Description

潜在意向筛选虾 — 从公域评论、帖子、私信中识别真实购买意向，生成高意向销售线索并推送给销售团队。当以下情况时使用此 Skill： (1) 需要从评论区、帖子、私信中挖掘有购买意向的潜在客户 (2) 需要对用户提供的评论数据（CSV/文本）进行意向识别和评分 (3) 需要在竞品帖子下找到对竞品不满意、正在寻找替...

README (SKILL.md)

潜在意向筛选虾 (intent-filter-claw)

Name: 潜在意向筛选虾
Author: tujinsama

从公域评论/帖子/私信中识别购买意向，输出带评分的高意向线索列表。

工作流程

步骤 1：明确输入来源

用户可能提供两种输入：

A. 原始评论数据（CSV/文本）

直接进入步骤 2 分析
期望字段：用户名、内容、平台（可选）、时间（可选）

B. 自然语言监控需求（如"帮我监控小红书护肤品评论"）

告知用户：实际平台采集需要对应平台 API 权限
提供模拟数据演示，或引导用户提供已采集的评论文件
使用 scripts/intent-scanner.sh 说明采集命令

步骤 2：语义意向识别

读取 references/intent-keywords.md 获取意向词库，读取 references/semantic-rules.md 获取语义规则。

对每条评论：

匹配强/中/弱意向词
应用语义规则（排除否定语境、反讽、无关内容）
识别竞品不满信号

步骤 3：意向评分（0-100）

读取 references/user-value-model.md 获取评分模型。

维度	权重	说明
意向词强度	50%	强意向词 40-50 分，中 20-35 分，弱 5-15 分
账号影响力	20%	粉丝数/互动率估算
紧迫度	20%	有明确时间节点加分
竞品不满	10%	提及竞品差评加分

推送阈值：默认 ≥70 分为高意向，推送给销售。

步骤 4：输出线索表

输出格式（Markdown 表格或 CSV）：

用户名	平台	原始内容	意向类型	评分	建议话术

步骤 5：推送到飞书（可选）

若用户要求推送，使用 message 工具发送到指定飞书群或个人，或使用 feishu_bitable_app_table_record 写入多维表格线索库。

关键原则

语义优先：不只匹配关键词，结合上下文判断真实意向
宁缺毋滥：误判比漏判代价更高，严格过滤否定/反讽语境
分级处理：高/中/低意向分别给出不同跟进建议
隐私合规：只处理用户主动公开的内容

参考文件

references/intent-keywords.md — 意向词库（强/中/弱 + 行业定制）
references/semantic-rules.md — 语义分析规则（否定/反讽/竞品识别）
references/user-value-model.md — 用户价值评估与评分模型
scripts/intent-scanner.sh — 平台采集与分析命令参考

Usage Guidance

技能本身是一个意向识别模板并附带词库与脚本示例，功能与描述基本一致 — 但在你把它连接到真实平台或企业环境前请注意： - 私信（私有数据）和用户个人信息会被读取并可能推送给销售团队：确认你有合法授权与用户同意，遵守隐私法规与公司政策。 - 推送到飞书/写入表格与平台采集都需要 API token/cookie 等凭据；技能没有声明需要或如何保护这些凭据。仅提供最小权限的专用账号/令牌，并在可信环境中注入凭据（不要直接粘贴到公开脚本）。 - scripts/intent-scanner.sh 是命令参考，不会自动采集或发送——在把它用于生产前，审查实际执行路径（agent 的实现会调用何种工具/网络端点），并在测试环境用尽可能脱敏的数据验证。 - 如果你需要更高保证：要求作者或发布者声明所需权限、凭据列表及数据保留/删除策略，或在部署前让安全/合规团队评估。

Capability Analysis

Type: OpenClaw Skill Name: intent-filter-claw Version: 1.0.0 The intent-filter-claw skill is a legitimate tool designed to identify and score sales leads from social media comments and messages. The bundle consists of well-defined scoring models (user-value-model.md), keyword lists (intent-keywords.md), and semantic analysis rules (semantic-rules.md) that align perfectly with its stated purpose. The included shell script (intent-scanner.sh) is a safe, non-functional skeleton providing command-line structure for future integrations without executing any harmful or hidden payloads.

Capability Assessment

ℹ Purpose & Capability

技能名与描述（从评论/帖子/私信识别购买意向并推送线索）与提供的关键词库、语义规则和评分模型高度一致；脚本提供采集/分析/推送的命令结构参考，与用途匹配。但技能执行的若干操作（例如收集私信、调用各平台 API、将线索推送到飞书/写入多维表）需要外部凭据或权限，技能元数据并未声明这些依赖。

⚠ Instruction Scope

SKILL.md 明确允许处理公域评论/帖子，也提到私信（‘私信筛选’），并说明会将高意向线索输出或推送到飞书。指令引用本地参考文件并使用 scripts/intent-scanner.sh 作为命令示例；脚本本身不执行采集或网络请求，但文档和脚本提示实际采集/推送需要平台 API/cookie 和 OpenClaw 的 message 工具。技能没有限制或说明对敏感/个人数据的最低化处理或用户同意流程，存在将用户名、私信内容等 PII 传递给销售团队的风险。

✓ Install Mechanism

无安装规范（instruction-only），仅包含一个参照 shell 脚本和若干参考文件。没有从不可信 URL 下载或写入磁盘的自动安装步骤，安装机制本身风险低。

⚠ Credentials

技能会调用/建议调用平台采集接口和将数据推送到飞书，但 requires.env / primaryEnv 未声明任何凭据或配置路径。将线索推送到飞书或访问私信通常需要 API token、app credentials 或 cookies；技能没有说明这些敏感凭据将如何提供、限制或保护，且也未要求声明最低权限或同意，导致环境/凭据与声明功能不对等。

✓ Persistence & Privilege

技能未设置 always:true，也未声明修改其他技能或系统范围配置。其自治调用权限为平台默认，未见额外持久性或超出常规权限的要求。

Version History

v1.0.0

Initial release: 从公域评论中识别购买意向，生成高意向销售线索

Metadata

Slug intent-filter-claw

Version 1.0.0

License MIT-0

All-time Installs 0

Active Installs 0

Total Versions 1

Frequently Asked Questions

What is 潜在意向筛选虾?

潜在意向筛选虾 — 从公域评论、帖子、私信中识别真实购买意向，生成高意向销售线索并推送给销售团队。当以下情况时使用此 Skill： (1) 需要从评论区、帖子、私信中挖掘有购买意向的潜在客户 (2) 需要对用户提供的评论数据（CSV/文本）进行意向识别和评分 (3) 需要在竞品帖子下找到对竞品不满意、正在寻找替... It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 114 downloads so far.

How do I install 潜在意向筛选虾?

Run "/install intent-filter-claw" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.

Is 潜在意向筛选虾 free?

Yes, 潜在意向筛选虾 is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.

Which platforms does 潜在意向筛选虾 support?

潜在意向筛选虾 is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).

Who created 潜在意向筛选虾?

It is built and maintained by Ricky (@tujinsama); the current version is v1.0.0.

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