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SUDARSHANCHAUDHARI/WinNow

過去30日間の調査結果を、生のエンゲージメントではなく真正性でランク付けします。Astroturf/ボットシグナルをスコアリングし、App Store + Play StoreのレビューやPantip(タイ)など、他のツールがカバーしない情報源も対象とします。Pythonエンジン+エージェントスキル+Next.jsダッシュボード。

WinNow とは?

Winnowは、AIエージェント(Claude Code、Cursor、Codexなど)向けに設計された真正性重視のリサーチスキルです。過去30日間のコンテンツをApp Store、Play Store、Pantip(タイのフォーラム)などの情報源から収集し、各アイテムに対してバースト検出、重複検出、シンナーテキスト検出、匿名検出などのアルゴリズムを適用して真正性スコア(0.00〜1.00)を計算します。このスキルの特徴は、生のエンゲージメント数ではなく、真正性で重み付けされたエンゲージメントに基づいてランキングを行う点にあります。エージェントはこのエンジンを実行し、構造化されたマークダウン出力を読み取り、正直で簡潔な要約を合成します。エンジンが取得、スコアリング、ランキングを担当し、エージェントは散文の作成と信頼性に関する分析を担当します。主要なプラットフォームとしてPythonエンジンとNext.jsダッシュボードをサポートし、アプリ名やパッケージIDによる自動解決機能、曖昧なブランド名の文脈フィルタリング機能を備えています。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add SUDARSHANCHAUDHARI/WinNow

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ドキュメント

WinNow は何をしますか?

Winnowは、ヘッドレスPythonエンジンを実行し、過去30日間のコンテンツをレビュー情報源や地域プラットフォームから取得し、各アイテムを真正性(バースト/重複/シンナーテキスト/匿名検出器)でスコアリングし、真正性で重み付けされたエンゲージメントに基づいてランキングします。あなたの仕事はエンジンを実行し、その構造化されたマークダウンを読み、短く正直な概要を合成することです。

エンジンは取得、スコアリング、ランキングを行います。あなたは散文を担当します。データの再ランク付け、再スコア付け、または捏造を行わないでください。信頼ラベルは計算済みです。信頼してください。

エンジンを実行する

SKILL_DIRをこのSKILL.mdのディレクトリに解決し、エンジンを見つけてください。エンジンは既知の2つの場所のいずれかにあります - スキル内にバンドルされている(スタンドアロンインストール)か、2階層上(リポジトリチェックアウト)です。両方を確認し、無限検索は行わないでください:

ENGINE=""
for cand in "$SKILL_DIR/engine/winnow.py" "$SKILL_DIR/../../engine/winnow.py"; do
  [ -f "$cand" ] && ENGINE="$cand" && break
done
python3 "$ENGINE" "<TOPIC>" --sources <sources> --limit 25
  • デフォルトの情報源: アプリ名の場合はappstore、ユーザーが地域/タイのシグナルを希望する場合はappstore,pantip、トピックがパッケージID(ドットを含む、例: com.whatsapp)の場合はplaystore。
  • アプリ名は自動的にApp Store IDに解決されます。パッケージIDはPlay Storeに送られます。
  • 1つの情報源が死んでも実行は失敗しません。stderrにログを出力して続行します。

曖昧なブランドを明確にしてください。 トピックが他の意味も持つ単語(アプリのNotion vs バンドのNotion、企業のApple vs 果物のApple)であり、キーワード情報源(reddit、youtube、x、pantip)を使用している場合、あなたはどちらの意味が意図されているかを知っています。そのため、以下のように渡してください:

--context-exclude "song,lyrics,album,music video,band,movie,trailer"
--context-include "app,software,workspace,update,feature"

これらのフィルターはキーワード情報源にのみ適用されます(レビュー情報源はアプリIDで取得されるため、すでに曖昧さはありません)。名前が無関係な一般的な意味と衝突するトピックには、厳密な除外リストを提供してください。両方のフラグは省略された場合、何もしません。

出力を読む

エンジンはマークダウン概要を出力します。見出し、オプションの⚠️コーパス警告、次にランク付けされたアイテムが続きます。各アイテムには以下が含まれます:

  • 情報源タグ(appstore / playstore / pantip)
  • N★評価(レビュー情報源)
  • trust 0.00–1.00とラベル: ✅ 信頼できる · ⚠️ 混合 · 🚩 疑わしい
  • flags: 発動した真正性シグナル(例: review-burst, near-duplicate)

"Low corpus trust (48%)" のようなコーパス警告は、エンゲージメントが高度に操作されていることを意味します。概要でその旨を率直に述べてください。

概要を合成する

以下の順序で出力してください:

  1. 1行の見出し - 今月実際のユーザーが本当に言っていること。
  2. うまくいっていること/壊れていること - 2〜4個の箇条書き。各項目は引用されたレビューに基づきます。すべての引用を [source](url) としてリンクしてください。
  3. 信頼性に関する注意 - 高ランクのアイテムにフラグが立っている場合やコーパスの信頼性が低い場合は、次のように指摘してください: 「上位アイテムのN個に協調プッシュシグナルが見られます。」
  4. 証拠 - エンジンのランク付けリスト(または上位5〜8個)をそのまま渡してください。

意図的に短く保つルール:

  • レビュー、評価、数値を決して捏造しないでください。エンジンが何も返さなかった場合は、そのように述べてください。
  • すべての引用はエンジンの出力から取得されます。すべてのリンクは実際の [text](url) です。
  • 真正性のストーリーで始めてください。それがこのツールのすべてのポイントです。
  • あなた自身の散文ではemダッシュを使用せず、- を使用してください。

以上です。エンジンが契約であり、このファイルは意図的に薄く設計されています。

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