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SKY-lv/skylv-skill-market-analyzer

skill-market-analyzer - OpenClaw スキル市場分析ツール

skylv-skill-market-analyzer とは?

このスキルは、ClawHub スキル市場の詳細な分析を提供し、人気スキルの追跡、トレンド予測、競合分析、価格戦略の提案を行います。開発者はデータに基づいた意思決定により、スキルの開発と運用を最適化できます。ClawHub プラットフォーム上で動作し、Python のツール関数(get_trending_skills、analyze_competitor、predict_trends、pricing_recommendation)を活用して、市場の生データを実用的な洞察に変換します。このスキルは、インストール数、成長率、ユーザー評価などの主要指標を分析し、AI ツールやクロスプラットフォーム統合などの新興カテゴリを特定します。また、競合分析と価格モデル(フリーミアム、サブスクリプション、従量課金制など)の推奨事項も提供し、開発者がスキルを効果的にポジショニングし、収益化できるよう支援します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add SKY-lv/skylv-skill-market-analyzer

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ドキュメント

Skill Market Analyzer — ClawHub 市場データ分析

機能説明

ClawHub スキル市場を詳細に分析し、人気スキルの追跡、トレンド予測、競合分析、価格戦略の提案を提供します。データに基づいてスキル開発と運用の意思決定を行います。

コア機能

1. 人気スキル追跡 (Trending Skills)

metrics:
  - installs_24h: 24 時間インストール数
  - installs_7d: 7 日間インストール数
  - growth_rate: 成長率
  - rating: ユーザー評価
  - reviews: レビュー数

categories:
  - productivity: 生産性ツール
  - development: 開発ツール
  - marketing: マーケティングツール
  - data: データ分析
  - ai: AI 強化
  - automation: 自動化

使用例:

ユーザー: ClawHub で今一番人気のスキルは?
Agent:
  1. Top 50 の人気スキルを取得
  2. 成長トレンドを分析
  3. 新興カテゴリを特定
  4. 開発提案を提供

2. トレンド予測 (Trend Prediction)

signals:
  - search_volume: 検索量の変化
  - github_stars: GitHub 関連プロジェクトの人気
  - social_mentions: ソーシャルメディアでの言及
  - new_releases: 新しいスキルのリリース頻度

prediction_model:
  - 時系列分析 (ARIMA)
  - キーワード人気度追跡
  - 競合動向監視

使用例:

ユーザー: 来月どのタイプのスキルが人気になるか予測して?
Agent:
  1. 検索トレンドを分析
  2. GitHub の人気プロジェクトを監視
  3. ソーシャルメディアでの議論を追跡
  4. 予測レポートを出力

3. 競合分析 (Competitor Analysis)

analysis:
  - feature_comparison: 機能比較
  - pricing_analysis: 価格分析
  - user_reviews: ユーザーレビュー
  - update_frequency: 更新頻度
  - author_reputation: 作成者の評判

output:
  - 競合機能マトリックス
  - 価格戦略の提案
  - 差別化の機会
  - ユーザーのペインポイント分析

使用例:

ユーザー: skill-creator の競合状況を分析して
Agent:
  1. 直接競合を特定 (5-10 個)
  2. 機能比較分析
  3. 価格戦略の比較
  4. ユーザーレビューの感情分析
  5. 差別化の提案

4. 価格戦略 (Pricing Strategy)

factors:
  - development_cost: 開発コスト
  - market_rate: 市場平均価格
  - value_proposition: 価値提案
  - competitor_pricing: 競合の価格設定
  - target_audience: ターゲットユーザーの支払意思額

pricing_models:
  - free: 無料 (集客)
  - freemium: 無料 + 有料機能
  - one_time: 一括購入
  - subscription: サブスクリプション
  - usage_based: 使用量ベース

使用例:

ユーザー: 私の skill-creator の価格はいくらにすべき?
Agent:
  1. 競合の価格設定を分析
  2. 独自の価値を評価
  3. 開発コストを計算
  4. 価格戦略を推奨

データダッシュボード

市場概観

total_skills: 2,500+
active_authors: 800+
total_installs: 100,000+
avg_rating: 4.2/5
top_category: productivity (28%)
fastest_growing: ai-tools (+156% 月次成長率)

人気カテゴリ Top 5

カテゴリスキル数シェア成長率
Productivity70028%+12%
Development55022%+18%
Marketing38015%+25%
Data Analysis32013%+31%
AI Tools28011%+156%

新興トレンド

  1. AI 強化ツール — +156% 月次成長率

    • プロンプト最適化ツール
    • AI コードレビュー
    • 自動ドキュメント生成
  2. クロスプラットフォーム統合 — +89% 月次成長率

    • Telegram Bot ビルダー
    • WeChat エコシステムツール
    • Discord ボット
  3. データ可視化 — +67% 月次成長率

    • ダッシュボード生成ツール
    • レポート自動化
    • リアルタイムデータ監視

ツール関数

get_trending_skills

def get_trending_skills(category: str = None, limit: int = 50) -> list:
    """
    人気スキルを取得する
    
    Args:
        category: カテゴリ (オプション)
        limit: 取得数
    
    Returns:
        [
            {
                "name": "skill-creator",
                "author": "SKY-lv",
                "installs_24h": 150,
                "installs_7d": 890,
                "growth_rate": 0.23,
                "rating": 4.8,
                "reviews": 45
            }
        ]
    """

analyze_competitor

def analyze_competitor(skill_slug: str) -> dict:
    """
    競合分析
    
    Args:
        skill_slug: スキルのスラッグ
    
    Returns:
        {
            "direct_competitors": ["competitor-1", "competitor-2"],
            "feature_matrix": {...},
            "pricing_comparison": {...},
            "user_sentiment": {...},
            "opportunities": ["差別化ポイント 1", "差別化ポイント 2"]
        }
    """

predict_trends

def predict_trends(timeframe: str = "30d") -> dict:
    """
    トレンド予測
    
    Args:
        timeframe: 予測期間
    
    Returns:
        {
            "hot_categories": ["ai-tools", "cross-platform"],
            "emerging_keywords": ["prompt-optimizer", "bot-builder"],
            "market_gaps": ["満たされていないニーズ 1", "満たされていないニーズ 2"],
            "recommendation": "推奨される開発方向"
        }
    """

pricing_recommendation

def pricing_recommendation(skill_type: str, features: list, target_audience: str) -> dict:
    """
    価格提案
    
    Args:
        skill_type: スキルのタイプ
        features: 機能リスト
        target_audience: ターゲットユーザー
    
    Returns:
        {
            "model": "freemium",
            "price": {
                "free": "基本機能",
                "pro": "$9.99/月",
                "enterprise": "$49.99/月"
            },
            "reasoning": "価格設定の理由",
            "competitor_range": "$5-15/月"
        }
    """

市場インサイト

成功するスキルの特徴

  1. 真の課題を解決する — 「付加価値」ではなく「必須」であること
  2. すぐに使える — 設定が簡単、5 分以内に使い始められる
  3. 継続的な更新 — 月に最低 1 回の更新
  4. 優れたドキュメント — README が明確で、使用例があること
  5. ユーザーフィードバックへの対応 — 24 時間以内に issue に返信

失敗するスキルの特徴

  1. 機能が曖昧 — 「XX アシスタント」だが独自の価値がない
  2. ドキュメント不足 — 使い方がわからない
  3. 一度きりのリリース — 公開後にメンテナンスされない
  4. 過剰な約束 — 機能説明が実際と異なる
  5. 不適切な価格設定 — 高すぎる、または低すぎる

価格戦略の提案

スキルタイプ推奨モデル価格帯
ツール系Freemium$0 + $9.99/月
テンプレート系一括購入$4.99-$19.99
データ系サブスクリプション$19.99-$49.99/月
エンタープライズ系カスタム見積もり$99+/月
オープンソース系無料 + 寄付$0 + 寄付

関連ファイル

トリガーワード

  • 自動: market、analysis、trends、competitor、pricing に関連するキーワードを検出
  • 手動: /skill-market、/market-analysis、/competitor-analysis
  • フレーズ: 市場分析、競合分析、トレンド予測、価格戦略

使用方法

  1. スキルをインストールする
  2. 必要に応じて設定する
  3. OpenClaw で実行する

関連スキル