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SKY-lv/skylv-skill-market-analyzer

skill-market-analyzer - OpenClaw 스킬

skylv-skill-market-analyzer란 무엇인가요?

이 스킬은 ClawHub 스킬 마켓을 심층 분석하여 인기 스킬 추적, 트렌드 예측, 경쟁사 분석, 가격 전략 제안을 제공합니다. 스킬 개발자와 운영자가 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다. OpenClaw 플랫폼에서 실행되며, YAML 기반 메트릭과 Python 툴 함수(get_trending_skills, analyze_competitor, predict_trends, pricing_recommendation 등)를 통해 시장 동향, 경쟁 구도, 가격 모델을 체계적으로 분석합니다. 이 스킬은 /skill-market, /competitor-analysis 같은 명령어 또는 '시장 분석', '경쟁사 분석' 같은 자연어 트리거를 통해 활성화할 수 있습니다.

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

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문서

Skill Market Analyzer — ClawHub 시장 데이터 분석

기능 설명

ClawHub 스킬 시장을 심층 분석하여 인기 스킬 추적, 트렌드 예측, 경쟁사 분석 및 가격 전략 제안을 제공합니다. 데이터 기반으로 스킬 개발 및 운영 의사 결정을 지원합니다.

핵심 기능

1. 인기 스킬 추적 (Trending Skills)

metrics:
  - installs_24h: 24시간 설치량
  - installs_7d: 7일 설치량
  - growth_rate: 성장률
  - rating: 사용자 평점
  - reviews: 리뷰 수

categories:
  - productivity: 생산성 도구
  - development: 개발 도구
  - marketing: 마케팅 도구
  - data: 데이터 분석
  - ai: AI 강화
  - automation: 자동화

사용 예시:

사용자: ClawHub에서 지금 가장 인기 있는 스킬은 무엇인가요?
Agent:
  1. Top 50 인기 스킬 가져오기
  2. 성장 추세 분석
  3. 신규 카테고리 식별
  4. 개발 제안 제공

2. 트렌드 예측 (Trend Prediction)

signals:
  - search_volume: 검색량 변화
  - github_stars: GitHub 관련 프로젝트 인기
  - social_mentions: 소셜 미디어 언급
  - new_releases: 새 스킬 출시 빈도

prediction_model:
  - 시계열 분석 (ARIMA)
  - 키워드 인기 추적
  - 경쟁사 동향 모니터링

사용 예시:

사용자: 다음 달에 어떤 유형의 스킬이 인기를 끌지 예측해 주세요.
Agent:
  1. 검색 트렌드 분석
  2. GitHub 인기 프로젝트 모니터링
  3. 소셜 미디어 논의 추적
  4. 예측 보고서 출력

3. 경쟁사 분석 (Competitor Analysis)

analysis:
  - feature_comparison: 기능 비교
  - pricing_analysis: 가격 분석
  - user_reviews: 사용자 리뷰
  - update_frequency: 업데이트 빈도
  - author_reputation: 작성자 평판

output:
  - 경쟁사 기능 매트릭스
  - 가격 전략 제안
  - 차별화 포인트
  - 사용자痛点 분석

사용 예시:

사용자: skill-creator의 경쟁사 상황을 분석해 주세요.
Agent:
  1. 직접 경쟁사 식별 (5-10개)
  2. 기능 비교 분석
  3. 가격 전략 비교
  4. 사용자 리뷰 감정 분석
  5. 차별화 제안

4. 가격 전략 (Pricing Strategy)

factors:
  - development_cost: 개발 비용
  - market_rate: 시장 평균 가격
  - value_proposition: 가치 제안
  - competitor_pricing: 경쟁사 가격
  - target_audience: 대상 사용자 지불 의사

pricing_models:
  - free: 무료 (유입)
  - freemium: 무료 + 유료 기능
  - one_time: 일회성 구매
  - subscription: 구독제
  - usage_based: 사용량 기반 과금

사용 예시:

사용자: 내 skill-creator의 가격은 얼마로 책정해야 할까요?
Agent:
  1. 경쟁사 가격 분석
  2. 고유 가치 평가
  3. 개발 비용 계산
  4. 가격 전략 추천

데이터 대시보드

시장 개요

total_skills: 2,500개 이상
active_authors: 800명 이상
total_installs: 100,000회 이상
avg_rating: 4.2/5
top_category: productivity (28%
fastest_growing: ai-tools (+156% MoM)

인기 카테고리 Top 5

카테고리스킬 수비율성장률
Productivity70028%+12%
Development55022%+18%
Marketing38015%+25%
Data Analysis32013%+31%
AI Tools28011%+156%

신흥 트렌드

  1. AI 강화 도구 — +156% MoM

    • Prompt 최적화기
    • AI 코드 리뷰
    • 자동 문서 생성
  2. 크로스 플랫폼 통합 — +89% MoM

    • Telegram Bot 빌더
    • WeChat 생태계 도구
    • Discord 봇
  3. 데이터 시각화 — +67% MoM

    • 대시보드 생성기
    • 보고서 자동화
    • 실시간 데이터 모니터링

툴 함수

get_trending_skills

def get_trending_skills(category: str = None, limit: int = 50) -> list:
    """
    인기 스킬 가져오기

    Args:
        category: 카테고리 (선택 사항)
        limit: 반환 개수

    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:
    """
    경쟁사 분석

    Args:
        skill_slug: 스킬 slug

    Returns:
        {
            "direct_competitors": ["competitor-1", "competitor-2"],
            "feature_matrix": {...},
            "pricing_comparison": {...},
            "user_sentiment": {...},
            "opportunities": ["차별화 포인트 1", "차별화 포인트 2"]
        }
    """

predict_trends

def predict_trends(timeframe: str = "30d") -> dict:
    """
    트렌드 예측

    Args:
        timeframe: 예측 기간

    Returns:
        {
            "hot_categories": ["ai-tools", "cross-platform"],
            "emerging_keywords": ["prompt-optimizer", "bot-builder"],
            "market_gaps": ["충족되지 않은 수요 1", "충족되지 않은 수요 2"],
            "recommendation": "권장 개발 방향"
        }
    """

pricing_recommendation

def pricing_recommendation(skill_type: str, features: list, target_audience: str) -> dict:
    """
    가격 추천

    Args:
        skill_type: 스킬 유형
        features: 기능 목록
        target_audience: 대상 사용자

    Returns:
        {
            "model": "freemium",
            "price": {
                "free": "기본 기능",
                "pro": "$9.99/월",
                "enterprise": "$49.99/월"
            },
            "reasoning": "가격 책정 이유",
            "competitor_range": "$5-15/월"
        }
    """

시장 인사이트

성공적인 스킬 특성

  1. 실제 문제 해결 — '있으면 좋은' 수준이 아님
  2. 즉시 사용 가능 — 설정이 간단하고 5분 이내에 시작 가능
  3. 지속적인 업데이트 — 최소 월 1회 업데이트
  4. 훌륭한 문서 — README가 명확하고 사용 예시 포함
  5. 사용자 피드백 대응 — 24시간 이내 이슈 응답

실패한 스킬 특성

  1. 기능이 모호함 — 'XX 도우미'이지만 고유 가치 없음
  2. 문서 부족 — 사용 방법을 알 수 없음
  3. 일회성 출시 — 출시 후 유지보수 없음
  4. 과장된 약속 — 기능 설명과 실제 불일치
  5. 부적절한 가격 — 너무 높거나 낮음

가격 전략 제안

스킬 유형권장 모드가격대
도구형Freemium$0 + $9.99/월
템플릿형일회성$4.99-$19.99
데이터형구독제$19.99-$49.99/월
기업형맞춤 견적$99+/월
오픈소스형무료 + 후원$0 + 후원

관련 파일

트리거 단어

  • 자동: market, analysis, trends, competitor, pricing 관련 키워드 감지
  • 수동: /skill-market, /market-analysis, /competitor-analysis
  • 구문: 시장 분석, 경쟁사 분석, 트렌드 예측, 가격 전략

사용법

  1. 스킬 설치
  2. 필요에 따라 구성
  3. OpenClaw로 실행

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