solo-research

/research

在生成 PRD 前开展深入研究。生成结构化的 research.md，涵盖竞品分析、用户痛点、SEO/ASO 关键词、命名与域名选项，以及市场规模估算。

实时上下文

• 分支：!git branch --show-current 2>/dev/null
• 最近更改：!git log --oneline -5 2>/dev/null

MCP 工具（如有）

如果有可用的 MCP 工具，优先使用，而不是 CLI：

• kb_search(query, n_results) — 搜索知识库中的相关文档
• web_search(query, engines, include_raw_content) — 使用搜索引擎路由进行网络搜索
• web_extract(url, size, page) — 将单个网页提取为干净的 Markdown，并移除模板内容
• session_search(query, project) — 查找之前类似研究的做法
• project_info(name) — 查看项目详情和技术栈
• codegraph_explain(project) — 查看现有项目的架构概览（技术栈、模式、依赖项）
• codegraph_query(query) — 对代码图执行原始 Cypher 查询（查找共享包、依赖项）
• project_code_search(query, project) — 对项目源代码进行语义搜索

MCP web_search 支持指定引擎：engines="reddit"、engines="youtube" 等。 如需完整阅读单个网页，优先使用 web_extract，而不是 include_raw_content：它使用 trafilatura，因此会移除导航栏和页脚，并保留表格。size="s|m|l" 的上限分别为 5k/10k/25k 个字符；size="f" 会对整篇文档分页，使用 page=2 可继续浏览。 如果没有可用的 MCP 工具，请优先使用 WebSearch/WebFetch。如果 MCP 的 web_search 工具可用，请使用它以获得更好的结果。

Reddit 搜索最佳实践

• Reddit 查询最多使用 3 个关键词——关键词越多，结果越少
• 好的示例："product hunt outreach launch"；不好的示例："product hunt scraper maker profiles linkedin outreach launch strategy"
• include_raw_content=true 很少能用于 Reddit——请使用以下备用方案链

Reddit 内容访问——备用方案链

搜索到相关 Reddit 帖子后，需要通过备用方案链读取其完整内容：

1. MCP Playwright (old.reddit.com)     ← BEST: bypasses CAPTCHA, full post + comments
2. PullPush API (api.pullpush.io)      ← search by query/subreddit/author/score/date
3. MCP web_extract / web_search raw     ← sometimes works, often truncated
4. WebFetch / WebSearch snippets        ← last resort, partial data only

方法 1：MCP Playwright（推荐用于获取完整帖子内容）

• 使用 browser_navigate("https://old.reddit.com/r/...") — old.reddit.com 无需 CAPTCHA 即可加载
• www.reddit.com 会显示 CAPTCHA（“证明你是人类”），请始终使用 old.reddit.com
• 快照包含完整的帖子文本和评论，并以结构化 YAML 呈现
• 示例：old.reddit.com/r/indiehackers/comments/abc123/post_title/

方法 2：PullPush API（用于搜索和发现）

• 端点：https://api.pullpush.io/reddit/submission/search
• 参数：q、subreddit、author、score（例如 >10,<100）、since/until（Unix 时间戳）、size（最大 100）
• 速率限制：软限制为 15 次请求/分钟，硬限制为 30 次请求/分钟、1000 次请求/小时。每次请求间隔 4 秒。
• 返回包含完整 selftext、作者、得分和 created_utc 的 JSON
• 评论搜索：/reddit/comment/search（参数相同）
• 可通过 curl 使用：

curl -s "https://api.pullpush.io/reddit/submission/search?q=product+hunt+launch&subreddit=indiehackers&size=10"

方法 3：Reddit .json 端点（经常被屏蔽）

• 在任意 Reddit URL 后追加 .json：reddit.com/r/sub/comments/id.json
• 返回包含完整帖子和评论的原始 JSON
• 经常被屏蔽（403/429）——仅将其作为可选备用方案

方法 4：PRAW（Reddit 官方 API，用于实时搜索和用户资料）

• praw-dev/praw — Python Reddit API 封装库
• 支持 OAuth2 身份验证、内置速率限制，以及同步/异步操作
• 最适合：实时 subreddit 搜索、用户资料、评论树
• pip install praw / uv add praw

搜索策略：混合搜索（MCP + WebSearch）

将多个搜索后端结合使用。每种后端各有优势：

步骤	最佳后端	原因
竞争对手	WebSearch + site:producthunt.com + site:g2.com	广泛发现 + Product Hunt + B2B 评价
Reddit / 痛点	MCP web_search，使用 engines: reddit（最多 3 个关键词！）+ MCP Playwright 获取完整帖子	PullPush API，内容中包含 selftext
YouTube 评测	MCP web_search，使用 engines: youtube	视频评测（观看量 = 需求）
市场规模	WebSearch	综合 10 个来源的数据
SEO / ASO	WebSearch	覆盖面更广，趋势数据更多
页面抓取	MCP web_extract（备用：WebFetch）	输出整洁的 Markdown，长文档使用 size=f + page=n
Hacker News	WebSearch site:news.ycombinator.com	HN 讨论和观点
融资 / 公司	WebSearch site:crunchbase.com	竞争对手的融资情况、团队规模
经核实的收入	WebFetch trustmrr.com/startup/<slug>	Stripe 核实的 MRR、增长情况、技术栈、流量

搜索可用性

优先使用 WebSearch/WebFetch。如果 MCP web_search 工具可用，也使用它以获取更好的结果（支持引擎路由和原始内容提取）。

步骤

1. 解析想法：从 $ARGUMENTS 中解析。如果为空，询问用户想研究什么想法。

2. 检测产品类型——根据想法描述推断：

   • 包含“app”“mobile”“iPhone”“Android”等关键词 → 移动端（ios/android）
   • 包含“website”“SaaS”“dashboard”“web app”等关键词 → Web
   • 包含“CLI”“terminal”“command line”等关键词 → CLI
   • 包含“API”“backend”“service”等关键词 → API
   • 包含“extension”“plugin”“browser”等关键词 → Web（扩展程序）
   • 不明确时默认为 Web
   • 只有在确实无法判断时才通过 AskUserQuestion 询问（例如，“build a todo app”可能指 Web 或移动端）
   • 这将决定适用的研究部分（移动端适用 ASO，Web 适用 SEO 等）

3. 搜索知识库和过往工作：

   • 如果 MCP kb_search 可用：kb_search(query="<idea keywords>", n_results=5)
   • 如果 MCP session_search 可用：session_search(query="<idea keywords>")——检查此前是否研究过这个想法
   • 否则：在 .md 文件中搜索关键词
   • 检查是否已为这个想法创建 research.md 或 prd.md。

4. 检查现有项目组合（如果 MCP codegraph 工具可用）：

   • codegraph_explain(project="<similar project>")——查看项目组合中相关项目的架构概览
   • project_code_search(query="<relevant pattern>", project="<sibling>")——查找可复用的代码、模式和基础设施
   • codegraph_query("MATCH (p:Project)-[:DEPENDS_ON]->(pkg:Package) WHERE pkg.name CONTAINS '<relevant tech>' RETURN p.name, pkg.name")——查找使用相似技术的项目
   • 这有助于评估可行性、可复用代码、技术栈决策和时间估算
   • 如果没有可用的 MCP 工具，则跳过此步骤。

5. 竞争分析——使用 WebSearch（优先）+ MCP web_search（如果可用）：

   • "<idea> competitors alternatives 2026"——广泛发现
   • "<idea> app review pricing"——定价数据
   • 使用 WebFetch 或 MCP include_raw_content=true：抓取竞争对手网址，获取详细定价信息
   • 使用 MCP engines: reddit 或 WebSearch："<idea> vs"——用户观点
   • "site:producthunt.com <idea>"——Product Hunt 上线产品
   • "site:g2.com <idea>" 或 "site:capterra.com <idea>"——B2B 评价
   • "site:crunchbase.com <competitor>"——融资情况、团队规模
   • "site:trustmrr.com <idea>" 或 WebFetch trustmrr.com/startup/<slug>——Stripe 核实的 MRR、增长率、技术栈、流量（24h/7d/30d）
   • 对每个竞争对手提取：名称、URL、定价、主要功能、弱点、经核实的 MRR（如果 TrustMRR 上有）

6. 用户痛点 — 使用 MCP web_search / WebSearch + YouTube：

   • MCP engines: reddit 或 WebSearch："<problem>" — Reddit 讨论（最多 3 个关键词！）
   • 如果找到 Reddit 帖子但无法获取内容 → 通过 MCP Playwright 打开：browser_navigate("https://old.reddit.com/r/...") — old.reddit.com 可绕过 CAPTCHA
   • MCP engines: youtube 或 WebSearch："<problem> review" — 视频评测
   • "site:news.ycombinator.com <problem>" — Hacker News 上的观点
   • WebSearch："<problem> frustrating OR annoying" — 更广泛地搜索
   • 综合整理：排名前 5 的痛点，附上引述和来源 URL

7. SEO / ASO 分析（取决于第 2 步确定的产品类型）：

   针对 Web 应用：

   • "<competitor> SEO keywords ranking" — 竞品关键词
   • "<problem domain> search volume trends 2026" — 需求信号
   • 使用 WebFetch 或 MCP include_raw_content：抓取竞品页面的 meta 标签
   • 结果：关键词表（关键词、意图、竞争度、相关性）

   针对移动应用：

   • "<category> App Store top apps keywords 2026" — 类别概况
   • "site:reddit.com <competitor app> review" — 用户投诉
   • 结果：ASO 关键词、竞品评分、常见投诉

8. 命名、域名和公司注册：

   • 生成 7-10 个名称候选项（兼有描述性名称和原创／适合打造品牌的名称）
   • 域名可用性：三重验证（whois → dig → RDAP）
   • 检查商标和公司名称冲突

   有关 TLD 优先级、bash 脚本、注意事项和商标检查方法，请参阅 references/domain-check.md（与此技能捆绑）。

9. 用户画像（根据研究数据生成 2-3 个简要画像）：

   根据痛点（第 6 步）和竞争差距（第 5 步），生成 2-3 个简要用户画像：

   字段	示例
   姓名	"Alex，自由职业设计师"
   细分群体	职业生涯早期的自由职业者，月收入 $3-8K
   JTBD	"当我完成一个项目时，我想在 60 秒内发出一张专业发票，这样我就能更快收到款项"
   痛点	第 6 步中的首要痛点，并附上来源引述
   当前解决方案	他们目前使用的方案（竞品或变通方法）
   转换触发因素	什么会促使他们尝试新方案

   确保用户画像以第 5-6 步的证据为依据。不要虚构人口统计信息——只纳入数据支持的内容。这些内容将直接用于 /validate，以生成 ICP 和 PRD。

10. 访谈脚本（可选，适用于计划访谈客户的用户）：

根据上述用户画像，生成一份包含 7 个问题的 JTBD 访谈脚本：

1. 背景：“告诉我你上次[核心行动]的情况……”（开放式，以过去时提问）
2. 触发因素：“是什么促使你寻找解决方案？”（转换时刻）
3. 当前工作流：“请逐步讲讲你现在是如何完成这件事的”
4. 痛点：“最令人沮丧的部分是什么？”（不要诱导——让受访者自己说出来）
5. 尝试过的替代方案：“你还尝试过什么？结果如何？”
6. 预期结果：“对你来说，‘问题解决’是什么样的？”
7. 付费意愿：“如果有东西能完全做到这一点，你觉得它值多少钱？”

规则：只用过去时提问（问他们做过什么，而不是会做什么），不要诱导提问，不要推销功能。参考：JTBD 访谈方法论（Bob Moesta）。

如果生成了访谈脚本，将其写入 docs/interview-script.md。

11. 市场规模测算（TAM/SAM/SOM）— 主要使用 WebSearch：

• WebSearch："<market> market size 2025 2026 report" — 汇总相关数据
• WebSearch："<market> growth rate CAGR billion" — 增长预测
• 外推：TAM → SAM → SOM（第 1 年）

12. 编写 research.md — 写入当前项目目录下的 docs/research.md。如有需要，创建该目录。

13. 输出摘要：

    • 关键发现（3-5 条要点）
    • 建议：GO / NO-GO / PIVOT，并简要说明理由
    • 生成的 research.md 的路径
    • 建议的下一步：/validate <idea>

research.md 格式

完整的输出模板（frontmatter、6 个章节、表格）请参阅 references/research-template.md（随此技能附带）。

注意事项

• 项目目录名称始终使用 kebab-case
• 如果 research.md 已存在，请先询问再覆盖
• 如果搜索查询彼此独立，请并行执行

常见问题

MCP web_search 不可用

原因： MCP 服务未运行或未配置。 解决方法： 优先使用 WebSearch/WebFetch。若要通过引擎路由（Reddit、GitHub、YouTube）获得更好的结果，请设置 SearXNG（私有、可自托管、免费），并配置 solograph MCP。

域名检查返回错误结果

原因： 对未注册域名，.app/.dev 的 whois 会显示顶级域创建日期。 解决方法： 使用三重验证方法（whois -> dig -> RDAP）。检查 Name Server 和 Registrar 字段，而非创建日期。

research.md 已存在

原因： 此想法之前已进行过研究。 解决方法： 技能会在覆盖前询问。选择合并新发现或重新开始。

主动搜索实践

深入研究 Reddit

1. MCP web_search 或 WebSearch — 用于发现内容（Reddit 最多 3 个关键词），获取帖子 URL
2. MCP Playwright — 打开 old.reddit.com URL，阅读完整帖子和评论（绕过 CAPTCHA）
3. 提取引文 — 复制关键短语并注明出处（u/username、subreddit、日期）
4. 检测交叉发布 — 同一帖子出现在多个 subreddit 中，说明信号更强

Product Hunt 研究

1. producthunt.com/visit-streaks — 连续访问排行榜（可通过 Playwright 抓取）
2. producthunt.com/@username — 包含社交链接、创作者历史和积分的个人资料
3. PH API v2 已失效 — 自 2023 年 2 月起会隐去用户名/Twitter 信息，请使用抓取
4. Apify actors — 使用前检查是否已标记为 DEPRECATED（2025 年 9 月大规模弃用）

TrustMRR 收入验证

1. trustmrr.com/startup/<slug> — 经 Stripe 验证的 MRR、增长率、订阅数、流量
2. WebFetch 可用 — 无需身份验证，会返回包含 JSON-LD 结构化数据的完整页面
3. 数据字段： MRR、累计收入、过去 30 天、有效订阅数、技术栈、流量（24h/7d/30d）、类别、创始人的 X 账号
4. 用途： 验证竞争对手收入、使用真实数据估算市场规模、发现技术栈
5. 搜索： 使用 "site:trustmrr.com <category or idea>" 查找收入经过验证的相似初创公司
6. Apify 抓取工具： 用于批量提取的 TrustMRR Scraper

发现 GitHub 库

1. MCP engines: github — 常常返回空结果，请优先使用 WebSearch
2. github.com/topics/ — 通过 Playwright 或 WebFetch 浏览主题页面
3. 检查 star 数、最近更新时间和未解决的问题 — 避免已废弃的仓库

被屏蔽内容的备用方案

MCP Playwright (best) → PullPush API (Reddit) → WebFetch → WebSearch snippets → MCP web_search include_raw_content

如果 WebFetch 返回的页面出现 403/CAPTCHA：

1. Reddit： MCP Playwright → old.reddit.com（始终可用，无 CAPTCHA）
2. Reddit 搜索： PullPush API api.pullpush.io（结构化 JSON，包含完整 selftext）
3. Product Hunt / 其他网站： MCP Playwright browser_navigate（大多数网站不会出现 CAPTCHA）
4. 通用方案： WebSearch 摘要 + WebSearch 综合结果