内容来源
产品案例
TikHub 内容平台信号
理解短视频、社交、电商和本地生活内容里的平台热度。
可复制 Prompt
研究 AI Agent 基础设施在短视频和社交平台上的讨论方式。寻找证据、总结反复出现的叙事，并基于数据提出三条创始人发帖方向。
QVeris API 调用
DiscoverInspectCall
预期结果
工作流简报 · Markdown brief
案例工作流
每篇文章或教程都按可复用工作流呈现：内容来源、可复制 prompt、QVeris API recipe 和预期输出。
内容来源
案例
从公开数据生成叙事地图
把分散的公开信息转成结构化叙事输入。
可复制 Prompt
扫描我们品类中三个竞品的公开内容信号。识别它们最强叙事、最常见用户异议，以及我们下一篇内容的机会。
QVeris API 调用
DiscoverInspectCall
预期结果
执行清单 · Checklist
Prompt 模板
把 skill 变成可执行 Agent 工作流的 starter prompts。
平台信号报告
使用公开内容平台信号解释什么正在获得关注。
研究 AI Agent 基础设施在短视频和社交平台上的讨论方式。寻找证据、总结反复出现的叙事，并基于数据提出三条创始人发帖方向。
竞品内容扫描
把竞品动态转成可执行的内容规划。
扫描我们品类中三个竞品的公开内容信号。识别它们最强叙事、最常见用户异议，以及我们下一篇内容的机会。
预期输出模板
Agent 跑完工作流后应返回的结构化格式，方便复用和审计。
Markdown brief
工作流简报
把任务、来源、结果和限制合并成可复用输出。
章节
- 任务范围
- 来源证据
- 结果
- 限制
Checklist
执行清单
给 Agent 和用户展示已经完成和仍待验证的步骤。
章节
- 完成步骤
- 调用来源
- 待确认事项
Trace
使用记录
记录 QVeris actions、调用次数和 credits 估算。
章节
- API actions
- Calls
- Estimated credits
QVeris API Recipe
这个 skill 预期 Agent 执行的 Discover、Inspect、Call 编排链路。
Recipe 步骤 01Discover
POST /search寻找内容平台能力
搜索短视频、社交、创作者、帖子、评论、商品或本地生活平台数据能力。
示例查询: short video platform content signal API
TikHubsocial platform data providers
Recipe 步骤 02Inspect
POST /tools/by-ids检查平台参数
确认能力是否支持账号、帖子、视频、评论、商品数据或趋势搜索。
TikHub capability schemas
Recipe 步骤 03Call
POST /tools/execute调用信号来源
执行选定平台能力，并把原始信号转成创始人可用的内容简报。
TikHub
QVeris 使用量与费用
执行前的规划估算。Discover 和 Inspect 免费；成功执行 Call 时按所选供应商 billing_rule 计费。
典型付费 Call3-8
预计积分3-80 credits
免费动作
DiscoverInspect
付费动作
Call
内容信号工作流
内容研究通常会在免费 Discover 和 Inspect 后调用搜索、账号、帖子或趋势类能力。
费用会随平台数、账号数、竞品数量和结果页数变化。
安装
在目标 Agent 环境安装 skill。Agent 执行命令或修改本地配置前必须先请求确认。
官方 GitHub 源
这是 QVeris skills 的官方可信源。安装到 Agent 环境前，可以先检查或 fork 对应 skill 目录。
源码路径
QVerisAI/open-qveris-skills/x-founder-operationsgit clone https://github.com/QVerisAI/open-qveris-skills.git && cd open-qveris-skills/x-founder-operations安装技能OpenClaw
openclaw skills install x-founder-operationsAgent 执行流程
用户复制 prompt 后，Agent 应该展示的执行链路。
01
描述任务
Agent 将用户请求转换为面向能力的搜索意图。
02
发现候选能力
QVeris 返回带有质量、延迟和价格信号的能力候选。
03
检查并选择
Agent 在调用前检查参数、示例和供应商信号。
04
调用并组织结果
选定能力被执行，Agent 将结果组织成最终工作流输出。
安装策略
先读取 manifest 和 agent.md。说明安装命令、API 动作和可能的积分消耗。等待用户明确确认后再修改本地环境。