify REST API 客户端
├── run_pipeline.py # 主 Pipeline（KOL雷达+3频道编排）
├── run_all.py # 社媒端单独运行
├── runmultiquery.py # 多场景查询
├── sources/
│ ├── kol_radar.py # 🆕 KOL 雷达（11账号监控+音频聚合+AI评估）
│ ├── tiktok.py # TikTok via Apify
│ ├── instagram.py # Instagram via Apify
│ ├── youtube.py # YouTube via Apify
│ ├── reddit.py # Reddit via Apify
│ ├── google_trends.py # Google Trends (pytrends)
│ ├── facebook_ads.py # Facebook Ads via Apify
│ ├── seo_pipeline.py # SEO: Semrush + Sitemap + Notion dedup
│ ├── ads_pipeline.py # 投放: 4个场景
│ └── twitter.py # Twitter (待修复 token)
├── formatters/
│ └── slack_formatter.py
└── output/ # 数据输出

注意事项

• - KOL 雷达每次批量抓取 11 个账号，Apify 消耗较大，建议非 test 模式每天 1-2 次
• Instagram 和 Reddit 的 Apify actor 是按量付费的
• Google Trends 有 rate limit，高频调用会 429
• Sitemap 需要 User-Agent header（403 防护）
• Twitter API 的 token 需要官方 Bearer token，当前 OpenTwitter JWT 不兼容
• 趋势最终判断需人类直觉 — AI 评分仅供初筛，视觉效果/氛围/文化细微差别只有人眼能捕捉