reddit-sentiment-analysis

Reddit 情感分析技能

目的

此技能可对 Reddit 讨论进行系统的情感分析，以了解社区对产品、品牌、游戏、公司或任何主题的看法、偏好和需求。它会提供可执行的洞察，帮助了解人们喜欢什么、批评什么，以及希望改进什么。

何时使用此技能

在以下情况下使用此技能：

• 分析社区对游戏、产品或品牌的情感
• 了解用户欣赏哪些功能／方面
• 找出常见的投诉和痛点
• 发现用户希望进行哪些改进或变更
• 从社区讨论中获取竞争情报
• 跟踪某个主题随时间推移的情感趋势
• 根据用户反馈制定数据驱动的产品决策

先决条件

此技能要求在 .mcp.json 中配置 Reddit MCP 服务：

{
  "mcpServers": {
    "reddit": {
      "command": "uvx",
      "args": ["mcp-server-reddit"]
    }
  }
}

核心工作流

阶段 1：确定目标并收集数据

1. 定义分析目标

• 确定要分析的产品／品牌／游戏／主题
• 确定相关的 subreddit（例如，r/gaming、r/Games、特定产品的 subreddit）
• 设置时间范围（近期帖子、当月／当年的热门帖子）
• 定义范围（要分析多少帖子／评论）

2. 收集 Reddit 数据

• 使用 mcp__reddit__get_subreddit_hot_posts 获取热门讨论
• 使用 mcp__reddit__get_subreddit_top_posts 获取高评分内容
• 使用 mcp__reddit__get_post_content 获取详细帖子和评论
• 至少收集 10-20 篇帖子，确保分析有意义
• 同时纳入帖子和顶级评论

阶段 2：情感分类

3. 分析每条讨论

对每篇帖子和每条评论，将情感分类为：

积极信号：

• 明确赞扬：“我喜欢……”“太棒了”“最好”“太精彩了”
• 推荐：“强烈推荐”“必试”“值得一试”
• 积极情绪：“有趣”“令人愉快”“令人满足”“让人上瘾”
• 问题解决：“终于修好了”“现在运行得很好”
• 对比式赞扬：“比 X 好”“优于……”

消极信号：

• 明确批评：“讨厌”“糟糕”“最差”“很差”
• 失望：“令人失望”“本以为会更好”“被过度炒作”
• 问题：“坏了”“无法运行”“漏洞百出”“崩溃”
• 沮丧：“恼人”“令人沮丧”“荒谬”
• 后悔：“浪费钱”“不值得”“已退款”

中性信号：

• 不带情绪的提问
• 事实陈述
• 技术讨论
• 信息请求

愿望／需求信号：

• “我希望……”“他们应该……”“如果……就更好了”
• “需要更多……”“缺少……”“没有……”
• “希望他们能添加……”“正在等待……”
• 功能请求和建议

阶段 3：实体和方面提取

4. 识别提及的具体方面

提取正在讨论的具体内容：

• 功能：游戏机制、UI/UX、特定能力
• 性能：速度、稳定性、优化、漏洞
• 内容：故事、关卡、多样性、深度
• 价值：定价、变现、成本效益
• 支持：客户服务、更新、社区互动
• 比较：与竞争对手、之前版本的比较

阶段 4：汇总和总结

5. 创建结构化摘要

按以下格式生成输出：

# Sentiment Analysis: [Topic/Product Name]

**Analysis Period**: [Date Range]
**Subreddits Analyzed**: [List]
**Posts Analyzed**: [Number]
**Comments Analyzed**: [Number]

## Overall Sentiment Score
- Positive: X%
- Negative: Y%
- Neutral: Z%
- Mixed: W%

## What People LIKE
1. **[Aspect/Feature Name]** (mentioned X times, Y% positive)
   - Representative quotes: "[quote 1]", "[quote 2]"
   - Common themes: [summary]

2. **[Another Aspect]** (...)
   - Representative quotes: ...
   - Common themes: ...

[Continue for top 5-7 positive aspects]

## What People DISLIKE
1. **[Problem/Issue Name]** (mentioned X times, Y% negative)
   - Representative quotes: "[quote 1]", "[quote 2]"
   - Common complaints: [summary]
   - Severity: [Low/Medium/High based on frequency and intensity]

2. **[Another Issue]** (...)
   - Representative quotes: ...
   - Common complaints: ...
   - Severity: ...

[Continue for top 5-7 negative aspects]

## What People WISH FOR
1. **[Feature/Improvement Request]** (mentioned X times)
   - Representative quotes: "[quote 1]", "[quote 2]"
   - Common requests: [summary]
   - Urgency: [Low/Medium/High based on frequency and intensity]

2. **[Another Request]** (...)
   - Representative quotes: ...
   - Common requests: ...
   - Urgency: ...

[Continue for top 5-7 requests]

## Key Insights
- [Insight 1: Major finding about sentiment patterns]
- [Insight 2: Surprising or notable trend]
- [Insight 3: Competitive advantages/disadvantages]
- [Insight 4: Recommended actions based on sentiment]

## Trending Topics
- [Topic 1]: [Brief description of emerging discussion]
- [Topic 2]: [Brief description]

## Competitor Mentions
- [Competitor 1]: [Sentiment when mentioned, context]
- [Competitor 2]: [Sentiment when mentioned, context]

实施流程

步骤 1：创建待办事项列表

TodoWrite([
  "Identify target subreddits for analysis",
  "Collect hot posts from subreddit(s)",
  "Collect top posts from time period",
  "Fetch detailed post content and comments",
  "Classify sentiment for each post/comment",
  "Extract aspects and entities mentioned",
  "Aggregate positive sentiment patterns",
  "Aggregate negative sentiment patterns",
  "Aggregate wish/desire patterns",
  "Calculate sentiment percentages",
  "Generate structured summary report"
])

步骤 2：并行收集数据

重要：在一条消息中批量执行所有 Reddit API 调用：

[Single Message - All Data Collection]:
  mcp__reddit__get_subreddit_hot_posts({subreddit_name: "gaming", limit: 20})
  mcp__reddit__get_subreddit_top_posts({subreddit_name: "gaming", time: "month", limit: 20})
  mcp__reddit__get_subreddit_hot_posts({subreddit_name: "Games", limit: 20})
  mcp__reddit__get_subreddit_top_posts({subreddit_name: "Games", time: "month", limit: 20})

步骤 3：并行分析评论

针对每个相关的帖子 ID，并行获取详细信息：

[Single Message - All Post Details]:
  mcp__reddit__get_post_content({post_id: "abc123", comment_depth: 3, comment_limit: 20})
  mcp__reddit__get_post_content({post_id: "def456", comment_depth: 3, comment_limit: 20})
  mcp__reddit__get_post_content({post_id: "ghi789", comment_depth: 3, comment_limit: 20})
  // ... up to 10-20 posts in parallel

步骤 4：情感分析引擎

针对每段内容（帖子标题、帖子正文、评论）：

1. 对文本进行分词和规范化

   • 转换为小写
   • 移除 URL 和特殊字符
   • 识别关键短语

2. 应用情感评分

   function analyzeSentiment(text) {
     const positive_score = countMatches(text, POSITIVE_KEYWORDS);
     const negative_score = countMatches(text, NEGATIVE_KEYWORDS);
     const wish_score = countMatches(text, WISH_KEYWORDS);
   
     return {
       sentiment: determineOverallSentiment(positive_score, negative_score),
       confidence: calculateConfidence(positive_score, negative_score),
       wishes: wish_score > 0,
       aspects: extractAspects(text)
     };
   }
   

3. 提取上下文和方面

   • 正在讨论什么名词／功能？
   • 用哪些形容词描述它？
   • 哪些动词表示行动／愿望？

步骤 5：生成报告

将结构化摘要保存到 /docs/reddit-sentiment-analysis-[topic]-[date].md

配置选项

基础分析（快速）

• 子版块：1-2 个
• 帖子：10-20 篇
• 每篇帖子的评论：10-15 条
• 时间：约 5 分钟

全面分析（深入）

• 子版块：3-5 个
• 帖子：40-60 篇
• 每篇帖子的评论：20-30 条
• 时间：约 15 分钟

竞品分析（广泛）

• 子版块：5-10 个（包括竞品子版块）
• 帖子：60-100 篇
• 每篇帖子的评论：15-20 条
• 时间：约 20 分钟

使用示例

示例 1：游戏情绪分析

User: "Analyze Reddit sentiment about Elden Ring"

Agent workflow:
1. Create todos for analysis pipeline
2. Identify subreddits: r/Eldenring, r/gaming, r/Games
3. Collect hot + top posts (parallel): 60 posts total
4. Fetch post details (parallel): 30 most relevant posts
5. Analyze ~500 comments for sentiment
6. Extract aspects: combat, difficulty, exploration, story, performance
7. Generate summary showing:
   - LIKES: Combat system (95%), exploration (92%), art direction (88%)
   - DISLIKES: Performance issues (67%), unclear quest objectives (54%)
   - WISHES: Better quest tracking, PC optimization, more checkpoints
8. Save report to docs/reddit-sentiment-analysis-eldenring-2025-01-26.md

示例 2：产品品牌分析

User: "What do people think about Tesla on Reddit?"

Agent workflow:
1. Create todos for brand analysis
2. Identify subreddits: r/teslamotors, r/electricvehicles, r/cars
3. Collect discussions mentioning "Tesla" (100 posts)
4. Analyze sentiment across aspects: quality, service, pricing, features
5. Generate brand perception summary:
   - LIKES: Autopilot, acceleration, software updates
   - DISLIKES: Build quality, service wait times, pricing
   - WISHES: Better quality control, more service centers, lower prices
   - Competitive position vs. other EVs

最佳实践

应该：

• ✅ 分析多个子版块，获得平衡的视角
• ✅ 同时包含热门和高赞帖子，兼顾时效性和质量
• ✅ 阅读评论，而不只是帖子标题（评论蕴含丰富的情绪信息）
• ✅ 提供直接引语作为证据
• ✅ 用百分比和数量量化情绪
• ✅ 按方面／功能整理，而不只是分为正面／负面
• ✅ 将报告保存到 /docs/ 目录
• ✅ 在单条消息中批量发送所有 API 调用

不应该：

• ❌ 只分析一个子版块（存在偏差风险）
• ❌ 忽略评论中的情绪（仅分析帖子是不够的）
• ❌ 在没有引语证据的情况下下结论
• ❌ 在一次分析中混合多个产品（容易造成混淆）
• ❌ 将报告保存到根目录
• ❌ 按顺序逐个发送 API 调用（应使用并行批处理）

高级功能

情绪的时间追踪

比较不同时间段的情绪：

[Parallel Time-Based Analysis]:
  get_subreddit_top_posts({time: "week"})
  get_subreddit_top_posts({time: "month"})
  get_subreddit_top_posts({time: "year"})

生成展示情绪变化趋势的报告。

竞品基准分析

同时分析多个产品：

[Parallel Competitive Analysis]:
  // Collect data for Product A
  // Collect data for Product B
  // Collect data for Product C

生成情绪对比矩阵。

特定方面的深入分析

聚焦于所有提及中的某项功能／方面：

// Filter all content mentioning "multiplayer" or "co-op"
// Analyze sentiment specifically about that aspect
// Generate aspect-focused report

输出文件

所有分析报告均保存到：

• /docs/reddit-sentiment-analysis-[topic]-[date].md - 主报告
• /docs/reddit-raw-data-[topic]-[date].json - 原始数据（可选）

与其他技能集成

此技能适用于：

• competitive-analysis：使用情绪数据进行市场定位
• product-roadmap：根据用户期望确定功能优先级
• market-research：结合其他数据源
• trend-analysis：追踪情绪随时间的变化

故障排除

问题：找到的帖子不够多

• 解决方案：扩展到更多子版块，扩大时间范围

问题：情绪过于两极化（全部正面或负面）

• 解决方案：检查子版块的偏向（粉丝子版块与综合子版块）

问题：分析中缺少关键方面

• 解决方案：增加评论深度和数量上限

问题：分析耗时过长

• 解决方案：减少帖子数量，只关注高赞帖子

总结

此技能通过以下方式，将非结构化的 Reddit 讨论转化为可采取行动的情绪洞察：

1. 系统地收集相关帖子和评论
2. 结合上下文和证据对情绪进行分类
3. 提取讨论中的具体方面和功能
4. 将各种模式汇总为结构化摘要
5. 通过直接引语提供量化洞察
6. 找出用户喜欢、不喜欢和期待的内容
7. 交付可用于制定产品／业务决策的报告

输出内容将全面、基于证据地呈现社区情绪，助力产品开发、营销策略和竞争定位。