trend-spotter

趋势发现者

这项技能可帮助你识别并利用与受众息息相关的趋势。它会监测社交对话、新兴话题、病毒式传播的内容形式和文化热点，为网红营销活动的时机安排和内容策略提供参考。

快速开始

最简调用：

What trends are relevant for [brand/industry] right now?

常见场景——在决定是否跟进某个特定趋势前先进行分析：

Should [brand] participate in [trend/challenge]? Score the brand fit and give a go/skip call.

技能约定

• 读取：品牌／行业、目标平台、受众、地理范围、时间范围、内容类别；以及 memory/influencer/ 中已有的受众和细分领域调研结果（如果存在）。
• 写入：默认在此处直接返回趋势报告；只有获得对该 WARM 路径的明确授权后，才将报告保存至 memory/influencer/trend-spotter/YYYY-MM-DD-<topic>.md。
• 提升：只有获得单独的明确授权后，才将持久有效的信息（当前值得跟进的热门趋势、应避免的趋势、下次复查日期）提升至 memory/hot-cache.md。
• 完成条件：
  1. 每个提及的当前趋势、热度／增长／状态声明、文化热点和竞品采用情况声明，都须附有带日期的来源引用，以及请求指定的平台、地理范围、观察窗口、指标定义和势头对比。
  2. 对范围完全一致且当前证据完整的每个候选趋势，都须给出品牌契合度评分和「跟进／谨慎／跳过」建议；仅依据 RSS／标题重合度的候选项仍须标记为 Proxy candidate，并将 score_state 设为 NOT_SCORED。
  3. 仅在当前证据充分时，报告才列出排名前 3 的趋势、观察名单和避免名单；否则返回 NEEDS_INPUT，并附上明确的查询／收集计划。
• 主要后续技能：influencer-discovery——寻找能够执行所选趋势的创作者。

交接摘要

按照 skill-contract.md §Handoff Summary Format 中的标准格式输出。

数据来源

Intake 和查询计划无需实时集成即可运行。但报告当前情况则不然：针对所请求的平台、地理区域和时间范围，需要提供带日期的用户证据、公开抓取结果或实时连接器结果。仅凭品牌输入只能制定搜索词和评估标准，不能确定趋势名称、数量、增长情况、上涨／峰值／下降判断或建议跟进／跳过。没有当前证据时，请返回 NEEDS_INPUT 以及需要收集的确切查询／字段。如果由工具提供读取结果，请使用 ~~ 连接器占位符：

• ~~social platform analytics — 各平台的热门标签、音频和观看次数。
• ~~trend database — 新兴话题、挑战参与情况和增长率。
• ~~social listening — 围绕某个话题的文化讨论和情绪倾向。
• ~~competitor tracking — 竞争品牌采用了哪些趋势，以及效果如何。

生成有用的查询计划不需要连接器。要生成包含具体当前趋势名称的报告，则需要上述来源记录。有关每个类别的免费／免密钥方案，请参阅 CONNECTORS.md。

若想通过免密钥方式发现值得衡量的话题，请运行多来源候选侦察工具——通过捆绑的标准库 rss_monitor.py 获取 Google Trends RSS、Hacker News、Reddit 和 YouTube 上传标题（无需新增依赖）：references/trend-scout-recipe.md。RSS／标题的重合只能算作 Proxy candidate，并保持 NOT_SCORED；它不能证明某个平台上的趋势、观看次数异常值、生命周期状态或立即采取行动的建议。这是 ~~trend database（Google Trends RSS）背后的 Tier-1 候选方案。

免密钥新闻脉冲（Tavily）：python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/connectors/tavily.py" search "<vertical or candidate trend>" --topic news --time-range w --limit 10 可添加经过时效筛选的发现参考资料。与 RSS 标题吻合时，可以提高查询优先级，但仍然只是 Proxy candidate/NOT_SCORED；新闻内容重合并不能证明 TikTok、Reels、YouTube 或其他所请求平台上的热度变化。

免密钥、来源特定的细化工具：python3 "${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/connectors/pageviews.py" "<Topic_Article>" --granularity daily --days 30 可衡量 Wikipedia 页面关注度；Hacker News Algolia API（https://hn.algolia.com/api/v1/search?query=<topic>，免密钥）可衡量 HN 积分／评论数。只有在指定来源和时间范围内，这些数值才属于 Measured。若请求的是其他平台，请将其视为 Proxy；在判断上涨／峰值／下降或建议立即采取行动之前，必须获取确切平台／地理区域／时间范围内带日期的热度变化数据。

说明

当用户请求趋势分析时，执行以下步骤。每个步骤在 references/templates.md 中都有一个填写模板——复制匹配的区块并填入内容。

1. 定义趋势参数——记录品牌/行业、平台、受众、地理范围、时间跨度和内容类别。（模板：步骤 1。）
2. 验证当前证据——对于每个候选话题、话题标签、音频、挑战、形式、文化时刻和竞品观察，保留来源引用、观察/获取日期、衡量窗口、平台/地理、指标定义、当前值和可比较的历史值。仅有 RSS/标题重合度的内容保留为 Proxy candidate/NOT_SCORED。缺少当前证据时，停止事实性输出并给出查询计划。（模板：步骤 2。）
3. 分析内容形式趋势——仅根据针对所请求的确切平台/地理/窗口的有日期动量序列，列出上升/峰值/下降的形式；将解释标注为观察到的关联或假设，绝不使用无依据的因果推断。（模板：步骤 3。）
4. 追踪文化时刻——记录来源日期和当前对话/情绪主张；否则将日历/搜索字段返回为 TBD。（模板：步骤 4。）
5. 评估趋势相关性——仅对有证据支持的候选，在受众契合度、品牌价值契合度、内容适应性、风险和时机方面评分（X/25）。无支持的候选保留为 NOT_SCORED，不给出推进/谨慎/跳过判断。（模板：步骤 5。）
6. 监测竞品趋势采用情况——要求有日期的帖子/活动证据；不要根据一般品牌知识推断采用情况、表现、差距或过度使用。（模板：步骤 6。）
7. 生成趋势报告——仅为通过针对确切平台/地理/窗口的完整当前证据门槛的候选，填写 top-3-act-now、watch、avoid、定时行动、形式和话题标签区块；否则将这些区块保留为 TBD，并返回 NEEDS_INPUT 及收集计划。以内联方式返回；提供确切的 WARM 保存路径，然后在任何 HOT 提升之前单独询问。（模板：步骤 7。）

对于可重复监测，先将任何拟议的台账写入作为内联计划返回。在用户给出单独的、明确指明规范化台账路径、record 操作以及确切来源/话题/平台/地理/窗口范围的精确授权之前，不要运行 ledger.py record。报告保存或 HOT 提升授权绝不涵盖该写入。

示例

用户："一个健身品牌现在应该跟哪些 TikTok 趋势？"

输出为 NEEDS_INPUT，因为提示未提供有日期的 TikTok 证据。它返回针对话题、话题标签、声音、形式、安全和竞品采用记录的平台/地理/窗口特定查询，以及字段 source_ref、observed_at 和 measurement_window。在这些记录到达之前，它不指明任何趋势、计数、状态、话题标签、形式优胜者或本周行动。完整版本：references/templates.md。

参考资料

• references/templates.md — 每个步骤的填写模板、扩展的完整示例和执行提示。

• skill-contract.md — 共享契约和 Handoff Summary 格式。

• state-model.md — HOT/WARM/COLD 记忆层级和保存路径。

• CONNECTORS.md — 每个连接器类别的免费/无密钥数据配方。

• STAR 基准评分见 references/star-benchmark.md — 用于下游对趋势驱动的创意输出进行评分。

• scout 阶段的同级项：audience-mapper、influencer-discovery、fit-scorer。

下一个推荐技能

• 主要技能：influencer-discovery — 将选定的趋势转化为一份能够执行这些趋势的创作者候选名单。
• 备选技能：audience-mapper — 在做出决定前，确认哪些趋势确实能引起受众共鸣。
• 备选技能：fit-scorer — 在做出决定前，评估哪些创作者与选定的趋势和品牌相匹配。

终止条件：记录本次会话中已调用技能的集合。如果本轮已经运行过主要的下一个技能，则停止并报告调用链已完成，不要再次调用。交接深度最多为 3；达到上限后，总结并将控制权交还给用户。