ai-products
par MarsWang42ai-products aide les agents à sélectionner chaque jour les lancements de produits IA depuis Product Hunt, Hacker News, GitHub Trending et Techmeme, puis à les classer dans une synthèse pour le suivi des tendances.
Cette skill obtient un score de 72/100, ce qui signifie qu’elle peut figurer dans l’annuaire et sera probablement utile aux agents qui ont besoin d’une synthèse reproductible des lancements de produits IA. En revanche, les utilisateurs de l’annuaire doivent prévoir une part d’appréciation manuelle, car le dépôt fournit surtout un workflow textuel et un modèle, plutôt que des outils exécutables ou des règles détaillées pour les cas limites.
- Déclenchement clair : le frontmatter indique explicitement de l’utiliser pour les lancements de produits via `/ai-products` et `/start-my-day`.
- Workflow central concrètement exploitable : il précise les sources, le chemin de cache, le filtrage, la déduplication, les facteurs de classement et les sections de la synthèse.
- Bon signal pour décider de l’installation : `TEMPLATE.md` montre la structure de sortie attendue, les métadonnées et le format du livrable final.
- Aucun fichier de support, script ou jeu de données de référence n’est fourni ; l’exécution dépend donc de la bonne interprétation du processus écrit par l’agent et des sites externes.
- Les règles de filtrage et de classement restent assez heuristiques (par exemple la pertinence IA fondée sur des mots-clés et l’engagement normalisé), avec peu d’indications pour les produits ambigus ou les défaillances des sources.
Présentation de la skill ai-products
Ce que fait la skill ai-products
La skill ai-products aide un agent à produire un digest quotidien des lancements de produits IA à partir de Product Hunt, Hacker News, GitHub Trending et Techmeme. Son vrai rôle ne se limite pas à « trouver des outils IA » : elle sert à récupérer, filtrer, dédupliquer, classer et mettre en forme les lancements pour obtenir une note de tendances exploitable pour la planification éditoriale ou la veille marché.
À qui s’adresse la skill ai-products
Cas d’usage idéal : fondateurs, analystes, auteurs de newsletters, opérateurs et créateurs qui ont besoin de repérer rapidement les nouveaux produits IA sans vérifier manuellement quatre sources chaque jour. La skill ai-products est particulièrement utile pour le Trend Monitoring lorsque vous voulez une short list reproductible, avec attribution des sources, signaux d’engagement et angles de contenu.
Pourquoi c’est plus utile qu’un prompt générique
Un prompt classique peut demander « les lancements IA du jour », mais cette skill définit déjà l’ensemble des sources, le filtre de pertinence IA, la logique de déduplication, les facteurs de classement, le comportement du cache et la structure de sortie. Cela réduit les approximations de l’agent et rend les digests récurrents plus cohérents qu’une recherche improvisée.
Limites importantes à connaître avant l’installation
Cette skill ai-products reste légère : elle fournit surtout des instructions de workflow dans SKILL.md ainsi qu’un format de digest dans TEMPLATE.md. Elle n’inclut ni scripts utilitaires, ni règles de validation, ni parseurs propres à chaque source. La qualité du résultat dépend donc de l’accès web de votre agent et de la précision avec laquelle vous indiquez la période, l’audience et les catégories souhaitées.
Comment utiliser la skill ai-products
Contexte d’installation et premiers fichiers à lire
Si votre environnement prend en charge les skills, installez-la depuis le repo OrbitOS, puis commencez par lire EN/.agents/skills/ai-products/SKILL.md, suivi de TEMPLATE.md. Ces deux fichiers concentrent presque toute la valeur pratique : liste des sources, logique de classement, convention de chemin pour le cache et structure finale du digest.
Quels inputs fournir à la skill ai-products
Pour bien exploiter la skill ai-products, donnez à l’agent :
- une date ou une fenêtre temporelle, par exemple « last 24 hours »
- votre objectif, par exemple veille de tendances, curation de newsletter ou idéation de contenus
- des catégories prioritaires, par exemple outils développeur ou automatisation
- le niveau de profondeur attendu, par exemple « top 5 only » ou « full digest »
- s’il faut privilégier l’open source, les produits enterprise ou les lancements grand public
Une demande faible serait : Run ai-products.
Une demande plus solide serait : Use ai-products for Trend Monitoring. Curate AI launches from the last 24 hours, prioritize developer tools and open-source repos, deduplicate across sources, and give me 5 top picks with one content angle each.
Workflow pratique avec la skill ai-products
Un bon workflow avec la skill ai-products est le suivant :
- Vérifier si un digest en cache existe déjà pour la date visée en utilisant le motif de chemin indiqué dans
SKILL.md. - Récupérer Product Hunt, Hacker News Show HN, GitHub Trending RSS et Techmeme.
- Extraire le nom du produit, le lien, une brève description et les métriques d’engagement visibles.
- Ne conserver que les lancements clairement liés à l’IA.
- Fusionner les doublons entre les différentes sources.
- Classer selon la pertinence, l’engagement, la nouveauté et le potentiel éditorial.
- Mettre le résultat en forme avec
TEMPLATE.md.
C’est important, car la skill impose un processus précis. Si vous sautez la déduplication ou la normalisation du ranking, le digest devient une simple liste de liens au lieu d’un brief directement exploitable pour décider.
Conseils de prompting pour améliorer la qualité des résultats
Demandez à l’agent d’expliquer ses critères de sélection en langage clair, surtout lorsqu’il rencontre des produits à la frontière du périmètre. Indiquez-lui aussi comment gérer les cas bruités :
- exclure les SaaS génériques sauf si l’IA est au cœur du produit
- séparer les modèles des applications
- faire ressortir « pourquoi c’est important maintenant », pas seulement la description
- conserver tous les noms de sources quand des doublons sont fusionnés
Si vous voulez un résultat plus exploitable ensuite, demandez des sections Top Picks, Open Source Highlights et Content Creation Opportunities, car elles correspondent directement au template fourni et rendent la skill ai-products plus actionnable.
FAQ sur la skill ai-products
La skill ai-products sert-elle surtout à la recherche ou à la publication ?
Les deux, mais elle est particulièrement pertinente quand vous avez besoin d’un digest quotidien publiable. Le template pousse l’agent vers des sections propres, l’attribution des sources, les métriques et les angles éditoriaux ; elle convient donc mieux aux newsletters, briefs internes et plans de contenu de créateurs qu’à de simples notes brutes de veille marché.
Dans quels cas ne faut-il pas utiliser ai-products ?
N’utilisez pas la skill ai-products si vous avez besoin d’une due diligence approfondie sur une seule entreprise, d’une analyse historique sur plusieurs mois ou d’une couverture très fiable de tous les lancements. Elle est optimisée pour la découverte quotidienne rapide, pas pour des bases exhaustives ni pour un niveau de vérification d’analyste.
La skill ai-products est-elle adaptée aux débutants ?
Oui, à condition que votre agent puisse naviguer sur le web. La skill ai-products est simple à comprendre parce qu’elle repose sur seulement deux fichiers clés et un workflow clair. Le principal risque pour un débutant est de formuler une demande trop vague, ce qui entraîne des catégories mélangées ou des résumés superficiels.
Comment la skill ai-products se compare-t-elle à un prompt classique de recherche web ?
La skill ai-products vous donne une procédure réutilisable : sources fixes, filtrage IA, fusion des doublons, logique de classement et template de digest. Un prompt classique peut retrouver certains des mêmes lancements, mais il manque souvent de cohérence, de prise en compte du cache et de consolidation entre sources.
Comment améliorer la skill ai-products
Donnez à la skill ai-products des contraintes éditoriales plus nettes
Le plus gros gain de qualité vient du fait d’expliquer à l’agent ce que « intéressant » veut dire dans votre contexte. Exemples :
Prioritize products with clear launch momentum, not funding news.Bias toward tools that a technical audience could trial this week.Only include items with a distinct product release, not vague AI feature updates.
Cela réduit le remplissage et aligne mieux le classement sur votre usage réel.
Corrigez tôt les modes d’échec les plus fréquents
Les problèmes typiques sont les faux positifs « IA », les produits en doublon listés deux fois et le surpoids accordé à une seule source. Demandez à l’agent de :
- justifier la pertinence IA de chaque top pick
- fusionner les produits selon leur nom canonique et leur URL
- normaliser l’engagement avant le classement
- signaler les lancements incertains ou peu documentés au lieu de les survendre
Fournissez de meilleurs inputs pour mieux exploiter la skill ai-products
De meilleurs inputs produisent une meilleure curation. Incluez :
- l’audience :
indie hackers,enterprise buyers,ML engineers - une préférence de région ou de langue si c’est pertinent
- des quotas par catégorie :
2 dev tools, 2 workflow tools, 1 model - l’intention de sortie :
newsletter,investment scan,social thread - des règles d’exclusion :
skip image generators and generic wrappers
Ces contraintes aident la skill ai-products à produire un digest réellement utilisable sans réécriture lourde.
Itérez après la première version
Après un premier passage, demandez une révision ciblée plutôt qu’une refonte complète. Exemples de bons suivis :
Re-rank for novelty over popularity.Expand only the open-source section.Cut anything without a real launch signal.Add one-sentence comparisons for the top 3 products.
Ce schéma de révision fonctionne bien parce que la skill ai-products repose déjà sur une structure stable ; en général, vous avez surtout besoin d’un meilleur ordre de priorité, pas d’un autre format.