leoyishou Reddit 深度调研工具
使用 Reddit API (PRAW) 进行专业的社区调研和分析，生成结构化报告。
快速开始
环境配置
首先确保已配置 Reddit API 凭证（环境变量）：
export REDDIT_CLIENT_ID="your_client_id"
export REDDIT_CLIENT_SECRET="your_client_secret"
export REDDIT_USERNAME="your_username" # 可选
export REDDIT_PASSWORD="your_password" # 可选
export OPENROUTER_API_KEY="your_api_key" # 用于 AI 分析
或创建 .env 文件（项目根目录）：
REDDIT_CLIENT_ID=your_client_id
REDDIT_CLIENT_SECRET=your_client_secret
REDDIT_USERNAME=your_username
REDDIT_PASSWORD=your_password
OPENROUTER_API_KEY=your_openrouter_key
基础使用
搜索调研：
python scripts/search_reddit.py --query "Next.js vs Remix" --limit 10 --include-comments
获取 Subreddit 热门帖子：
python scripts/fetch_posts.py --subreddit reactjs --sort hot --limit 20 --include-comments
分析单个帖子：
python scripts/analyze_reddit.py --post-url "https://reddit.com/r/..." --include-comments
更多示例见 EXAMPLES.md
核心功能
1. 搜索 Reddit
在指定 subreddit 或全站搜索关键词：
# 使用 scripts/search_reddit.py
--query "关键词" # 搜索内容
--search-subreddit all # 搜索范围（默认 all）
--search-sort relevance # 排序方式
--time-filter week # 时间范围
--limit 10 # 结果数量
--include-comments # 包含评论
2. 获取 Subreddit 帖子
获取特定社区的帖子列表：
# 使用 scripts/fetch_posts.py
--subreddit programming # Subreddit 名称
--sort hot # hot/new/top/controversial
--time-filter week # 时间过滤
--limit 20 # 帖子数量
--include-comments # 包含 top 评论
3. AI 智能分析
使用 AI 模型分析 Reddit 讨论：
# 使用 scripts/analyze_reddit.py
--query "AI coding tools" # 或 --subreddit / --post-url
--analysis-language zh # 分析语言（zh/en）
--model google/gemini-2-flash-thinking-exp # AI 模型
--output-md report.md # 输出 Markdown 报告
4. 数据导出
支持多种输出格式：
- JSON: 完整结构化数据（
--output result.json） - Markdown: 可读性报告（
--output-md report.md） - 控制台: 直接输出分析结果
调研工作流
当用户请求 Reddit 调研时，遵循以下流程：
Step 1: 明确调研目标
与用户确认：
- 调研主题和关键问题
- 关注的 subreddit（技术/产品/市场等）
- 时间范围（最新/本周/本月/全部）
- 是否需要深入评论分析
Step 2: 执行数据收集
根据需求选择合适的脚本：
场景 A: 关键词搜索
cd .claude/skills/research-by-reddit
python scripts/search_reddit.py \
--query "TypeScript vs JavaScript" \
--search-subreddit programming \
--search-sort relevance \
--time-filter month \
--limit 15 \
--include-comments \
--comment-limit 10 \
--output-md search_results.md
场景 B: 社区热点分析
python scripts/fetch_posts.py \
--subreddit webdev \
--sort top \
--time-filter week \
--limit 20 \
--include-comments \
--output-md top_posts.md
场景 C: 深度帖子分析
python scripts/analyze_reddit.py \
--post-url "https://reddit.com/r/programming/comments/xyz" \
--include-comments \
--comment-limit 30 \
--output-md deep_analysis.md
Step 3: AI 智能分析
所有脚本支持 --skip-analysis 跳过 AI 分析，或使用 AI 生成深度洞察：
# 带 AI 分析（默认）
python scripts/search_reddit.py --query "..." --analysis-language zh
# 仅获取数据
python scripts/search_reddit.py --query "..." --skip-analysis --output data.json
AI 分析会生成：
- 总体摘要
- 主要话题与观点
- 社区情绪与态度
- 有争议的问题
- 延伸阅读建议
Step 4: 生成报告
使用 Read 工具读取生成的 Markdown 文件，并整合为最终报告：
# [调研主题] Reddit 调研报告
## 执行摘要
- 调研时间：[自动生成]
- 数据来源：[subreddits 列表]
- 帖子数量：[统计]
- 核心发现：[AI 提取的关键洞察]
## 主要发现
[基于 AI 分析的结构化总结]
## 典型案例
[高票帖子和精彩评论]
## 数据明细
[完整帖子列表和评论]
## 行动建议
[基于调研的可执行建议]
工具脚本详解
search_reddit.py - 搜索工具
用途: 在 Reddit 搜索关键词
参数:
--query 搜索关键词（必需）
--search-subreddit 搜索范围（默认 all）
--search-sort 排序：relevance/hot/top/new/comments
--time-filter 时间：hour/day/week/month/year/all
--limit 结果数量（默认 5）
--include-comments 包含评论
--comment-limit 评论数量（默认 10）
--analysis-language 分析语言（zh/en）
--output 保存 JSON
--output-md 保存 Markdown
fetch_posts.py - 帖子获取
用途: 获取 subreddit 的帖子列表
参数:
--subreddit Subreddit 名称（必需）
--sort 排序：hot/new/top/controversial
--time-filter 时间范围
--limit 帖子数量
--include-comments 包含评论
analyze_reddit.py - 深度分析
用途: 分析单个帖子或执行综合调研
参数:
--post-id 帖子 ID
--post-url 帖子 URL
--query 搜索查询
--subreddit Subreddit 名称
--model AI 模型（默认 gemini-2-flash-thinking-exp）
--analysis-language 输出语言
完整 API 参考见 API_REFERENCE.md
最佳实践
数据收集策略
多维度搜索
- 使用不同关键词组合
- 跨多个相关 subreddit
- 尝试不同时间范围
质量优先
- 优先分析 top/hot 帖子
- 关注高评分评论
- 过滤 spam 和低质量内容
上下文理解
- 包含评论以获取多元观点
- 注意帖子的时间背景
- 理解 subreddit 文化差异
分析原则
- 客观中立: 呈现不同观点，避免选择性偏见
- 数据驱动: 用 score、评论数等量化指标支持结论
- 可追溯: 保留原始链接，便于验证
- 时效性: 注明数据收集时间
性能优化
- 限制结果数量: 使用
--limit控制，避免过载 - 合理使用评论: 仅在需要时
--include-comments - 文本长度: 使用
--max-text-length和--max-comment-length控制 - 批处理: 一次性收集数据，避免重复调用 API
输出格式
JSON 格式（结构化数据）
{
"source": {
"type": "search",
"query": "Next.js",
"subreddit": "reactjs"
},
"posts": [
{
"id": "abc123",
"title": "...",
"selftext": "...",
"author": "username",
"score": 150,
"num_comments": 45,
"created_at": "2026-01-07T...",
"permalink": "https://reddit.com/r/...",
"top_comments": [...]
}
],
"analysis": "AI 生成的分析...",
"model": "google/gemini-2-flash-thinking-exp"
}
Markdown 格式（可读性报告）
自动生成包含：
- 搜索/来源信息
- 帖子列表（标题、作者、分数、链接）
- Top 评论摘要
- AI 分析（如果启用）
常见应用场景
技术选型调研
python scripts/search_reddit.py \
--query "Docker vs Podman production" \
--search-subreddit devops \
--time-filter year \
--limit 20 \
--include-comments
产品市场调研
python scripts/search_reddit.py \
--query "Notion alternatives 2026" \
--search-subreddit productivity \
--search-sort top \
--limit 15
用户痛点分析
python scripts/fetch_posts.py \
--subreddit vscode \
--sort controversial \
--time-filter month \
--include-comments \
--comment-limit 20
趋势分析
python scripts/search_reddit.py \
--query "AI coding assistant" \
--time-filter year \
--limit 30 \
--analysis-language zh
隐私与安全
- 不存储敏感信息: 仅分析公开讨论内容
- 环境变量管理: API key 通过环境变量配置
- 遵守 API 限制: 使用官方 PRAW 库，自动处理 rate limiting
- 用户隐私: 报告中不包含个人识别信息
故障排查
遇到问题？查看 TROUBLESHOOTING.md
常见问题：
- Reddit API 认证失败 → 检查环境变量
- Rate limit 错误 → 减少请求频率或升级 API 配额
- 分析失败 → 检查 OPENROUTER_API_KEY
- 中文乱码 → 确保使用 UTF-8 编码
依赖安装
首次使用需安装 Python 依赖：
cd .claude/skills/research-by-reddit
pip install -r scripts/requirements.txt
或使用虚拟环境：
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install -r scripts/requirements.txt
开始调研
配置完成后，直接在 Claude Code 中说：
帮我调研一下 Next.js 和 Remix 的实际使用体验
分析 r/programming 上关于 AI 编程工具的讨论
调研 Notion 用户最关心的问题
Claude 会自动使用这个 skill 执行专业的 Reddit API 调研！