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claude-coderesearch

Claude-skill-registry google-trends-ath-detector

專注於 Google Trends 數據擷取與分析，使用 Selenium 模擬真人瀏覽器行為抓取數據，自動判定搜尋趨勢是否創下歷史新高（ATH）或出現異常飆升，並提供訊號分型（季節性/事件驅動/結構性轉變）。

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/data/google-trends-ath-detector" ~/.claude/skills/majiayu000-claude-skill-registry-google-trends-ath-detector && rm -rf "$T"
manifest: skills/data/google-trends-ath-detector/SKILL.md
tags
#google-trends#data-analysis#time-series#selenium#anomaly-detection
source content

<essential_principles> Google Trends ATH Detector 核心原則

1. 模擬真人瀏覽器行為抓取 Google Trends

本技能使用 Selenium 模擬真人瀏覽器：

  • 移除 
    navigator.webdriver
    自動化標記
  • 隨機輪換 User-Agent（Chrome/Firefox/Safari）
  • 請求間隨機延遲（0.5-2 秒）
  • 先訪問首頁建立 session，再抓取數據

2. 訊號分型（Signal Typing）

搜尋趨勢飆升分為三種類型：

類型特徵解讀
Seasonal spike每年固定月份重複制度性週期（投保季、報稅季）
Event-driven shock短期尖峰、z-score 高新聞/政策/突發事件
Regime shift趨勢線上移、持續高位結構性關注上升

3. 分析公式

ATH 判定：latest_value >= max(history) * 0.98
異常判定：zscore >= threshold (default: 2.5)
訊號分型：based on (is_ath, is_anomaly, trend_direction)

4. 描述性分析優先

本技能提供客觀的數學分析結果：

  • 輸出訊號類型、異常分數等量化指標
  • 提取 related queries 作為驅動因素參考
  • 由用戶根據專業知識自行解讀 </essential_principles>
<intake> **您想要執行什麼操作？**
  1. Detect - 快速偵測是否創下 ATH 或出現異常
  2. Analyze - 深度分析訊號類型與驅動因素
  3. Compare - 比較多個主題的趨勢共振

等待回應後再繼續。 </intake>

<routing> | Response | Workflow | Description | |-------------------------------------------|----------------------|---------------------| | 1, "detect", "ath", "check", "是否創新高" | workflows/detect.md | 快速偵測 ATH 與異常 | | 2, "analyze", "deep", "分析", "訊號" | workflows/analyze.md | 深度分析與訊號分型 | | 3, "compare", "對照", "共振" | workflows/compare.md | 多主題趨勢比較 |

讀取工作流程後，請完全遵循其步驟。 </routing>

<reference_index> 參考文件 (

references/
)

文件內容
input-schema.md完整輸入參數定義與預設值
data-sources.mdGoogle Trends 數據來源與 Selenium 爬取指南
signal-types.md訊號分型定義與判定邏輯
seasonality-guide.md季節性分解方法與解讀
</reference_index>

<workflows_index>

WorkflowPurpose
detect.md快速偵測 ATH 與異常分數
analyze.md深度分析、訊號分型、驅動詞彙
compare.md多主題趨勢共振分析
</workflows_index>

<templates_index>

TemplatePurpose
output-schema.yaml標準輸出 JSON schema
</templates_index>

<scripts_index>

ScriptPurpose
trend_fetcher.py核心爬蟲與分析邏輯（Selenium 版）
</scripts_index>

<examples_index> 範例輸出 (

examples/
)

文件內容
health_insurance_ath.jsonHealth Insurance ATH 偵測範例
seasonal_vs_anomaly.json季節性 vs 異常判定範例
multi_topic_comparison.json多主題比較範例
</examples_index>

<quick_start> 快速開始：安裝依賴

pip install selenium webdriver-manager beautifulsoup4 lxml loguru

Python API：

from scripts.trend_fetcher import fetch_trends, analyze_ath

# 抓取數據（使用 Selenium 模擬瀏覽器）
data = fetch_trends(
    topic="Health Insurance",
    geo="US",
    timeframe="2004-01-01 2025-12-31"
)

# ATH 分析
result = analyze_ath(data, threshold=2.5)

print(f"Is ATH: {result['analysis']['is_all_time_high']}")
print(f"Signal Type: {result['analysis']['signal_type']}")
print(f"Z-Score: {result['analysis']['zscore']}")

CLI 快速開始：

# 基本分析
python scripts/trend_fetcher.py \
  --topic "Health Insurance" \
  --geo US \
  --output ./output/health_insurance.json

# 比較多個主題
python scripts/trend_fetcher.py \
  --topic "Health Insurance" \
  --compare "Unemployment,Inflation" \
  --geo US \
  --output ./output/comparison.json

# 跳過 related queries（更快、更少請求）
python scripts/trend_fetcher.py \
  --topic "Health Insurance" \
  --no-related \
  --output ./output/health_insurance.json

# Debug 模式（顯示瀏覽器、保存 HTML）
python scripts/trend_fetcher.py \
  --topic "Health Insurance" \
  --debug \
  --no-headless

# 登入模式（預設等待 120 秒供 2FA 驗證）
python scripts/trend_fetcher.py \
  --topic "Health Insurance" \
  --output ./output/health_insurance.json

# 跳過登入等待（不需要登入時）
python scripts/trend_fetcher.py \
  --topic "Health Insurance" \
  --login-wait 0 \
  --output ./output/health_insurance.json

# 從已下載的 CSV 檔案分析（跳過瀏覽器抓取）
python scripts/trend_fetcher.py \
  --topic "Health Insurance" \
  --csv ./downloads/multiTimeline.csv \
  --output ./output/health_insurance.json

# 自動從 Downloads 目錄找最新 CSV
python scripts/trend_fetcher.py \
  --topic "Health Insurance" \
  --csv auto \
  --output ./output/health_insurance.json

CLI 參數說明：

參數說明預設值
--topic
搜尋主題（必要）-
--geo
地區代碼US
--timeframe
時間範圍2004-01-01 2025-12-31
--threshold
異常 z-score 門檻2.5
--compare
比較主題（逗號分隔）-
--no-related
跳過 related queriesfalse
--no-headless
顯示瀏覽器視窗false
--login
強制啟用登入模式false
--login-wait
登入等待秒數（0=互動式 Enter）120
--csv
CSV 檔案路徑或 'auto' 自動尋找-
--debug
啟用調試模式false
--output
輸出 JSON 檔案路徑-
</quick_start>

<success_criteria> Skill 成功執行時：

  • Selenium 成功啟動並模擬瀏覽器
  • 正確抓取 Google Trends 時間序列
  • 判定 ATH 狀態與異常分數
  • 識別訊號類型（seasonal/event/regime）
  • 提取 related queries 驅動詞彙（若啟用）
  • 輸出結構化 JSON 結果 </success_criteria>

<anti_detection_strategy> 防偵測策略摘要

本技能實現以下防偵測措施（基於 design-human-like-crawler.md）：

策略效果優先級
移除 
navigator.webdriver
核心，防止 JS 偵測🔴 必要
隨機 User-Agent避免固定 UA 被識別🔴 必要
請求前隨機延遲模擬人類行為🔴 必要
禁用自動化擴展移除 Chrome 痕跡🟡 建議
先訪問首頁再 API建立正常 session🟡 建議

Chrome 選項配置：

chrome_options.add_argument('--disable-blink-features=AutomationControlled')
chrome_options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
chrome_options.add_experimental_option('useAutomationExtension', False)

</anti_detection_strategy>