用途
Subreddit Analyst 是一个用于分析单个 subreddit 社区的工具，支持两种模式：
- 社区情报：在不评估产品的前提下，解释社区的主题、需求、文化、规则、情绪及随时间的变化。
- 产品或想法匹配：在社区分析基础上，额外评估一个指定产品/服务/品牌/想法与该社区的匹配程度。
产品/想法是可选项，不强制存在。
主要能力
- 在明确起止日期内收集并分析 subreddit 的帖子和相关评论。
- 区分独立讨论与品牌自有、付费、激励、推荐、转载、删除或模糊内容。
- 分析主题、问题、痛点、替代方案、可信度信号、异议、情绪及时间段内的变化。
- 使用明确分母的计数和来源链接示例，避免以少数高赞帖代表整体。
- 通过迭代提问、反证检查（相反例子、静默期、审核效应、重复对话、收集缺口）来挑战初步解读。
- 在产品/想法匹配模式下，评估受众重叠、问题频率与强度、能力与问题匹配、地理/资格/合规、社区许可与语气、现有替代方案、信任障碍及现实转化路径。
- 输出 go、有条件实验或 no-go 的结论，并给出贡献优先的参与计划、测量指标、决策检查点和停止规则。
使用方式
- 确定 subreddit、明确起止日期、感兴趣的受众/地理范围以及用户想做的决策。
- 选择模式：社区情报或产品/想法匹配。
- 检查现有语料及其来源；若无，则在明确时间窗口内收集帖子和相关评论。可选使用
scripts/fetch_arctic_shift.py收集器，需检查其帮助并使用明确日期。记录查询、端点、时间边界、分页、检索计数和缺口。 - 从主要来源阅读当前 subreddit 规则及相关置顶/版主指南（若建议参与），记录检查日期。
- 对主题帖和评论进行分类，区分独立讨论与品牌相关/付费/激励/推荐/转载/删除/模糊内容，并注意选择与搜索偏差。
- 分析主题、问题、痛点、替代方案、可信度信号、异议、情绪及变化，使用明确分母的计数和来源链接示例。
- 进行由发现和矛盾驱动的迭代提问。可选使用 NotebookLM 及
scripts/upload_to_notebooklm.py、scripts/dynamic_analysis.py（需认证）；若不可用，直接分析本地语料并说明。 - 尝试证伪初步解读：检查相反例子、静默期、审核效应、重复对话和收集缺口，标记不确定性。
- 在匹配模式下，结合证据评估受众重叠、问题频率与强度、能力匹配、地理/资格/合规、社区许可与语气、现有替代方案、信任障碍及转化路径。区分已验证产品事实与假设。
- 给出结论（go / 有条件实验 / no-go）及理由，避免无依据的任意数值阈值。推荐贡献优先计划，包括具体有用内容或参与、测量、决策检查点和停止规则。
对于多个 subreddit，需分别运行证据和分析工作流，再进行跨社区综合，保留分母和差异，不得将合并语料视为描述每个单独社区。
适用场景
- 深入了解某个 subreddit 的社区文化、需求、规则和情绪变化。
- 评估一个产品、服务、品牌或想法是否适合在特定 subreddit 中推广或参与。
- 制定基于社区贡献的参与策略和实验计划。
限制
- 不编造产品能力、市场可用性、过往结果或社区规则。
- 不得推荐伪造身份、未披露关联、虚假背书、垃圾信息、规则规避或禁止的推荐行为。
- 需尊重社区规则和相关广告披露要求。
- 若 NotebookLM 或 LLM 服务不可用，不应仅因此停止，可直接分析本地语料并说明。
- 收集失败或限流不能证明存档完整。
- 不得仅从旧帖推断规则。
- 不得强制固定输出目录或编辑项目指令文件，除非用户要求。
支持文件
references/lessons_learned.md：收集和分析注意事项。references/project-brief.md：匹配模式的可选结构化入口。scripts/fetch_arctic_shift.py：可选存档收集器。scripts/upload_to_notebooklm.py：可选 NotebookLM 上传。scripts/dynamic_analysis.py：可选迭代 NotebookLM 分析。scripts/build_report.py：可选 HTML 报告构建器。
脚本相对于技能目录使用。使用前检查其帮助和凭据要求。这些助手是可选的，工作流不依赖于单一供应商或服务。