该技能旨在针对指定品牌、产品或发布事件，在 Reddit 平台上进行可决策的品牌叙事审计。其核心方法论是：先将每个子版块作为独立案例研究，完成数据收集、分类和解读后，再进行跨社区综合。
用途：
- 审计品牌、产品或发布事件在 Reddit 社区中特定时间段内的讨论情况。
- 回答关于发布反应、持续声誉、特定事件、竞争叙事等问题。
主要能力：
- 建立研究框架：确认实体身份（品牌/产品、官方 URL、别名、品牌地图等），设定固定起止时间（UTC 半开区间），明确研究目标、指定社区和输出格式。
- 发现相关子版块：通过 Reddit 全站搜索、命名社区搜索、相关新闻链接和相邻主题，构建可辩护的候选集，并记录搜索范围。
- 逐社区收集数据：使用只读 Reddit 数据源（如 Reddit Scout 或 Arctic Shift 收集器脚本 scripts/collect_arctic.py），按固定 UTC 区间分页收集帖子，记录检索状态、来源、时间范围、帖子数、页数、时间戳、缺口和错误。
- 数据过滤与审计：使用 scripts/audit_posts.py 过滤和统计已检索的帖子存档，检查格式错误、重复和匹配标准，但该脚本不负责收集帖子或评论。
- 匹配品牌别名：在标题和正文中匹配品牌别名，处理短别名或歧义别名的上下文确认，按帖子 ID 去重并排除无关同名实体。
- 评论分析：阅读相关帖子的评论，在允许的源中搜索评论中的品牌提及，并单独记录评论覆盖情况（完整、抽样、不可用、失败）。
- 归因来源类型：在情感编码前，区分官方账号、披露赞助、推荐/奖励激励、独立客户、投资者、新闻转载、未知等来源类型。
- 解读每个社区：报告分母、相关帖子、讨论线程、评论覆盖；统计实质性讨论、推荐/激励、推广、新闻转载、删除帖子、不确定案例；列出有日期链接和互动背景的叙事排名；分析方向与时间变化；区分对产品、制造商和品类的不同情感；说明证据支持、矛盾与未知。
- 跨社区综合：按主题（如智能体、个人使用、编程、隐私、营销、商业、金融、设备、政策）比较叙事，展示哪些叙事集中在单一社区、哪些独立重复出现；区分提及量、互动量和情感；最终交付物以数据和结论开头，包含覆盖表、时间序列或阶段比较、最强证据链接和明确的检索限制。
使用方式：
- 通过技能调用，按照技能文档中的步骤执行。
- 使用收集器脚本时，命令示例：python3 scripts/collect_arctic.py --subreddit SUBREDDIT --after YYYY-MM-DD --before YYYY-MM-DD --outdir CASE_DIRECTORY。可选用 --page-size 25 避免超时；省略 --query 获取全社区存档，使用 --query 时账本标记为 search_only。
- 需要 Python requests 库和只读网络访问权限。
- 收集器会写入 posts.json 和 ledger.json。
适用场景：
- 品牌或产品发布后的舆情反应分析。
- 持续品牌声誉监测。
- 特定事件或危机的叙事审计。
- 竞品叙事研究。
- 需要基于 Reddit 讨论做出决策的研究项目。
限制：
- Arctic Shift 是第三方存档，不保证捕获所有 Reddit 内容。
- 无法证明发现了所有相关 Reddit 帖子；需明确报告搜索范围。
- 零产品匹配计数仅在完整检索后才有效。
- 评论覆盖可能不完整（如 Reddit Scout 的帖子脚本只报告评论数，不获取评论文本）。
- 大型社区可能需要分区收集，若仍失败则标记为部分或仅索引。
- 不得从非代表性 Reddit 样本推断总体情感百分比。
- 部分存档不能称为详尽；缺失搜索结果不能作为无讨论的证据。
- 输出若要求 HTML，需先确保分析可读可审计，再进行样式设计。
暂未提供：具体收费模式、价格、平台兼容性细节、效果保证等。