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ArielleTolome/AutoResearchClaw

运行AutoResearchClaw——一个完全自主的研究流程,从主题提示到结构化研究输出。适用于需要深入研究任何主题的场景。

AutoResearchClaw 是什么?

AutoResearchClaw是一个完全自主的研究流程,能够将简单的主题提示转化为结构化、详细的研究输出。该工具对于需要快速获取全面信息的开发者、研究人员和营销人员非常有用,涵盖广告创意策略、市场研究、竞争情报、受众分析、产品类别、垂直领域以及学术/机器学习研究等任何领域。它支持包括Meta、TikTok、YouTube和原生广告平台在内的多种平台配置,这些配置可以提供特定的广告创意框架,以增强研究的相关性和深度。如果没有指定平台,它仍然能生成通用的研究结果。该技能通过自动执行信息收集、整理和结构化的复杂过程,大大节省了时间和精力,使用户能够专注于分析和决策。其工作流程设计为完全自主,从用户给出的主题提示开始,最终生成一个用户可以立即用于报告、策略制定或进一步分析的结构化输出。

兼容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ArielleTolome/AutoResearchClaw/tree/main

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文档

AutoResearchClaw 是做什么的?

运行AutoResearchClaw——一个完全自主的研究流程,从主题提示到结构化研究输出。当有人说“研究X”、“对X进行简报”、“为[平台]简报X”或需要对任何主题进行深入研究时使用:广告创意策略、市场研究、竞争情报、受众分析、产品类别、垂直领域或学术/机器学习研究。适用于任何领域。平台配置(meta/tiktok/youtube/native)可添加广告创意框架;没有它们则生成通用研究结果。

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