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reddit-thread-analyzer

reddit-thread-analyzer

github.com/onewave-aiデータ・データベース393471 回インストール1 週間前に更新
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reddit-thread-analyzer について

reddit-thread-analyzerは、Reddit上の意見を調べる人向けの議論分析スキルです。投稿とコメントを分析し、感情、論点、コミュニティの合意点、争点を構造化レポートにまとめます。

主な機能

  1. 01投稿とコメントの取得
  2. 02感情傾向とトーンの推定
  3. 03スコア付き論点の抽出
  4. 04合意点と繰り返し現れるテーマの特定
  5. 05争点の検出

活用シーン

  1. 01製品に関する意見の要約
  2. 02議論内の異なる論点の比較
  3. 03スレッド内の感情変化の追跡

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/onewave-ai/claude-skills --skill reddit-thread-analyzer

インストール後、Claude Code で/reddit-thread-analyzerを入力して読み込まれたか確認します。

詳細

Reddit スレッド分析

感情、主要な論点、コミュニティの総意など、Reddit のディスカッションから深い洞察を抽出します。

Reddit スレッドの URL、または Reddit での意見についての質問を受け取り、ディスカッションを包括的に分析して、意味のあるパターンや洞察を明らかにします。

手順

1. スレッドデータの取得と解析

WebFetch を使用して Reddit スレッドを読み込み、次の情報を抽出します。

  • 投稿のタイトル、本文、投稿者、スコア、タイムスタンプ
  • すべてのコメント（トップレベルのコメントのみではありません）
  • コメントのスコア、アワード、タイムスタンプ
  • 認証済みの投稿者や専門家を示すフレアがあれば記録します
2. 全体的な感情の分析

支配的な感情と感情的なトーンを判定します。

  • 全体的な感情：肯定的、否定的、中立的、または混合
  • 感情の分布：おおよその割合
  • 感情的なトーン：興奮、苛立ち、懐疑、支持、怒り、熱意
  • 時間の経過に伴う変化：ディスカッション全体で感情が変化しているかを記録します
3. 主要な論点の抽出

最も影響力のある意見を特定します。

賛成意見の上位項目（3～5 項目）：

  • 意見を引用します
  • コメントのスコアを記録します
  • 裏付けとなる証拠や理由を特定します

反対意見の上位項目（3～5 項目）：

  • 意見を引用します
  • コメントのスコアを記録します
  • 反論や反駁を特定します

専門家または認証済みユーザーの意見：

  • 認証済みの専門家によるコメントを取り上げます
  • OP の返信や補足説明を記録します
4. 総意の確認

コミュニティが合意している点を特定します。

  • 広く支持されている意見（高スコアで、異論が少ないもの）
  • 複数のコメントに見られる新たな傾向
  • 対立する見解の間にある共通点
5. 議論の的となっている話題の特定

激しく議論されている論点に印を付けます。

  • 賛成票と反対票が入り交じっている話題
  • 長いコメントの応酬を引き起こした論点
  • コミュニティ内で意見が分かれている争点
6. 分析結果の構成

分析結果をわかりやすく構成します。

# Reddit Analysis: [Thread Title]

## Executive Summary
[2-3 sentence overview of the discussion and main takeaway]

## Overall Sentiment
- **Dominant Sentiment**: Positive/Negative/Neutral/Mixed (X%)
- **Emotional Tone**: [excited/frustrated/skeptical/etc.]
- **Community Alignment**: High/Medium/Low

## Top Arguments

### In Favor
1. **[Main point]** (+XXX score)
   > "[Direct quote from comment]"
   - [Brief explanation of reasoning]

2. **[Main point]** (+XXX score)
   > "[Direct quote]"

### Against
1. **[Main point]** (+XXX score)
   > "[Direct quote]"

## Community Consensus
- [Point most people agree on]
- [Another consensus point]

## Controversial Topics
- [Divisive issue] - Community split roughly 50/50
- [Another debate point]

## Notable Insights
- **Expert Opinion**: [Quote from verified expert] (+XXX)
- **Surprising Take**: [Unexpected perspective that gained traction]
- **Most Helpful**: [Most practical or actionable advice]

## Key Quotes
> "[Memorable quote]" - u/username (+XXX score)
> "[Another impactful quote]" - u/username (+XXX score)

## Discussion Quality
- Civility: High/Medium/Low
- Depth: Superficial/Moderate/Deep
- Evidence-based: Yes/No/Mixed

ベストプラクティス

  • 総意を把握するため、高評価のコメントを重視します
  • コミュニティの合意度を示すため、正確なスコアを含めます
  • 言い換えではなく、直接引用します
  • 微妙なニュアンスを保ちます。複雑な議論を単純化しすぎないようにします
  • OP の返信を記録します。元の投稿者が重要な背景情報を加えることがよくあります
  • 事実と意見を明確に区別します
  • 建設的な議論と非建設的な議論を区別して示します
  • 投稿時期を考慮します。初期のコメントは、後のコメントより情報が少ない場合があります

分析例

ユーザー：「新しい iPhone について、Reddit ではどう評価されていますか？」

分析手順：

  1. r/apple または r/iPhone のスレッドを取得します
  2. 300 件以上のコメントを分析します
  3. 感情を判定します：混合（肯定的 55%、否定的 45%）
  4. 主な長所を抽出します：カメラの改良（+450）、パフォーマンス（+380）
  5. 主な短所を抽出します：価格の高さ（+420）、小幅なアップデート（+390）
  6. 総意を記録します：優れたスマートフォンですが、得られるものに対して高価です
  7. 議論の的となっている点を特定します：iPhone 14 から買い替える価値があるかどうか
  8. テック系レビュアーによる専門家の意見を取り上げます
  9. 引用とスコアを含む、構成されたレポートを作成します

重要：雑音よりも内容を重視してください。感情的な反応より、十分に論拠が示された意見を優先してください。

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