Reddit Scout

Reddit 选品侦察（reddit-scout）

从多个 Reddit 版块抓取热帖评论，由 Claude 深度分析产品机会，输出 1000+ 字的结构化报告，可一键推送到飞书。

依赖

pip install browser_cookie3 anthropic

• browser_cookie3：自动读取本机 Chrome 的 Reddit 登录态。首次运行 macOS 弹 Keychain 授权窗口，点"始终允许"。
• anthropic：Claude API（需 ANTHROPIC_API_KEY）
• lark-cli（仅 --bitable 时需要）：用于创建飞书文档 + 写入多维表

三种模式

1. 宽泛模式（默认）

适合不知道研究什么品类时，让 Claude 从 6 个版块的热帖中自主选出 1 个最有价值的产品机会。

python3 scripts/scout.py

2. 定向模式（--product）

适合已经有产品方向，让 Claude 规划搜索策略并深度分析该品类。输出 1 个产品的深度报告。

python3 scripts/scout.py --product "女士钱包"
python3 scripts/scout.py -p "women's wallet" --model claude-opus-4-7

工作流程：

1. Claude 规划搜索策略（subreddits + 关键词 + 过滤词）
2. 每个 subreddit 内搜索前 2 个关键词，剩余关键词全站搜索
3. 按核心词过滤无关帖，优先目标版块、按评论数排序
4. 抓取 25 帖评论 → Claude 深度分析

3. 周报模式（--weekly）

横扫 10 个品类版块，让 Claude 识别 5 个不同方向的产品机会，适合定期扫描热点。

python3 scripts/scout.py --weekly
python3 scripts/scout.py -w --bitable     # 推荐：周一早上跑一遍 + 自动入库

覆盖品类：BuyItForLife / HomeImprovement / Frugal / Cooking / Parenting / dogs / camping / femalefashionadvice / malelivingspace / declutter

飞书自动推送（--bitable）

python3 scripts/scout.py --weekly --bitable
python3 scripts/scout.py -p "攀岩鞋" --bitable

加上 --bitable 后，分析完成会自动跑完三步：

1. 创建飞书文档：把整篇报告创建成飞书 docx，记录 doc_url
2. 写入选品记录表：每个机会一行（含评分细分、痛点摘要、机会点、竞品现状、跟进状态、文档链接）
3. 写入 Reddit 热帖表：每个机会的证据帖一行，关联到对应选品记录

实现机制：分析 prompt 末尾要求 Claude 输出一个 <!--BITABLE_DATA{...}--> JSON 块（HTML 注释包裹，markdown 渲染时不显示），脚本解析后调用 lark-cli 完成入库。

配置多维表 token

默认指向脚本顶部 DEFAULT_BITABLE 中预设的 base/table。如要自己建库，复制 ~/.reddit-scout.json：

{
  "base_token": "你的_base_token",
  "table_research": "选品记录表_table_id",
  "table_posts": "Reddit热帖表_table_id"
}

多维表 Schema

选品记录 表字段：

• 产品名称（text） / 分析日期（datetime） / 分析模式（select：定向/宽泛/周报）/ 输入方向（text）
• 机会评分（number）/ 需求真实性（number）/ 市场空间（number）/ 差异化可行性（number）
• 核心痛点（text）/ 机会点（text）/ 竞品现状（text）
• 覆盖版块（text）/ 扫描帖数（number）/ 精选帖数（number）
• 跟进状态（select：待评估/研究中/已立项/已放弃）
• 飞书文档（url）/ 备注（text）/ 亚马逊验证（text，可选）

Reddit 热帖 表字段：

• 关联研究（link → 选品记录）
• 帖子标题 / 版块 / 赞数 / 评论数 / 高赞评论 / 帖子摘要 / 发现日期

模型选择

python3 scripts/scout.py --weekly --model claude-opus-4-7      # 最强
python3 scripts/scout.py --weekly --model claude-haiku-4-5-20251001  # 最快/最便宜

输出路径

~/reddit-scout-reports/reddit_<标签>_YYYYMMDD_HHMM.md

可用 --output 覆盖。

报告结构

## [产品名]：Reddit 买家痛点深度研究
**品类背景**

### 痛点一/二/三/四：[标题]
（本质 + Reddit 证据 + 用户原话 + 市场分析）

## 机会点 ①②③（具体规格/材质/做法/定价）

## 竞品现状

## 机会评分：X/10
| 维度 | 得分 | 数据依据 |
（需求真实性/市场空间/差异化可行性，每项必须列举本次数据中的帖子数、评论数、赞数）
诚实声明：样本规模限制

## 目标买家画像

## 本次研究数据

<!--BITABLE_DATA
{...}        // 程序解析用的 JSON 块（渲染时不显示）
-->

周报模式输出 5 个机会 + 3 个次级信号，每个机会简化版结构。

关于机会评分

评分严格基于本次抓取的真实数据。Claude 必须在评分表格中列出具体数字（帖子数 / 评论数 / 赞数），并附"诚实声明"——Reddit 讨论量不等于市场规模，分数只反映 Reddit 上的声音。

常见问题

首次运行 macOS Keychain 弹窗：选"始终允许"，之后不再弹。

Reddit 评论请求超时：内置 15s 超时处理，自动跳过。

--bitable 推送失败：确认 lark-cli auth login --domain base --recommend 已完成；检查 ~/.reddit-scout.json 中 base_token / table_id 正确。

报告里没有 BITABLE_DATA 块：模型偶尔会忘记输出 JSON 块，重试一次或换 opus 模型。

每日自动化（daily.py + launchd）

scripts/daily.py 实现：每天选一个新方向做深度分析 → 推送多维表 → 飞书交互式卡片私信。

避重机制：脚本启动时读取多维表近 60 天已分析产品，让 Claude 选一个全新方向（考虑时令/季节）。

安装定时任务（macOS launchd）

# 1. 修改 plist 中的接收人 open_id（已默认配置好）
#    在 daily.py 顶部 DAILY_RECIPIENT_OPEN_ID 改成你的

# 2. 复制 plist 到 LaunchAgents
cp scripts/com.perryxu.reddit-scout-daily.plist ~/Library/LaunchAgents/

# 3. 加载
launchctl load ~/Library/LaunchAgents/com.perryxu.reddit-scout-daily.plist

# 4. 验证（应看到 com.perryxu.reddit-scout-daily）
launchctl list | grep reddit-scout

# 立即触发一次（不等到下次定时）：
launchctl start com.perryxu.reddit-scout-daily

修改运行时间：编辑 plist 里的 StartCalendarInterval（Hour/Minute）。

为什么用 launchd 而不是 cron：launchd 在用户 GUI 会话里运行，能通过 Keychain 解密 Chrome cookies；纯 cron 因为没有 keychain access 经常失败。

卡片内容结构

日志

~/reddit-scout-reports/daily_YYYYMMDD.log — 当日执行日志 ~/reddit-scout-reports/launchd.{out,err}.log — launchd 标准输出