用途：对 Reddit 讨论做系统化情感分析，理解社区对产品、品牌、游戏、公司或任意话题的看法，产出可执行的洞察：人们喜欢什么、批评什么、希望改进什么。
主要能力：按正面、负面、中性、期望/诉求四类信号分类情感；抽取被讨论的具体方面（功能、性能、内容、价格、客服、竞品对比等）；汇总为结构化报告，包含整体情感占比、喜欢点、不满点、期望点、关键洞察、趋势话题与竞品提及，并附代表性引文与提及次数。支持时间维度趋势对比、多产品竞品对标和单一方面的深入分析。
使用方式：需先在 .mcp.json 中配置 Reddit MCP 服务器：{"mcpServers": {"reddit": {"command": "uvx", "args": ["mcp-server-reddit"]}}}。流程为：确定目标与相关 subreddit、时间范围与规模；用 mcp__reddit__get_subreddit_hot_posts、mcp__reddit__get_subreddit_top_posts 收集帖子，用 mcp__reddit__get_post_content 获取帖子与评论详情；建议批量并行调用 API；对每条内容做情感分类与方面抽取；聚合生成报告并保存到 /docs/reddit-sentiment-analysis-[topic]-[date].md。资料给出三种配置：快速分析（1-2 个 subreddit、10-20 帖、每帖 10-15 评论、约 5 分钟）、深度分析（3-5 个 subreddit、40-60 帖、每帖 20-30 评论、约 15 分钟）、竞品分析（5-10 个 subreddit、60-100 帖、每帖 15-20 评论、约 20 分钟）。
适用场景：游戏、产品、品牌舆情分析，功能偏好与痛点识别，改进需求收集，竞品情报，情感趋势跟踪，基于用户反馈的产品决策。
限制：依赖 Reddit MCP 服务器与 Reddit 数据；建议至少 10-20 帖才有意义；单一 subreddit 存在偏差风险；需引文佐证，不应无证据下结论；一次分析不宜混合多个产品；报告应保存到 /docs 目录。资料未提供收费、价格、平台支持范围等信息。