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需求挖掘助手，从社交平台（X/Twitter、Reddit、Hacker News 等）自动搜索和分析用户抱怨、痛点和未满足需求。 用于发现产品机会、竞品分析、市场调研。 触发场景： - 用户说"帮我挖掘 XX 领域/产品的用户需求" - 用户说"分析 XX 产品的用户抱怨" - 用户说"看看用户对 XX 有什么不满" - 用户说"找找 XX 领域的痛点" - 用户说"调研 XX 市场机会"
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SOC 職業分類に基づく
Writes, edits, and creates dbt models following best practices. Use when user needs to create new dbt SQL models, update existing models, or convert raw SQL to dbt format. Handles staging, intermediate, and mart models with proper config blocks, CTEs, and documentation.
Apply Domain-Driven Design, Clean Architecture, CQRS, and command/query patterns to code reviews and feature design. Use when analyzing or designing code in Application, Service, Infrastructure, DataAccess, Validation, Domain, or Functions projects, or when addressing architectural concerns, layering, mapping, entities, value objects, repositories, or validators in the Rome Repair Order Service.
Analyzes and refactors code using Domain-Driven Design principles. Use when refactoring domain models, identifying DDD anti-patterns, improving domain clarity, or applying tactical/strategic DDD patterns.
Guide for DDD strategic design - analyzing domains through structured questioning, conducting stakeholder interviews (PM/domain experts/users), and producing Bounded Context analysis, Context Maps, and Ubiquitous Language. Use when user needs help understanding domain boundaries, planning domain interviews, or structuring DDD strategic artifacts.
Win competitive rounds: run a clean process, deliver value previews before asking, coordinate partners, and manage timelines. Use when you're trying to close a 'must win' deal against other funds.
End-to-end associate workflow with time-boxed gates: thesis -> sourcing -> meetings -> diligence -> memo, ending with either IC-ready memo or explicit kill decision. Use when you need to run the full pipeline for a sector or a specific deal.
| name | demand-mining |
| description | 需求挖掘助手，从社交平台（X/Twitter、Reddit、Hacker News 等）自动搜索和分析用户抱怨、痛点和未满足需求。 用于发现产品机会、竞品分析、市场调研。 触发场景： - 用户说"帮我挖掘 XX 领域/产品的用户需求" - 用户说"分析 XX 产品的用户抱怨" - 用户说"看看用户对 XX 有什么不满" - 用户说"找找 XX 领域的痛点" - 用户说"调研 XX 市场机会" |
从社交平台挖掘用户真实声音，发现产品需求和市场机会。
向用户确认：
根据目标构建多维度搜索查询：
抱怨类关键词（英文）:
[product] sucks / hate / annoying / frustrating[product] problem / issue / bugswitched from [product] / leaving [product]wish [product] could / [product] should[product] alternative / better than [product]抱怨类关键词（中文）:
[产品] 难用 / 垃圾 / 坑 / 吐槽[产品] 问题 / bug / 闪退弃用 [产品] / 从 [产品] 换到希望 [产品] 能 / [产品] 要是能[产品] 替代品 / 比 [产品] 好用平台搜索策略:
| 平台 | 搜索方式 | 特点 |
|---|---|---|
site:reddit.com [query] | 深度讨论、真实反馈 | |
| X/Twitter | site:x.com [query] 或 site:twitter.com | 即时吐槽、情绪强烈 |
| Hacker News | site:news.ycombinator.com [query] | 技术用户、专业观点 |
| V2EX | site:v2ex.com [query] | 中文技术社区 |
| 知乎 | site:zhihu.com [query] | 中文深度讨论 |
｜ 小红书 ｜ site:xiaohongshu.com [query] | 中文内容分享与电商平台 |
使用 WebSearch 依次搜索各平台：
搜索示例：
1. site:reddit.com "notion" frustrating OR annoying OR sucks
2. site:x.com "notion" "switched to" OR "moving away"
3. site:reddit.com "notion" "wish it could" OR "should have"
对于有价值的帖子，使用 WebFetch 获取完整内容。
将收集的用户声音按维度分类：
分析框架（参见 ANALYSIS_FRAMEWORK.md）:
分析维度:
输出结构化 Markdown 报告（参见 REPORT_TEMPLATE.md）。
# [产品/领域] 需求挖掘报告
**生成时间**: YYYY-MM-DD
**数据来源**: Reddit, X, Hacker News, ...
**样本量**: 分析了 N 条用户反馈
## 核心发现
### Top 5 用户痛点
| 排名 | 痛点 | 频次 | 情绪强度 | 典型声音 |
|------|------|------|----------|----------|
| 1 | ... | 高 | 强烈 | "..." |
### 产品机会矩阵
| 机会点 | 用户需求 | 当前解决方案的不足 | 建议方向 |
|--------|----------|-------------------|----------|
| ... | ... | ... | ... |
## 详细分析
### 1. 功能缺失类
#### 1.1 [具体功能需求]
- **用户声音**: 原文引用
- **来源**: [平台链接]
- **分析**: 为什么用户需要这个
- **建议**: 可能的解决方案
### 2. 体验问题类
...
### 3. 定价问题类
...
### 4. 竞品洞察
...
## 行动建议
1. **立即可做**: ...
2. **中期规划**: ...
3. **需要调研**: ...
## 数据来源
| 平台 | 帖子数 | 链接汇总 |
|------|--------|----------|
| Reddit | N | [查看全部](...) |