用途
03-research 是 Content Engine 流程的第 3 步，定位为「每周研究层」，作用是把 Idea Pool 的选题重新填满。它不凭空造主题，而是按周期从多个原始来源抓取素材，经过闸门筛选、去重后把创意写入 Idea Pool，之后由 04-weekly-plan 从池中挑选。
输入
$ARGUMENTS：客户（默认是唯一活跃客户）- 可选
--source（默认 all） - 可选
--since（默认 7d）
输入与输出均为结构化，目的是让 n8n 能通过 SDK 调用该步骤。
配置（来自 Notion，而非仓库）
读取客户的 research-config（位于「Content Engine」枢纽下的子页面「🔎 {Client} · Research Sources」；若无则用默认值创建并标注 [假设]，请用户修改）：
- Creator watchlist（来源 C）：客户话题簇中的 15–25 个账号（同行 + 战略第 2 节的意见领袖），不是泛传播内容，只限细分领域。
- Fathom scope（来源 A）：挖哪些类型的通话（默认 client / discovery / sales / mentoring）+ 匿名化规则（概括表达、不含客户姓名）。
- TikTok seeds（来源 E）：商业销售/创始人细分领域的标签与创作者。
- Reddit 子版块（来源 F）：ICP 世界相关的子版块列表。
- Source toggles：该客户启用了 6 个来源中的哪几个。
六大来源（按优先级，对 Viktor 而言通话 > 抓取）
A · 通话（Fathom）— 信号最强 通过 Fathom MCP：list_meetings（按 --since）→ 按 scope 过滤 → get_meeting_transcript / get_meeting_summary。提取：
- 创始人反复提的问题 → P1（方法论）选题和 lead-magnet 创意；
- 异议 / 错误信念 → P2（反向观点）选题；
- ICP 的原话（痛点、目标、恐惧）→ 钩子与 JTBD 验证的原料；
- 对话（「我：… / 他：…」）→ 可直接 story-wrapped 的素材（Viktor 的顶级模式）。 每条洞察 Source = call-insight，Notes 里写概括后的匿名上下文，Source link 写 Fathom URL（内部使用，不用于发帖）。
B · 自身工作流 — build-in-public + hands-on 相当于单人的「内部 Slack」。来源：日常 log、Notion 里的新工作、Claude 会话、财务模型、GTM 交付物（匿名）。提取「我现在在构建/做什么」→ P3（AI/Claude）和 P4（personal）选题。Source = own-thought。 注意：P4 Personal 标签只给通过 Personal 测试的主题；第一人称的工作案例（价格、工作坊、指标、工具）属于 P1/P3，不算 Personal。
C · 话题簇内的 LinkedIn 外溢贴（Apify，无 cookie，账号零风险） 两种模式，都不需要 cookie/登录（作者的 li_at 留给追踪工具 / 08-engage）：
- C1 · 按创作者（watchlist）：apimaestro/linkedin-profile-posts 逐账号抓取 → 对比该创作者中位数，找出 5 倍以上外溢贴。
- C2 · 按话题（关键词/标签搜索）：apimaestro/linkedin-posts-search-scraper-no-cookies（关键词）或 harvestapi/linkedin-post-search（更便宜，约 $0.002/帖，过滤更丰富）→ 抓取整个 LinkedIn 上该话题的病毒贴，甚至来自 watchlist 之外的人。必须过滤到话题簇（作者职位 / 行业 / 关键词），否则就是泛传播。 注意 Interest Graph：外溢必须落在客户话题簇内，不是泛传播。只有客户在该主题上有 competence proof 时，外溢才作为新创意入池；否则只作为附近卡片的格式/角度参考写进 Notes，不单独建卡。Source = research-outlier，Source link 为原文 URL。
D · 评论 自己帖子下的评论（Posts DB）加上 watchlist 帖子下的评论（Apify）。提取评论中反复出现的疑问/痛点 → P1/P2 选题。Source = comment-mining。
E · TikTok 趋势（Apify）— 格式/钩子模式，steal like an artist 按配置中的 seed（商业销售/创始人细分领域的标签与创作者）用 Apify TikTok scraper 抓取病毒短视频。取的是钩子模式与格式，不是主题。必须做一步 reframe 到 ICP：把短钩子模式翻译成代理机构的业务拓展问题。Source = tiktok-trend，Source link 为 URL。更接近 C（参考）而非痛点，通常作为卡片 Notes 里的「呈现角度」。
F · Reddit 痛点（Apify）— ICP 世界的真实问题 按配置中的子版块（r/agency, r/sales, r/msp, r/Entrepreneur, r/startups 等）用 Apify Reddit scraper 抓取，找创始人/销售抱怨管线、招聘、定位的帖子。这是通话（A）的公开版：ICP 世界用词表达的痛点与问题 → P1/P2 选题。必须 reframe 到自己的 ICP（没有你的 proof/角度的泛 Reddit 痛点是写不成帖的）。Source = reddit-pain，Source link 为帖子 URL。
备注：TikTok/Reddit 的 Make 场景（Haiku→Telegram「LinkedIn Drafts」）已存在。本技能是它们的「大脑」：同样的来源，但经过闸门/去重/打标签/competence 校验，并带有作者的声音，最终进入 Idea Pool（而不是 Telegram 里的原始草稿）。
处理流水线（每个候选）
- 三标准闸门（methodology.md §2.1）：钩子>创意 · 有 competence proof（备用策略 §2.3：research-backed / 「我在做什么」/ 自己的故事）· 独特信息流。全部不过则丢弃。
- 对 Idea Pool 去重：与已有（Name + Hook draft + Notes）做语义比较。近似重复则跳过，或用新角度丰富已有卡片（不新增记录）。
- 复用暂停：若主题与某张 Last used < 1–3 月的卡片重叠，跳过。
- 打标签：Pillar（4 选 1）· Funnel · Format（建议，非固定）· 按 hook-bank.md 写 Hook draft · Competence proof · Source · Source link。
- 评分 0–100（如 hook-bank 评分）：viral lever × 具体度 × voice 契合度 × 信号新鲜度。通话/真实痛点信号 > matrix-expansion。
- 写入：Status = new，存入 Idea Pool（notion-schema.md）。
输出
- Idea Pool 中的新卡片（💡）。
- 给用户的简短摘要：每个来源新增多少、按评分的前 5、丢弃了什么及原因。
- 向 orchestrator 返回结构化 summary（用于 03→04 链条）。
完成标准（Definition of Done）
- 读取了 research-config（或创建默认值并标记待修改）。
- 按 --since 跑过活跃来源；每个来源有洞察或明确「无新内容」。
- 每张新卡都通过 competence proof 闸门；未产生重复；已考虑复用暂停。
- Idea Pool 已补充；摘要已展示；summary 已返回。
- 卡片中不得出现真实客户姓名（通话/交付物匿名化）。
适用场景与限制
适用于按周为内容创作补充选题、并把杂乱的多个来源统一成结构化 Idea Pool 的流程。限制：依赖 Notion 配置与 Apify、Fathom 等外部工具；需要客户在主题上有 competence proof，否则外溢/趋势只能作参考；具体价格、平台细节除资料中已提及者外，本文档未提供。