Creator Search Intent Radar
Skill Card
- - Category: Market Intelligence
- Core problem: What should we post next with real demand signals?
- Best for: Weekly planning and topic prioritization
- Expected input: TikTok/YouTube/Instagram trend snippets, search hints, comments/DM FAQs
- Expected output: Ranked topic backlog + platform fit + hook directions + CTA
- Creatop handoff: Send top 3 topics into Creatop script workflow
Overview
Turn noisy trend inputs into ranked, publishable decisions.
Priority order:
1) demand signal quality
2) audience fit
3) monetization fit
4) execution speed
Workflow
1) Collect demand signals
Gather 10–30 candidate signals from:
- - TikTok search/trend surfaces
- YouTube search/autosuggest
- Instagram/Reels momentum
- comments/DM FAQs/community threads
Record provenance for each signal:
- -
source_type (official/community/internal) - INLINECODE1 (if available)
- INLINECODE2
- INLINECODE3 (high/medium/low)
If live endpoints are unavailable, run fallback mode using recent internal patterns and clearly label output as mode: fallback.
2) Normalize and dedupe backlog
For each topic, standardize:
- - INLINECODE5
- INLINECODE6 (TikTok / YouTube / Instagram)
- INLINECODE7 (learn / compare / buy / troubleshoot / inspiration)
- INLINECODE8 (hot / warm / evergreen)
- INLINECODE9 (1–5)
- INLINECODE10 (1–5)
- INLINECODE11 (1–5)
Merge near-duplicate topics before scoring.
3) Score and rank
Use:
INLINECODE12
Mapping:
- -
freshness_score: hot=5, warm=3, evergreen=2 - INLINECODE14
4) Generate decision output
Return:
- 1. Top 10 ranked topics
- Per topic: 1 content angle + 3 hook directions + CTA
- 7-day lightweight schedule
Include data_confidence for each topic (high/medium/low).
Output format
- - Topic:
- Why now:
- Platform:
- Intent:
- Angle:
- Hook directions (3):
- CTA:
- Confidence:
Quality and safety rules
- - Do not present synthetic/internal signals as live external trends.
- Avoid generic topics without clear buyer intent.
- Keep recommendations executable by small creator teams.
License
Copyright (c) 2026 Razestar.
This skill is provided under CC BY-NC-SA 4.0 for non-commercial use.
You may reuse and adapt it with attribution to Razestar, and share derivatives
under the same license.
Commercial use requires a separate paid commercial license from Razestar.
No trademark rights are granted.
创作者搜索意图雷达
技能卡片
- - 类别: 市场情报
- 核心问题: 基于真实需求信号,我们接下来应该发布什么内容?
- 最佳用途: 每周规划与话题优先级排序
- 预期输入: TikTok/YouTube/Instagram趋势片段、搜索提示、评论/私信常见问题
- 预期输出: 排序后的话题积压列表 + 平台适配度 + 钩子方向 + 行动号召
- Creatop交接: 将前3个话题发送至Creatop脚本工作流
概述
将嘈杂的趋势输入转化为排序后、可发布的具体决策。
优先级顺序:
1) 需求信号质量
2) 受众适配度
3) 变现适配度
4) 执行速度
工作流程
1) 收集需求信号
从以下渠道收集10-30个候选信号:
- - TikTok搜索/趋势页面
- YouTube搜索/自动建议
- Instagram/Reels热度
- 评论/私信常见问题/社区讨论帖
记录每个信号的来源信息:
- - 来源类型(官方/社区/内部)
- 来源链接(如有)
- 捕获时间
- 置信度(高/中/低)
如果无法获取实时端点,则使用近期内部模式运行备用模式,并明确标注输出为模式:备用。
2) 标准化并去重积压列表
针对每个话题,标准化以下字段:
- - 话题
- 平台适配度(TikTok / YouTube / Instagram)
- 意图类型(学习 / 比较 / 购买 / 故障排除 / 灵感)
- 新鲜度(热门 / 温热 / 常青)
- 受众适配度(1-5分)
- 变现适配度(1-5分)
- 难度(1-5分)
在评分前合并近似重复的话题。
3) 评分与排序
使用公式:
优先级分数 = (受众适配度 0.35) + (新鲜度分数 0.25) + (变现适配度 0.25) + (执行速度 0.15)
映射关系:
- - 新鲜度分数:热门=5,温热=3,常青=2
- 执行速度 = 6 - 难度
4) 生成决策输出
返回:
- 1. 排名前10的话题
- 每个话题:1个内容角度 + 3个钩子方向 + 行动号召
- 7天轻量级排期
为每个话题包含数据置信度(高/中/低)。
输出格式
- - 话题:
- 为何现在做:
- 平台:
- 意图:
- 角度:
- 钩子方向(3个):
- 行动号召:
- 置信度:
质量与安全规则
- - 不得将合成/内部信号呈现为实时外部趋势。
- 避免缺乏明确买家意图的泛泛话题。
- 确保建议对小型创作者团队具有可执行性。
许可协议
版权所有 © 2026 Razestar。
本技能根据 CC BY-NC-SA 4.0 协议提供,仅限非商业用途。
您可以在注明Razestar出处的前提下重用和改编本技能,并以相同许可协议分享衍生作品。
商业用途需从Razestar处另行获取付费商业许可。
不授予任何商标权利。