Market Research・商情洞察引擎：全域市场数据采集 + AI 研判 + 二开定制分析中台

一、技能总览

Market Research 是面向商业调研、竞品分析、行业研判、舆情监测打造的一体化智能工具。整合全网资讯、电商数据、行业报告、用户口碑、价格走势、政策动态等多维数据源，集自动化爬取、数据清洗、维度拆解、AI 分析、报告生成、模板复用于一体。

突破传统人工调研效率低、数据零散、分析片面的瓶颈，依托 OpenClaw 生态完成数据抓取→结构化处理→深度研判→可视化出图→文档归档全流程自动化。同时提供灵活的二次开发接口与模块化拓展能力，可按需对接行业数据源、定制分析模型、搭建专属调研中台，适配个人从业者、中小企业、商业团队的全场景调研需求。

二、传统调研方式痛点 & 二开创新升级亮点

（一）传统市场调研现存问题

人力成本高：人工翻阅网页、整理资料、统计数据，耗时久、产出效率极低。
数据维度单一：仅能获取表层信息，难以同步价格、销量、口碑、政策、竞品动态等多维度内容。
分析能力薄弱：缺少量化模型，结论依赖主观判断，无法输出标准化、可复用的分析结果。
实时性不足：信息更新滞后，无法快速捕捉市场异动、竞品调价、热点风向。
拓展性差：固定功能无法适配细分行业，新增调研维度、专属数据源需要从零开发。
成果流转困难：调研数据、分析图表、报告分散存储，难以对接报表、文档、办公系统。

（二）本工具独家升级 & 惊喜能力

✅ 全域数据源聚合：一站整合行业资讯、电商平台、社交口碑、官方政策、券商研报、竞品动态，告别多平台切换搜集。

✅ AI 智能研判体系：内置趋势分析、竞品对标、风险预警、热度研判模型，自动输出量化结论与观点。

✅ 模块化二开架构：数据源、分析模型、输出模板均可插拔拓展，快速适配零售、制造、互联网、金融等不同行业。

✅ 增量式定时调研：支持 7×24 小时轮询监测，仅抓取新增数据，兼顾效率与资源消耗，异动即时告警。

✅ 多维度数据拆解：自动拆分地域、人群、价格区间、评价标签、销售周期等字段，数据直接可用。

✅ 模板化报告一键生成：预设行业调研报告、竞品分析、市场周报等模板，填入数据自动排版成文。

✅ 全生态无缝流转：数据直连图表生成、PDF 解析、飞书推送、日历提醒，调研成果自动归档、分发、展示。

✅ 私有化部署适配：支持本地部署、数据本地存储，保障商业调研数据安全，也可封装为接口对外提供服务。

三、核心功能模块

（一）多源数据自动化采集

行业资讯 & 政策 抓取行业新闻、产业政策、行业峰会、监管公告，划分利好 / 中性 / 利空标签，梳理行业发展风向。
电商 & 交易数据 采集商品售价、促销活动、销量排行、品类占比、渠道分布，追踪价格波动与市场供需变化。
竞品动态监测 定向监控竞品上新、调价、营销活动、渠道布局、对外发声，形成竞品动态时间线。
口碑 & 舆情分析 抓取评论、问答、社交讨论内容，分词提取好评 / 差评标签、用户关注点、吐槽点，研判产品口碑。
研报 & 深度资料 联动 PDF 提取工具，解析行业研报、白皮书、分析报告，抽取核心观点、预测数据、行业指标。

（二）数据清洗与结构化处理

自动去重、过滤广告与无效内容、统一数据格式，补齐缺失字段。
自定义标签体系，对数据分类打标，支持按时间、地域、品类、品牌多维度筛选检索。
历史数据持久化存储，建立市场数据库，支持长周期数据回溯对比。

（三）多维分析研判（核心能力）

趋势分析 基于历史数据绘制走势曲线，研判市场规模、价格、热度的短期 / 中长期变化规律。
竞品对标分析 多品牌横向对比，从价格、产品、营销、口碑四大维度打分评级，输出优劣对比结论。
用户画像拆解 从评论、咨询内容提炼用户偏好、消费习惯、核心诉求，辅助产品定位与营销策划。
风险 & 机会预警 结合政策、舆情、竞品动作，自动识别市场风险、潜在机遇，触发告警提醒。
量化指标计算 计算市场占有率、环比 / 同比变化、热度指数、差评率等专业指标，实现数据量化分析。

（四）模板化报告与可视化输出

内置周报、月报、竞品分析报告、行业洞察报告等多款模板，一键填充数据生成完整文档。
联动图表生成工具，自动将统计数据转为柱状图、折线图、饼图、对比图，图文结合呈现结果。
支持导出 Word、PDF、Excel 格式，方便汇报、归档与二次编辑。

（五）定时任务与异动告警

配置轮询规则，每日 / 每周定点执行调研任务，自动更新数据库。
自定义告警阈值：价格大幅波动、竞品突发动作、负面舆情爆发时，主动推送提醒消息。

（六）插件化拓展（二次开发核心）

数据源插件：按需开发小众平台、垂直行业站点的采集插件，无限拓展数据来源。
分析模型插件：自定义行业专属算法、评分规则、研判逻辑，适配细分领域调研需求。
输出模板插件：新增定制化报告模板、报表样式，适配企业内部规范。

（七）OpenClaw 全生态联动

图表生成器：统计数据自动生成可视化图表，嵌入报告与数据大屏。
PDF 提取：解析下载的研报、行业文档，抽取内容作为分析依据。
网页爬虫：依托爬虫能力完成全网数据抓取，互为能力补充。
飞书包装器：调研报告、异动告警、周报月报自动推送至指定群组 / 人员。
日历工具：标记行业展会、政策生效日、竞品上新节点，设置日程提醒。
图像处理：对商品截图、宣传物料、评论截图统一处理，作为调研附件归档。

四、分层架构（适配深度二次开发）

数据源接入层：统一对接各类网页、接口、文档数据源，支持新增采集插件快速接入
采集调度层：任务队列、定时轮询、频率控制、异常重试，保障采集稳定运行
数据处理层：清洗、去重、归一、打标、结构化转换，统一数据标准
数据仓储层：本地数据库存储、历史版本管理、数据索引，支持快速检索与回溯
分析引擎层：通用分析模型 + 自定义插件模型，执行多维研判与指标计算
报告渲染层：模板解析、内容填充、图文组合，生成标准化调研文档
告警通知层：阈值判断、消息推送、日志记录，实现市场异动实时提醒
接口拓展层：开放内外调用接口，支持封装为独立服务，对接第三方系统
生态对接层：打通全系工具链路，实现数据、任务、成果跨模块流转

五、核心代码实现（TypeScript・OpenClaw 原生）

typescript

运行

import fs from "fs-extra";
import path from "path";
import { Skill, Context } from "openclaw";
const ResearchCore = require("./research-core");
const TaskScheduler = require("./task-scheduler");

// 市场调研工具全局配置
const RESEARCH_CONFIG = {
  rootDir: "./claw-data/market-research",
  dataDir: "./claw-data/market-research/database",
  reportDir: "./claw-data/market-research/report",
  pluginDir: "./claw-data/market-research/plugins",
  logDir: "./claw-data/market-research/logs",
  taskDir: "./claw-data/market-research/tasks",
  autoAlert: true,
  defaultTemplate: "industry_report"
};

// 初始化目录与核心服务
async function initService() {
  await fs.ensureDir(RESEARCH_CONFIG.rootDir);
  await fs.ensureDir(RESEARCH_CONFIG.dataDir);
  await fs.ensureDir(RESEARCH_CONFIG.reportDir);
  await fs.ensureDir(RESEARCH_CONFIG.pluginDir);
  await fs.ensureDir(RESEARCH_CONFIG.logDir);
  await fs.ensureDir(RESEARCH_CONFIG.taskDir);
  ResearchCore.init(RESEARCH_CONFIG);
  TaskScheduler.init(RESEARCH_CONFIG.taskDir);
}

// 写入运行日志
function writeLog(task: string, target: string, info: string) {
  const logPath = path.join(RESEARCH_CONFIG.logDir, `${new Date().toLocaleDateString()}.log`);
  const logContent = `[${new Date().toISOString()}] 任务:${task} | 目标:${target} | 详情:${info}\n`;
  fs.appendFileSync(logPath, logContent, "utf8");
}

// OpenClaw 技能主体
export const MarketResearchSkill: Skill = {
  name: "market-research",
  description: "Market Research 市场调研与分析工具｜全域数据采集、AI研判、竞品分析、模板报告、定时监测、插件化二开",
  patterns: [
    "行业调研{industry}{scope}",
    "竞品分析{brandList}{dimension}",
    "口碑监测{product}{period}",
    "生成报告{template}{saveName}",
    "开启定时监测{rule}",
    "加载分析插件{pluginName}",
    "导出数据{type}{savePath}"
  ],
  handler: async (ctx: Context) => {
    const { match, pattern, reply } = ctx;
    await initService();

    try {
      // 行业调研
      if (pattern === "行业调研{industry}{scope}" && match.industry && match.scope) {
        reply(`🔍 启动【${match.industry}】行业调研，范围：${match.scope}`);
        const res = await ResearchCore.industrySurvey(match.industry, match.scope);
        writeLog("行业调研", match.industry, "调研执行完成");
        return reply(`✅ 行业基础数据与趋势分析完成，已存入数据库`);
      }

      // 竞品分析
      if (pattern === "竞品分析{brandList}{dimension}" && match.brandList && match.dimension) {
        reply(`⚖️  多品牌对标分析，分析维度：${match.dimension}`);
        await ResearchCore.competitorAnalyze(match.brandList.split(","), match.dimension);
        writeLog("竞品分析", match.brandList, "对标研判完成");
        return reply(`✅ 竞品对比分析结束，差异点与优劣势已梳理`);
      }

      // 口碑监测
      if (pattern === "口碑监测{product}{period}" && match.product && match.period) {
        reply(`💬 抓取并分析【${match.product}】${match.period}用户口碑`);
        const result = await ResearchCore.publicOpinion(match.product, match.period);
        writeLog("口碑监测", match.product, `好评率：${result.goodRate}`);
        return reply(`✅ 口碑分析完成，好评率：${result.goodRate}，核心吐槽点已提取`);
      }

      // 生成报告
      if (pattern === "生成报告{template}{saveName}" && match.template && match.saveName) {
        reply(`📑 基于模板【${match.template}】生成调研报告`);
        const reportPath = await ResearchCore.generateReport(match.template, match.saveName);
        writeLog("报告生成", match.saveName, `保存路径：${reportPath}`);
        return reply(`✅ 报告已生成，路径：${reportPath}`);
      }

      // 开启定时监测
      if (pattern === "开启定时监测{rule}" && match.rule) {
        reply(`⏰ 配置定时监测规则：${match.rule}`);
        TaskScheduler.addMonitorTask(match.rule);
        writeLog("定时监测", match.rule, "任务已启动");
        return reply(`✅ 7×24小时监测已开启，异动将自动告警`);
      }

      // 加载分析插件
      if (pattern === "加载分析插件{pluginName}" && match.pluginName) {
        reply(`🧩 加载专属分析插件：${match.pluginName}`);
        ResearchCore.loadPlugin(match.pluginName);
        writeLog("插件加载", match.pluginName, "插件启用成功");
        return reply(`✅ 行业专属分析模型已生效`);
      }

    } catch (e: any) {
      writeLog("任务异常", match?.industry || match?.brandList || "", e.message);
      return reply(`❌ 任务执行失败：${e.message}`);
    }

    return reply(`💡 可用指令：
行业调研+行业名称+调研范围 | 竞品分析+品牌(逗号分隔)+分析维度
口碑监测+产品名+统计周期 | 生成报告+模板名+报告名称
开启定时监测+规则描述 | 加载分析插件+插件名
导出数据+数据类型+保存路径`);
  }
};

六、常用调用指令

plaintext

# 基础调研
行业调研 智能家居 国内市场
行业调研 消费电子 全球趋势

# 竞品与口碑分析
竞品分析 品牌A,品牌B,品牌C 价格+口碑+营销
口碑监测 智能音箱 近30天

# 报告与任务管理
生成报告 竞品分析模板 六月竞品调研报告
开启定时监测 每日9点抓取行业资讯+价格数据

# 二开插件与数据导出
加载分析插件 零售行业评分模型
导出数据 销量统计 D:\data\market_sales.xlsx

七、落地应用场景

场景 1：常规商业调研办公

替代人工搜集整理，快速完成行业摸底、竞品对标、用户口碑梳理，自动生成标准报告，大幅缩短调研周期。

场景 2：长期市场动态监测

配置定时任务，7×24 小时监控行业政策、竞品动作、舆情风向，出现负面舆情、大幅调价等异动第一时间收到提醒。

场景 3：产品 & 营销决策支撑

结合口碑分析、价格走势、用户画像，为产品迭代、定价策略、营销方案制定提供量化数据依据。

场景 4：团队协作办公

调研数据、分析报告自动推送至飞书，团队成员同步查阅；结合日历标记重要行业节点，统筹工作安排。

场景 5：垂直行业定制化中台

通过插件拓展专属数据源与分析模型，搭建零售、美妆、数码、工业等细分行业的专属调研中台。

八、二次开发拓展方向（惊喜进阶）

垂直行业定制包：针对电商、医美、新能源、教育等行业，开发专属采集规则、分析模型、报告模板，做成行业一体化套件。
AI 深度研判升级：接入大模型，实现自然语言问答、市场趋势预测、营销方案智能建议。
多语言跨境调研：拓展海外站点采集、多语种舆情解析，适配外贸、跨境电商调研场景。
数据 API 服务化：将调研能力封装为标准接口，对外提供数据查询、分析调用服务。
可视化调研大屏：对接图表工具，搭建实时市场数据大屏，直观展示行业走势、竞品排名、舆情热度。
调研流程低代码编排：可视化拖拽编排调研流程，自定义数据流转、分析步骤、输出规则，零代码搭建专属工作流。