# Case Radar

案例雷达。给一个新东西（新工具/新概念/新生态），扫一遍生态找好玩的真实案例，重点是抓"真物"（截图/源码/演示）而不是 GitHub 主页，输出可浏览的 HTML...

- Repository: https://github.com/yunshu0909/yunshu_skillshub (788 stars)
- Category: Testing
- License: MIT
- Last updated: 2026-10-11
- Runs scripts: no, instructions only

## Install

Claude Code: `npx skills add yunshu0909/yunshu_skillshub --skill case-radar -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add yunshu0909/yunshu_skillshub --skill case-radar -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add yunshu0909/yunshu_skillshub --skill case-radar -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add yunshu0909/yunshu_skillshub --skill case-radar -g -a gemini-cli -y`

## Description

案例雷达。给一个新东西（新工具/新概念/新生态），扫一遍生态找好玩的真实案例，重点是抓"真物"（截图/源码/演示）而不是 GitHub 主页，输出可浏览的 HTML 案例集。当用户说"看看大家用 X 做了什么"、"扫一下 X 生态"、"市面上 X 有什么新玩法"、"给我看 X 的真物案例"、"/case-radar"时触发。不适合：① 已有明确目标的深度调研（使用可用的调研工具直接研究）② 写文章/出 PRD（用 writing-assistant / prd-test-writer）③ 单纯求知不需要 HTML（直接问就好）。

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# Case Radar · 案例雷达

## 工具适配

`AskUserQuestion`、`Agent`、`Read` 等名称对应询问、子 agent 与文件读取能力，使用当前平台的等效工具。没有结构化问答工具时，用一条消息问清缺失参数；已有答案直接继承。没有子 agent 能力时，由主 agent 完成扫描。


把"想了解新东西"这件事从"读三手 SEO 文" → "拿到一手真物（截图/源码/演示）"。

输入：一个新东西的名字 + 一句话上下文（"我想用来做 X"）。
输出：一份可浏览的 HTML 案例集，每张卡都配真实物料（不是文字描述）。

**核心信念**：菜单一文不值，菜才是真东西。GitHub repo 主页是文件列表（菜单），README 里的截图、商店页的安装数、SKILL.md 的原文段落、产品落地页的真实建站效果, , 才是真东西（菜）。

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## 流程概览

| 阶段 | 名称 | 目标 | 主要工具 |
|---|---|---|---|
| 0 | 环境自检 | 确认 agent-browser 装了 + 主题清晰 | Bash + 对话 |
| 1 | scan | 多渠道扫信源，列出候选案例 | WebSearch / Agent（不重新发明，直接调用） |
| 2 | recon | 给每个候选侦察"真物位置", , 核心增值 | 读 `reference/recon-heuristics.md` |
| 3 | capture | 拉真物（curl 直接资源 + agent-browser 截图） | curl + agent-browser |
| 4 | embed | 套 HTML 模板输出 | 参考 `reference/html-template-spec.md` |

**每一步都可中断**。用户随时可以说"停"、"跳过这一步"、"回到上一步"。

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## 阶段 0：环境自检 + 主题对齐

### 0.1 检查 agent-browser 是否装好

```bash
command -v agent-browser
```

- ❌ 未装 → 告诉用户："这个 Skill 依赖 vercel-labs/agent-browser 抓截图。一行命令装：`brew install agent-browser && agent-browser install`。装完回来。" 终止。
- ✅ 已装 → 继续

> 注意：`agent-browser install` 会下 Chrome 二进制（~169 MB）。如果在中国大陆，可能下载失败。但实测即使 install 卡住，agent-browser 也能复用机器上已有的 Playwright Chromium（`~/Library/Caches/ms-playwright/`）。所以即使 install 报错，先试一下 `agent-browser open https://example.com`，能跑就跳过 install。

### 0.2 检查 gh CLI 已登录（recon 阶段要用）

```bash
gh auth status
```

- ❌ 未登录 → 提示 `gh auth login`，终止
- ✅ → 继续

### 0.3 主题对齐, , 3 个问题，最多问一次

用 AskUserQuestion 一次性问完，不要反复 ping-pong：

1. **新东西的名字和上下文**（"Claude Skills 生态" / "MCP 最新玩法" / "AI Agent 框架对比" 等）
2. **用途**：① 为研究/产品开发服务（深度优先）② 为内容创作服务（兼顾"我能记住"和"未来能引用"）③ 纯求知/拓展视野（广度优先）④ 三种都要，按事走（边做边定）
3. **范围圈**：① 锚定一个生态（如 Claude Skills）② 一个工具/产品（如 cline、cursor）③ 一个概念（如 MCP、Subagent）④ 不设限，临时定

> ⚠️ 这一步**不要扩展成讨论会**。3 个问题问完就动手。如果用户答不上某条，给一个合理默认值（用途默认"三种都要"，范围默认"锚定一个生态"），继续。

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## 阶段 1：scan · 多渠道扫信源

**不重新发明**, , 直接调 WebSearch 或起一个 Agent 跑扫描。

### 1.1 起一个 scan agent（推荐）

如果案例可能 >20 个，用 `Agent` 工具起一个 general-purpose subagent 并行跑扫描，避免污染主上下文。Prompt 关键点：

The rest: https://github.com/yunshu0909/yunshu_skillshub/blob/HEAD/visualization/case-radar/SKILL.md