Twitch 类别机会研究

安装指南

1. ClawHub CLI 从源直接安装技能的最快方式。
   npx clawhub@latest install twitch-category-opportunity-research
2. 手动安装 将技能文件夹复制到以下位置之一
   全局模式
   ~/.openclaw/skills/
   工作区
   /skills/
   优先级：工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装 将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
   请帮我使用 Clawhub 安装 twitch-category-opportunity-research。如果尚未安装 Clawhub，请先安装（npm i -g clawhub）。
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   下载技能 (.zip)

什么是

Twitch 类别机会研究帮助创作者比较指定的 Twitch 类别，使用 Crawlora 快照中的游戏观众总数、抽样直播、频道元数据、排期、VOD 和剪辑。它会将观察到的证据整理为类别台账、集中度对比、相关案例，以及与创作者的语言、形式、时区、排期和目标相匹配、可进行测试的内容假设。
此 Openclaw Skills 工作流程旨在支持审慎规划，而非预测受众规模或收入。它会保留采集时间、样本限制、标识符和不确定性，避免将当前可见度误认为竞争情况详尽无遗、人口统计洞察或需求证明。

应用场景

建立符合创作者偏好语言、形式、时区、排期和目标的 Twitch 类别候选清单。
比较当前类别级观众总数与有范围限制的热门直播样本所代表的观众数。
查看抽样频道的公开元数据和已排期的类别计划，作为规划背景。
查看选定的 VOD 和剪辑，了解带日期的可见标题、形式和时长案例。
根据观察到的证据拟定内容实验，同时记录局限和不确定性。
使用时间条件一致的重复快照重新比较类别，以考察特定时段。

工作原理

确认所请求的类别、创作者限制、研究范围和 Crawlora 点数预算。
通过热门游戏或 Twitch 搜索发现实际的 Twitch 类别 slug；注意热门游戏的数量上限，以及该列表并非详尽的类别目录。
在较窄的时间窗口内采集可比的类别和直播快照，并记录时间戳、查询限制、来源 ID 和 URL。
在请求频道资料、排期、视频或剪辑之前，先解析返回的主播登录名；区分游戏、主播、直播、VOD 和剪辑标识符。
将类别观众总数与返回的热门直播观众数之和及样本量分开比较。仅描述匹配后的观察样本中的集中度。
补充相关排期以及带日期的 VOD 或剪辑案例，但不要把计划视为已完成的直播，也不要把选定媒体视为具有代表性的全面覆盖。
提交类别与快照台账、来源范围限定的对比表、创作者契合度评估，以及附有明确注意事项的可测试假设。

配置指南

发送请求前设置 Crawlora API 密钥。连接时使用所列的 Crawlora MCP 工具；否则使用随附的 shell 脚本，该脚本会将密钥发送至 Crawlora 的 API。具体方法和参数请参阅 reference/endpoints.md。
export CRAWLORA_API_KEY="your-crawlora-api-key"
scripts/crawlora.sh /twitch/top-games limit=10
scripts/crawlora.sh /twitch/search query="strategy games" limit=5
选择返回的类别 slug，并在采集直播时使用可比较的限制：
scripts/crawlora.sh /twitch/streams game="$CATEGORY_SLUG" limit=20
除 HTTP 状态外，还要检查应用响应 code；响应载荷位于 data 中。遇到身份验证错误时停止；遇到 HTTP 429 时退避；上游发生暂时性故障时重试一次。将调用和分页控制在所请求的范围与点数预算内。
Twitch 类别机会研究 数据架构与分类体系
将发现结果整理为类别/快照台账。将来源标识符、URL、来源日期以及观察或抓取时间分别保留为独立字段。
记录 应保留的证据 解释限制
类别快照 类别 ID 和 slug、采集时间、viewers_count、查询和限制 当前直播观众总数；不是针对特定创作者的受众预测
直播样本 直播 ID、主播 ID/登录名、观众数、时间戳、样本量和限制 按观众数返回的热门频道；不是详尽列表，也不是竞争者总数
频道元数据 已解析的主播登录名、个人资料字段、标签和带来源证据的语言线索 自由填写的标签不是经过验证的人口统计分类体系
排期 已排期的类别和排期日期 计划内容不证明直播实际发生；排期最多覆盖四周，已配置排期为空也不能证明不活跃
VOD 和剪辑案例 VOD 或剪辑 ID、URL、日期、标题、时长和可见指标 选取的媒体或已过期媒体只能提供有限证据；剪辑是经过筛选的样本
对比和假设 匹配的快照条件、基于样本的集中度、创作者限制、注意事项 不要依据这些指标推断整个类别的份额、独立受众、留存率、可发现性、人口统计或收入
将同时在线观众数、VOD 观看量、剪辑观看量、关注者数量和排期时长视为不同指标。不要将它们合并为单一受众或变现估算。

高级特性

有可用工具时使用 Crawlora MCP 工具，并提供随附的
scripts/crawlora.sh
作为备用方案。
支持通过热门游戏或 Twitch 搜索发现类别，随后对特定类别的直播进行抽样。
保留热门前 N 名限制、采集时间戳、来源标识符和抓取时间，以便进行可审计的比较。
生成时间近乎同步、条件匹配的集中度分析，但不会将热门前 N 名小计呈现为整个类别的受众总量。
处理 API 应用代码、身份验证失败、速率限制，并针对上游暂时性故障重试一次。
纳入频道元数据、排期及选定的 VOD 或剪辑案例，同时保留证据边界。
除非明确提出要求，否则不会开始直播、联系创作者或赞助商、创建账户或启动持续监控。
不会提供缺乏依据的受众人口统计、赞助商投资回报率、需求或收入预测。

name: twitch-category-opportunity-research description: Compare Twitch categories using Crawlora current game totals, top live streams, channel metadata, schedules, VODs, and clips. Use for a streaming category shortlist or content-planning brief with live concentration, top-N sampling, timing, and audience/revenue limits preserved.

Twitch category opportunity research

Access and scope

Set CRAWLORA_API_KEY to your Crawlora key. Prefer the listed Crawlora MCP tools when connected; otherwise use the bundled scripts/crawlora.sh, which sends x-api-key to https://api.crawlora.net/api/v1. Read reference/endpoints.md for exact methods and parameters. Check application code as well as HTTP status; payloads are inside data. Stop on authentication errors, back off on 429, and retry a transient upstream failure once. Bound calls/pages by the requested scope and credit budget. Retain source IDs, URLs, source dates, and observation/crawl times separately.

Build a content-planning brief for a creator's specified categories, language, format, timezone, schedule, and goals. These public snapshots describe observed live supply and visibility, not a forecast of the creator's audience or revenue.

Discover categories and collect aligned snapshots

Use top games or Twitch search to resolve actual category slugs. Top games is a viewer-ranked list capped at 100, not every category. viewers_count is the category's current aggregate live viewers, while streams returns top live channels by viewers with its own limit/cap and no exposed exhaustive pagination.
Query chosen categories within a narrow collection window and retain each timestamp and limit. Game IDs, slugs, broadcaster IDs/logins, stream IDs, VOD IDs, and clip IDs are different identifiers. Resolve returned channel logins before profile, schedule, videos, or clips.
Preserve freeform stream tags/language cues with their original evidence; tags are not a verified curated demographic taxonomy. Scheduled category is planned content, not proof a broadcast happened. Schedules cover up to four weeks; an empty configured schedule does not establish channel inactivity.
Use selected VODs/clips only for visible format/title/duration and dated content examples. A clipped moment is a curated sample, not representative coverage of all the creator's broadcasts. Missing/expired VODs remain unavailable evidence.
scripts/crawlora.sh /twitch/top-games limit=10
scripts/crawlora.sh /twitch/search query="strategy games" limit=5

# Select a returned category slug and comparable collection limits:
# scripts/crawlora.sh /twitch/streams game="$CATEGORY_SLUG" limit=20

Compare concentration and practical hypotheses

Show category aggregate viewers separately from the returned top-stream viewer sum and sample size. A matched near-synchronous top-N share can describe observed concentration, but do not divide by a top-N subtotal and call it full-category share. Differently timed calls can disagree; keep a discrepancy rather than forcing sums to match. The returned stream count is not the total competing stream count. Category totals are global; a language-tag-filtered top-stream sample does not supply that language's total audience or competition denominator.

Live concurrent viewers, VOD views, clip views, followers, and schedule hours are different measures. Do not add them into unique audience, retention, discoverability, or monetisation forecasts. No audience-demographic or sponsor-ROI conclusion follows from these fields. Comparisons across time slots need actual repeat observations with fixed queries and windows, not inferred schedules.

Return a category/snapshot ledger, source-bounded concentration table, relevant content/schedule examples, fit to the creator's stated constraints, and testable content hypotheses with uncertainty. A small apparent category is not proof of an opportunity or unmet demand. Do not start streams, contact creators/sponsors, create accounts, or schedule ongoing monitoring unless requested.

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