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github.com/alexander-zuev营销与增长0430 次安装今天更新
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关于 product-research

product-research 是一项面向产品创业者的研究技能,通过 Reddit 痛点调查和外部信息核验来发现并评估细分市场机会。它还提供评分框架,强调证据时效性与来源链接。

主要功能

  1. 01Reddit 社区痛点调研
  2. 02核验需求时效与现有方案
  3. 03分析竞品差评和功能缺口
  4. 04按多项因素评估创意
  5. 05记录证据来源与线程链接

适用场景

  1. 01寻找特定受众的产品机会
  2. 02验证社区中反复出现的需求
  3. 03比较现有工具的不足
  4. 04按约束筛选待开发创意

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/alexander-zuev/agent-skills --skill product-research

安装后在 Claude Code 中输入/product-research确认已加载。

详细介绍

产品研究与创意验证

此技能的作用

通过两轮研究流程,在目标细分市场中发现并验证产品机会:

  • 第 1 轮(Reddit): 从真实社区讨论中收集原始痛点、投诉和工具需求
  • 第 2 轮(交叉验证): 验证时效性、检查现有解决方案、阅读竞争对手评价,并确认痛点至今仍然存在

输入

用户提供:

  • 细分市场/受众(例如:“Amazon FBA 卖家”“Shopify 店主”“自由职业设计师”)
  • 可选约束(例如:“独立开发者”“倾向于开发简单的产品”“仅限 B2B”)

第 1 轮:Reddit 社区研究

浏览器设置

始终使用 playwright-cli open --headed --persistent。 两个标志都必不可少——缺少任何一个,Reddit 都会拦截访问。显示浏览器窗口可避免无头模式的指纹检测,持久化模式则可保留登录 Cookie。

阶段 1:识别社区(1 分钟)
  1. 打开浏览器:playwright-cli open --headed --persistent
  2. 前往 Reddit,找出该细分市场的 2-3 个热门 subreddit
  3. 查看订阅人数,优先关注人数最多的社区
阶段 2:扫描概况(每个 subreddit 用时 3-5 分钟)

对于每个 subreddit,使用 JS eval 提取热门帖子(不要解析快照):

# Navigate to top posts
playwright-cli goto "https://www.reddit.com/r/{subreddit}/top/?t=year"

# Extract titles + metadata in one shot
playwright-cli eval "JSON.stringify([...document.querySelectorAll('a[href*=\"/comments/\"]')].map(a => ({title: a.textContent?.trim()?.slice(0,150), href: a.href})).filter(x => x.title && x.title.length > 20 && !x.title.includes('Skip') && !x.title.includes('Navigate')).reduce((acc, x) => { if (!acc.seen.has(x.href)) { acc.seen.add(x.href); acc.result.push(x); } return acc; }, {seen: new Set(), result: []}).result.slice(0, 25))"

重复执行并将 t=month 设为参数,获取近期趋势。

时间偏向:优先关注 2026 年的内容,其次是 2025 年。2024 年以前的帖子仅作为背景信息,绝不能作为主要证据。

阶段 3:深入阅读帖子(每个帖子用时 2-3 分钟)

阅读信号最强的 4-5 个帖子,并提取评论:

playwright-cli eval "JSON.stringify([...document.querySelectorAll('[id*=\"comment\"] p, article p')].map(p => p.textContent?.trim()).filter(t => t && t.length > 25).slice(0, 35))"

评论中需要关注的内容:

  • 对现有工具的投诉(“X 用起来很笨重”“X 做不了 Y”)
  • 明确的需求(“希望能有……”“有人知道有什么工具可以……吗?”)
  • 用户提到的变通方法(手动流程 = 自动化机会)
  • 反复出现的挫败感(同一问题出现在多个帖子中 = 高可信度)
  • 工具推荐及其不足之处

跟踪每条数据的新鲜度:

  • 记录每条帖子/评论的发布时间(Reddit 会显示“X 个月前”“X 年前”)
  • 将超过 12 个月的内容标记为可能已过时
  • 近期帖子(少于 3 个月)出现相同痛点 = 强信号
  • 较早的帖子没有近期类似内容 = 问题可能已解决或不再相关
阶段 4:定向搜索(仅在需要时,2 分钟)

仅在通过阶段 2-3 了解整体情况后进行。根据已观察到的模式制定有针对性的查询,而不要使用泛泛的“希望能有某种工具”之类的查询。

playwright-cli goto "https://www.reddit.com/r/{subreddit}/search/?q={informed_query}&sort=relevance&t=all"
阶段 5:整理第 1 轮的发现

继续进行第 2 轮之前,先创建一份痛点原始清单,并附上帖子 URL 和时效性标签。


第 2 轮:交叉验证与确认

针对第 1 轮筛选出的前 5-7 个创意,通过外部来源进行验证。这一步能够区分“有人在 Reddit 上抱怨过”和“这是一个真实、当前仍存在且服务不足的市场”。

2A:时效性检查

针对每个创意,询问:这个痛点今天仍然存在吗,还是已经得到解决/不再相关?

  • 搜索近期(过去 3 个月)帖子中是否还存在相同痛点
  • 如果痛点较早(例如,PPC 在 2019 年很难处理),请检查 2025-2026 年的帖子中是否仍有相同投诉,或者是否已有新工具解决了问题
  • 留意“我换用了 X,问题就解决了”这类评论——这意味着问题可能已得到解决
2B:现有解决方案审查

针对每个创意,查找现有解决方案:

# Search for existing tools
playwright-cli goto "https://www.google.com/search?q={niche}+{pain_point}+tool+OR+software+OR+app"

# Check review sites
playwright-cli goto "https://www.g2.com/search?query={tool_name}"
playwright-cli goto "https://www.capterra.com/search/?query={tool_name}"

需要记录的内容:

  • 工具名称、定价、评分
  • 评价中的主要投诉(1-2 星评价尤为有价值——它们能揭示未满足的需求)
  • 评价者提到的功能缺口
  • “我从 X 换过来,因为……”这类评论
2C:竞争对手弱点分析

针对排名靠前的 3 个创意,阅读现有解决方案的 1 星和 2 星评价:

# Extract review text
playwright-cli eval "JSON.stringify([...document.querySelectorAll('[class*=\"review\"] p, [class*=\"Review\"] p, [data-testid*=\"review\"] p')].map(p => p.textContent?.trim()).filter(t => t && t.length > 30).slice(0, 20))"

差评中的关键模式:

  • “以它的功能来说太贵了” → 价格颠覆机会
  • “界面笨重/难以使用” → 用户体验机会
  • “缺少 X 功能” → 功能缺口机会
  • “支持服务糟糕” → 服务机会
  • “多年没有更新” → 产品已被放弃的机会
2D:市场规模信号

针对每个热门创意快速检查:

  • 在 Google 上搜索主要的现有工具——查看其定价页面上的套餐层级(可反映市场成熟度)
  • 在 Chrome Web Store 中查找相关扩展程序(安装量可作为市场规模的参考指标)
  • 在 ProductHunt 上查找类似的发布项目(评论能反映市场反响)

评分框架

因素123
痛点(P)有则更好每周节省数小时对收入或生存至关重要
信心(C)1-2 条提及3-5 个帖子串及点赞反复出现的主题,多个来源
易实现性(E)编排复杂、集成众多标准 Web 应用,需要一些 API 工作简单的 SaaS,几周即可做出 MVP
推广性(M)难以触达,需要企业销售小众社群、口碑传播天然适合 Reddit/YouTube/SEO,具备病毒式传播潜力
TAM(T)小众领域中的一小部分人群大多数活跃成员小众领域中的所有人
新鲜度(F)修正系数:只有旧帖子时为 0.5x,冷热混杂时为 1x,当前很热门时为 1.5x

得分 = P x C x E x M x T x F(越高越好)

根据用户限制进行调整:

  • 如果用户说“独立开发者”或“容易构建”→ 提高易实现性的权重(E 乘以 1.5)
  • 如果用户说“复杂也没问题”→ 不降低易实现性评分
  • 如果用户指定了收入模式 → 将帖子中体现的付费意愿信号纳入考量

输出格式

# {Niche} App Ideas — Research Report

**Date:** YYYY-MM-DD
**Pass 1 Sources:** {subreddits with member counts}
**Pass 2 Sources:** {review sites, competitor tools checked}

## Scoring Framework
{table}

## Ranked Ideas

### 1. [Idea Name] — Score: X (P:X C:X E:X M:X T:X F:X)

**Problem:** What the audience is struggling with

**Freshness:** {ACTIVE / STALE / EMERGING} — {one-line justification, e.g., "3 threads in last 2 months, complaints intensifying due to 2026 fee changes"}

**Evidence (Reddit):**
- [Thread title](https://reddit.com/r/.../comments/...) — "key quote" (X upvotes, Y comments, Z ago)
- [Thread title](https://reddit.com/r/.../comments/...) — "key quote" (X upvotes, Z ago)

**Existing solutions & gaps:**
- {Tool} (${price}/mo, {rating} on G2) — Gap: "{what users complain about}"
- {Tool} (${price}/mo) — Gap: "{missing feature}"

**Opportunity angle:** What specifically to build differently
**MVP scope:** What v1 looks like + rough timeline

### 2. ...

## Top 3 Recommendation
{Brief rationale for the top picks given user's constraints}

行为规则

  1. 在操作之间加入少量随机延迟:在导航之间执行 sleep $((RANDOM % 2 + 1))
  2. 使用 JS eval 提取数据,不要解析快照——速度快 10 倍,也更可靠
  3. 先自然浏览——在搜索前阅读热门帖子,了解整体情况
  4. 不要使用过于字面的搜索查询——人们不会写“希望有人开发 X”。他们会抱怨、询问替代方案、描述变通方法
  5. 阅读评论,而不只是标题——标题是为了吸引点击,评论才包含真正的痛点
  6. 始终记录帖子串的发布时间——3 年前的痛点如果近期没有人提及,可能已经得到解决
  7. 评分前先交叉验证——Reddit 能提供信号,第 2 轮能增强判断力。不要仅凭 Reddit 就给出高排名
  8. 完成后关闭浏览器——playwright-cli close
  9. 第 1 轮目标是找到 10-15 个创意,第 2 轮详细分析前 5 个——每个小众领域总计约 30 分钟后,收益会递减
  10. 始终使用 --headed --persistent——用户希望观看操作,且会话会持续保留
  11. 始终包含帖子串 URL——每个证据点都必须链接到来源,以便用户亲自核实

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