research-by-reddit

name	research-by-reddit
description	基于 Reddit API 进行深度调研并生成研究报告。支持搜索、获取帖子、评论分析、情感分析等。适用于市场调研、用户反馈分析、技术方案调研、产品评价收集、趋势分析等场景
allowed-tools	Bash(python:*), Read, Write
model	sonnet

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：

1. 总体摘要
2. 主要话题与观点
3. 社区情绪与态度
4. 有争议的问题
5. 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

1. 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

2. 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

3. 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

1. 客观中立: 呈现不同观点，避免选择性偏见
2. 数据驱动: 用 score、评论数等量化指标支持结论
3. 可追溯: 保留原始链接，便于验证
4. 时效性: 注明数据收集时间

性能优化

1. 限制结果数量: 使用 --limit 控制，避免过载
2. 合理使用评论: 仅在需要时 --include-comments
3. 文本长度: 使用 --max-text-length 和 --max-comment-length 控制
4. 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": [...]
    }
  
   
   

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

1. 不存储敏感信息: 仅分析公开讨论内容
2. 环境变量管理: API key 通过环境变量配置
3. 遵守 API 限制: 使用官方 PRAW 库，自动处理 rate limiting
4. 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！