where-your-customer-lives

顧客がいる場所

製品の実用性とICPをもとに、実際のICPの課題に関する投稿を、発信元のコミュニティまでたどります。競合に関する議論のシグナルも重ね合わせます。DuckDuckGoを使って、Slack／Discord／ニュースレター／ポッドキャスト／カンファレンスのチャネルを見つけます。ICPシグナルの件数、規模、活動状況、競合の存在によって、各チャネルをスコアリングします。根拠、参加方法、コンテンツの切り口、避けるべきパターンを含む、順位付きのプレイブックをチャネルごとに1つずつ出力します。推測は禁止です。シグナルを追跡できるチャネルのみです。

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重要なルール： 出力するすべてのチャネル名は、この実行時の Reddit API レスポンスまたは DuckDuckGo の検索結果に存在していなければなりません。すべてのメンバー数は、about.json API または検索スニペットから取得してください。推定してはいけません。すべての ICP シグナル件数は、生データと一致していなければなりません。ある種類のチャネルが 0 件の場合は、0 件と報告してください。チャネルを捏造してはいけません。

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よくある間違い

エージェントがやりがちなこと	それが誤りである理由
一般的なチャネル（「LinkedIn」「Twitter」など）を推奨する	すべてのチャネルには、具体的な名前、メンバー数、URLが必要です。「LinkedIn グループ：DevOps for Enterprise Teams（45Kメンバー）」のように記載し、単に「LinkedIn」としてはいけません。
どの ICP にも同じチャネルを使う	シグナルの追跡結果は ICP に固有です。DevOps の ICP と Finance の ICP では、チャネルの一覧がまったく異なります。ICP ごとにスクリプトを新たに実行してください。
メンバー数やコミュニティ名を捏造する	すべてのチャネル名は DuckDuckGo の検索結果または Reddit API から取得する必要があります。すべてのメンバー数は API または検索スニペットから取得してください。見つからない場合は「メンバー数が見つかりません」と記載してください。
競合の情報を省く	競合について議論されている場所は、ICP が代替案を検討している場所であり、最も有望なアウトリーチの機会です。ユーザーから求められていなくても、必ず競合を検索してください。
製品の売り込みを参加方法として書く	「r/devops で自社製品について投稿する」は参加方法ではありません。参加方法には、具体的なスレッドの種類、コンテンツ形式、コミュニティの慣習を記載してください。
Reddit だけをチャネルの種類として扱う	出力には少なくとも3種類のチャネルを含める必要があります。Reddit しか見つからない場合は、そこで止める前に DuckDuckGo で Slack／Discord／ニュースレター／カンファレンスを明示的に検索してください。

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ステップ 1：セットアップの確認

echo "GITHUB_TOKEN: ${GITHUB_TOKEN:-not set -- competitor layer runs at 60 req/hr unauthenticated}"
echo ""
echo "Data sources this run will use:"
echo "  Reddit public JSON   (no auth, signal-trace)"
echo "  Reddit about.json    (no auth, subreddit metadata)"
echo "  HN Algolia API       (no auth, signal-trace)"
echo "  DuckDuckGo HTML      (no auth, channel discovery)"
echo "  GitHub API           (${GITHUB_TOKEN:+authenticated, }optional for competitor enrichment)"

GITHUB_TOKEN が設定されていない場合：そのまま続行してください。チャネルの主要な発見機能は、これがなくても動作します。

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ステップ 2：ICP を解析する

会話から以下を収集します。

• product -- 製品が何をするか（1文）
• icp_role -- ICP がどのような人か（例：「技術系共同創業者」「シリーズAのDevOpsエンジニア」）
• icp_pain -- 主な課題（例：「顧客獲得」「アラート疲れ」）
• category -- 市場カテゴリのキーワード（例：「startup gtm sales」「devops monitoring」）
• competitors -- 競合名（任意、例：「Clay、Apollo、HubSpot」）

ICP の段階的な確認：

1. ユーザーのプロンプトに product + icp_role + icp_pain が含まれている場合：直接抽出して進めます。
2. プロンプトの情報が少ない場合（カテゴリのみ、または製品名のみ）：保存済みの ICP プロフィールを docs/icp.md で確認します。プロンプトの詳細と統合します。
3. それでも情報が不十分な場合（icp_role または icp_pain が不足）：次の3つの質問を、1つずつ尋ねます。
   • 「製品が何をするか、1文で説明してください。」
   • 「理想的な顧客はどのような人ですか？（役割、企業の種類、チーム規模）」
   • 「製品を見つける前に、顧客が抱えている主な課題は何ですか？」
4. 最終的な ICP を docs/icp.md に保存し、ほかのスキルでも再利用できるようにします。

docs/icp.md にこの製品の情報がまだ含まれていない場合は、ICP ファイルを保存します。

python3 << 'PYEOF'
import json, os

icp = {
    "product": "PRODUCT_HERE",
    "icp_role": "ICP_ROLE_HERE",
    "icp_pain": "ICP_PAIN_HERE",
    "competitors": ["COMP_1", "COMP_2"],
    "category": "CATEGORY_HERE"
}

os.makedirs("docs", exist_ok=True)
with open("/tmp/wcl-input.json", "w") as f:
    json.dump(icp, f, indent=2)

# Update docs/icp.md
icp_md_path = "docs/icp.md"
new_block = f"""## {icp['product']}
- **ICP role:** {icp['icp_role']}
- **ICP pain:** {icp['icp_pain']}
- **Competitors:** {', '.join(icp['competitors']) if icp['competitors'] else 'none'}
- **Category:** {icp['category']}
"""
existing = open(icp_md_path).read() if os.path.exists(icp_md_path) else ""
if icp['product'] not in existing:
    with open(icp_md_path, "a") as f:
        f.write(new_block)
    print(f"ICP saved to {icp_md_path}")
else:
    print(f"ICP already in {icp_md_path}")

print(f"Product: {icp['product']}")
print(f"ICP role: {icp['icp_role']}")
print(f"ICP pain: {icp['icp_pain']}")
print(f"Competitors: {', '.join(icp['competitors']) if icp['competitors'] else 'none'}")
PYEOF

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ステップ 3：スタンドアロンのデータ収集スクリプトを実行する

スクリプトが存在するか確認します。

ls scripts/fetch.py 2>/dev/null && echo "script available" || echo "not found"

チャネルの発見を実行します。

GITHUB_TOKEN="${GITHUB_TOKEN:-}" python3 scripts/fetch.py \
    "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/wcl-input.json')); print(d['category'])")" \
    --icp-role "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/wcl-input.json')); print(d['icp_role'])")" \
    --icp-pain "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/wcl-input.json')); print(d['icp_pain'])")" \
    --product "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/wcl-input.json')); print(d['product'])")" \
    --competitors "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/wcl-input.json')); print(','.join(d['competitors']))")" \
    --output /tmp/wcl-raw.json

完了するまで待ちます（最大5分まで許容してください。Reddit と DuckDuckGo の検索には合計で約120秒かかります）。

出力を検証します。

python3 -c "
import json
with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
print(f'Reddit posts found: {d[\"reddit_posts_found\"]}')
print(f'HN signals found:   {d[\"hn_signals_found\"]}')
print(f'Channels discovered: {d[\"summary\"][\"total_channels\"]}')
print(f'Top priority:        {len(d[\"summary\"][\"top_priority\"])}')
print(f'By type:             {d[\"summary\"][\"by_type\"]}')
print(f'Competitor layer ran: {d[\"summary\"][\"competitor_layer_ran\"]}')
"

total_channels < 3 の場合、ユーザーに「見つかったチャネルは3件未満です。ICP の説明が Reddit／DDG でカバーできる範囲に対して狭すぎる可能性があります。カテゴリのキーワードを広げるか、競合レイヤーを有効にするために競合名を追加してください。」と伝えてください。その後、カテゴリのキーワードを広げて1回だけ再試行してから終了します。

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ステップ 4：チャンネルの概要を出力する

生データを読み込み、順位付けした概要テーブルを出力します：

python3 -c "
import json
with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
channels = d['channels_discovered']
print(f'Channels found: {len(channels)}')
print()
print(f'{'#':<4} {'Channel':<35} {'Type':<14} {'Members':<12} {'ICP signals':<13} {'Score':<8} Tier')
print('-' * 100)
for i, ch in enumerate(channels[:15], 1):
    members = ch.get('members', 0)
    m_str = f'{members//1000}K' if members >= 1000 else str(members) if members else '?'
    print(f'{i:<4} {ch[\"name\"]:<35} {ch[\"type\"]:<14} {m_str:<12} {ch.get(\"icp_signal_count\",0):<13} {ch.get(\"channel_score\",0):<8} {ch.get(\"tier\",\"\")}')
"

最もスコアの高いチャンネルから、根拠となる投稿の上位 3 件を出力します：

python3 -c "
import json
with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
channels = d['channels_discovered']
if channels:
    top = channels[0]
    print(f'Top channel: {top[\"name\"]}')
    print(f'Evidence posts:')
    for ep in top.get('evidence_posts', [])[:3]:
        print(f'  [{ep.get(\"score\",0):.0f}] {ep.get(\"title\",\"\")}')
        print(f'       {ep.get(\"url\",\"\")}')
"

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ステップ 5：AI によるチャンネル情報の補完

チャンネルの生データが揃いました。最優先および高優先度の各チャンネルについて、プレイブックの項目を作成します。

すべてのチャンネルを読み込みます：

python3 -c "
import json
with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
top_channels = [ch for ch in d['channels_discovered'] if ch.get('tier') in ('top-priority', 'high')]
print(json.dumps(top_channels, indent=2))
"

上記の各チャンネルについて、以下を作成します：

who_is_here： このチャンネルにいる具体的な ICP のタイプを説明する 2 文です。根拠となる投稿、サブレディットの説明、ICP プロフィールから導き出します。「ターゲットオーディエンス」とは書かず、具体的に説明してください。例：「専任の SRE チームがいない、従業員 50～500 人の企業でインフラスタックを担当する DevOps エンジニア。オンコール対応による疲弊、Kubernetes の乱立、クラウドネイティブとセルフホスト可能なオブザーバビリティの選択について投稿しています。」

entry_tactic： 具体的で実行可能な参入方法を 1 つ提示します。スレッドの種類、投稿形式、コミュニティの規範を明示してください。「コミュニティに参加する」では不十分です。例：「automoderator が毎週月曜日に投稿する『今週取り組んでいることは？』のスレッドを見つけます。解決した技術的課題について、何が壊れ、何を試し、何がうまくいったかを 3 文で返信します。製品には言及しません。独立した投稿をする前にカルマを積み上げます。」

content_angle： 根拠となる投稿のタイトルとスコアから導き出した、このチャンネルで最も高いエンゲージメントを得られるコンテンツ形式です。例：「このチャンネルでは、技術的な事後分析が製品発表を 5 倍上回ります。形式：『20 万人のユーザーを X から Y に移行しました。何が壊れたのか、そしてその理由を紹介します。』具体的な数値と失敗したことが、最も多くの賛成票を集めます。」

anti_patterns： このコミュニティで投稿が削除されたり、評判を大きく損なったりする具体的な行動を 2～3 件挙げます。サブレディットのルール（説明に記載されている場合）と、根拠となる投稿の傾向から導き出します。例：["宣伝目的ではないスレッドに製品リンクを投稿する――モデレーターが数時間以内に削除します", "具体的な背景なしに「どんなツールを使っていますか？」と尋ねる――市場調査目的の情報収集と見なされ、報告されます"]

補完したプレイブックを /tmp/wcl-channels.json に書き込みます：

{
  "playbook": [
    {
      "channel": "r/devops",
      "evidence": "34 ICP signals traced here, avg pain score 180",
      "who_is_here": "...",
      "entry_tactic": "...",
      "content_angle": "...",
      "anti_patterns": ["...", "..."]
    }
  ]
}

python3 -c "
import json
with open('/tmp/wcl-channels.json') as f:
    d = json.load(f)
print(f'Playbook entries: {len(d[\"playbook\"])}')
for p in d['playbook']:
    print(f'  {p[\"channel\"]}')
"

---

ステップ 6：順位付きの完全な出力を生成する

順位付きの完全なプレイブックを /tmp/wcl-output.json に書き込みます：

python3 << 'PYEOF'
import json
from datetime import datetime

with open('/tmp/wcl-input.json') as f:
    inp = json.load(f)
with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    raw = json.load(f)
with open('/tmp/wcl-channels.json') as f:
    enriched = json.load(f)

playbook_by_channel = {p['channel']: p for p in enriched['playbook']}
channels = raw['channels_discovered']

output = {
    "date": raw['date'],
    "product": inp['product'],
    "icp_role": inp['icp_role'],
    "icp_pain": inp['icp_pain'],
    "competitors": inp.get('competitors', []),
    "total_channels": raw['summary']['total_channels'],
    "channels": []
}

for ch in channels:
    name = ch['name']
    playbook = playbook_by_channel.get(name, {})
    output['channels'].append({
        "rank": channels.index(ch) + 1,
        "name": name,
        "type": ch['type'],
        "url": ch['url'],
        "members": ch.get('members', 0),
        "active_users": ch.get('active_users', 0),
        "icp_signal_count": ch.get('icp_signal_count', 0),
        "competitor_mentions": ch.get('competitor_mentions', 0),
        "channel_score": ch.get('channel_score', 0),
        "tier": ch.get('tier', ''),
        "entry_type": ch.get('entry_type', 'open'),
        "evidence_posts": ch.get('evidence_posts', []),
        "who_is_here": playbook.get('who_is_here', ''),
        "entry_tactic": playbook.get('entry_tactic', ''),
        "content_angle": playbook.get('content_angle', ''),
        "anti_patterns": playbook.get('anti_patterns', []),
    })

with open('/tmp/wcl-output.json', 'w') as f:
    json.dump(output, f, indent=2)

print(f"Output written: /tmp/wcl-output.json")
print(f"Total channels: {len(output['channels'])}")
PYEOF

---

ステップ 7：セルフ QA

python3 -c "
import json

with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    raw = json.load(f)
with open('/tmp/wcl-output.json') as f:
    output = json.load(f)

full_text = json.dumps(output)
raw_channel_names = {ch['name'].lower() for ch in raw['channels_discovered']}
passes = 0
fails = 0

# Check 1: No em dashes
if chr(8212) in full_text:
    print('FAIL: em dash found in output -- replace with hyphen')
    fails += 1
else:
    print('PASS: no em dashes')
    passes += 1

# Check 2: No banned words
banned = ['powerful', 'robust', 'seamless', 'innovative', 'game-changing',
          'streamline', 'leverage', 'transform', 'revolutionize']
found = [w for w in banned if w.lower() in full_text.lower()]
if found:
    print(f'FAIL: banned words: {found}')
    fails += 1
else:
    print('PASS: no banned words')
    passes += 1

# Check 3: At least 3 channel types
types = {ch['type'] for ch in output['channels']}
if len(types) < 3:
    print(f'FAIL: only {len(types)} channel type(s) in output: {types}')
    fails += 1
else:
    print(f'PASS: {len(types)} channel types: {types}')
    passes += 1

# Check 4: All channel names exist in raw data
for ch in output['channels']:
    if ch['name'].lower() not in raw_channel_names:
        print(f'FAIL: channel not in raw data: {ch[\"name\"]}')
        fails += 1

if fails == 0:
    print('PASS: all channel names verified in raw data')
    passes += 1

# Check 5: No generic entry tactics
generic_phrases = ['engage with the community', 'post about your product', 'share your content']
for ch in output['channels']:
    tactic = ch.get('entry_tactic', '').lower()
    for phrase in generic_phrases:
        if phrase in tactic:
            print(f'FAIL: generic entry tactic in {ch[\"name\"]}: contains \"{phrase}\"')
            fails += 1

if fails == 0:
    print('PASS: entry tactics are channel-specific')

print()
print(f'Result: {passes} passed, {fails} failed')
if fails > 0:
    print('Fix failures before saving.')
else:
    print('All checks passed. Ready to save.')
"

ステップ 8 に進む前に、失敗項目を修正します。

---

ステップ 8：出力を保存してクリーンアップする

python3 << 'PYEOF'
import json, os, re
from datetime import datetime

with open('/tmp/wcl-input.json') as f:
    inp = json.load(f)
with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    raw = json.load(f)
with open('/tmp/wcl-output.json') as f:
    output = json.load(f)

slug = re.sub(r'[^a-z0-9]+', '-', (inp.get('icp_role') or inp['category']).lower()).strip('-')[:40]
date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
os.makedirs('docs/channel-map', exist_ok=True)

outpath_md = f"docs/channel-map/{slug}-{date}.md"
outpath_json = f"docs/channel-map/{slug}-{date}.json"

channels = output['channels']
by_type = {}
for ch in channels:
    by_type.setdefault(ch['type'], []).append(ch)

lines = [
    f"# Where Your Customer Lives: {inp['product'] or inp['category'].title()}",
    f"ICP: {inp['icp_role']} | Date: {date} | Channels found: {len(channels)}",
    "",
    "---",
    "",
    "## Channel Ranking",
    "",
]

tier_labels = {"top-priority": "TOP PRIORITY", "high": "HIGH", "medium": "MEDIUM", "low": "LOW"}

for ch in channels:
    members = ch.get('members', 0)
    m_str = f"{members//1000}K" if members >= 1000 else str(members) if members else "member count not found"
    tier_label = tier_labels.get(ch.get('tier', ''), ch.get('tier', '').upper())
    
    lines.append(f"### #{ch['rank']}: {ch['name']} [score: {ch['channel_score']}] -- {tier_label}")
    
    active = ch.get('active_users', 0)
    active_str = f" | Active: {active//1000}K/day" if active >= 1000 else f" | Active: {active}/day" if active else ""
    lines.append(f"Type: {ch['type'].title()} | Members: {m_str}{active_str} | {ch.get('entry_type', 'open').title()} to join")
    
    evidence_str = f"{ch['icp_signal_count']} ICP signals traced here" if ch['icp_signal_count'] > 0 else "Discovered via DuckDuckGo search"
    lines.append(f"Evidence: {evidence_str}")
    
    if ch.get('competitor_mentions', 0) > 0 and inp.get('competitors'):
        lines.append(f"Competitor mentions: {ch['competitor_mentions']} across {', '.join(inp['competitors'][:3])}")
    
    lines.append("")
    
    if ch.get('who_is_here'):
        lines.append(f"**Who is here:** {ch['who_is_here']}")
        lines.append("")
    
    if ch.get('entry_tactic'):
        lines.append(f"**Entry tactic:** {ch['entry_tactic']}")
        lines.append("")
    
    if ch.get('content_angle'):
        lines.append(f"**Content angle:** {ch['content_angle']}")
        lines.append("")
    
    if ch.get('anti_patterns'):
        lines.append("**Anti-patterns:**")
        for ap in ch['anti_patterns']:
            lines.append(f"- {ap}")
        lines.append("")
    
    lines.append("---")
    lines.append("")

lines += [
    "## Channel Summary by Type",
    "",
    "| Type | Count | Best channel | Score |",
    "|---|---|---|---|",
]
for ch_type, chs in sorted(by_type.items(), key=lambda x: -max(c['channel_score'] for c in x[1])):
    best = max(chs, key=lambda x: x['channel_score'])
    lines.append(f"| {ch_type.title()} | {len(chs)} | {best['name']} | {best['channel_score']} |")

lines += [
    "",
    "---",
    "",
    "## Data Quality Notes",
    f"- All channel names exist in Reddit API response or DuckDuckGo search results",
    f"- Member counts from Reddit about.json API or search snippets",
    f"- ICP signal counts match raw data ({raw['reddit_posts_found']} Reddit posts, {raw['hn_signals_found']} HN signals)",
    f"- Competitor layer ran: {raw['summary']['competitor_layer_ran']}",
    f"- Sources: Reddit signal-trace, HN signal-trace, DuckDuckGo channel discovery",
    "",
    f"Saved to: {outpath_md}",
    f"JSON snapshot: {outpath_json}",
]

with open(outpath_md, 'w') as f:
    f.write('\n'.join(lines))

# JSON snapshot
snapshot = {
    "input": inp,
    "channels": channels,
    "summary": raw['summary'],
    "date": date,
}
with open(outpath_json, 'w') as f:
    json.dump(snapshot, f, indent=2)

print(f"Report saved: {outpath_md}")
print(f"JSON snapshot: {outpath_json}")
PYEOF

一時ファイルをクリーンアップします：

rm -f /tmp/wcl-input.json /tmp/wcl-raw.json /tmp/wcl-channels.json /tmp/wcl-output.json
echo "Done. Channel map saved to docs/channel-map/"

保存した .md ファイルの内容全体をユーザーに提示します。