content-research

用途

这是 Content Engine 流程的第 3 步（03 · 研究）。它不凭空编造选题，而是按指定时间范围从来源拉取原始素材，经过门槛筛选、去重，然后把选题写入 Idea Pool（点子池）。后续由 content-weekly-plan 从池中挑选内容。

输入参数

入参为 $ARGUMENTS：客户（默认是唯一活跃客户），可选 --source（默认 all），可选 --since（默认 7d）。采用结构化输入/输出，以便 n8n 能通过 SDK 调用该步骤。

第 0 步 · 配置（来自 Notion，而非代码仓库）

读取客户的 research-config（位于 Content Engine 中心页下的子页面「🔎 {Client} · Research Sources」；若不存在则用默认值创建并标记 [假设]，并请用户修改）：

• 创作者观察名单（来源 C）：客户话题集群内的 15–25 个 profile（同侪 + 来自策略第 2 节的行业思想领袖）。不是泛泛的爆款，只限本领域。
• Fathom 范围（来源 A）：要挖掘哪些类型的通话（默认：client / discovery / sales / mentoring）+ 匿名化规则（做概括、不出现客户姓名，类似策略中的「无 NDA」）。
• TikTok 种子（来源 E）：商业销售-创始人领域的 hashtag / 创作者（来自 Viktor 的 Make 场景）。
• Reddit 子版块（来源 F）：ICP 世界的 subreddit 列表（来自 Viktor 的 Make 场景）。
• 来源开关：本客户当前启用六类来源中的哪些。

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：

• 创始人反复提出的问题 → P1（方法论）类主题和 lead-magnet 点子；
• 异议 / 错误认知 → P2（反差型）主题；
• ICP 的原话（痛点、目标、恐惧）→ 用于钩子和 JTBD 验证的素材；
• 对话（「我：…… / 他：……」）→ 可直接用的 story-wrapped 素材（Viktor 的顶级模式）。

每条洞察 → Source = call-insight，Notes 中写概括后的上下文（匿名），Source link 写 Fathom URL（内部使用，不用于发布）。

B · 自身工作流——build-in-public + hands-on

相当于独立开发者的「内部 Slack」。来源包括：每日日志、新的 Notion 工作、Claude 会话（如构建本 engine 的过程）、财务模型、GTM 交付物（匿名）。提取「我此刻正在构建/做什么」→ P3（AI/Claude）和 P4（personal）类主题。Source = own-thought。

⚠️ 只有通过 Personal 测试（见 content-weekly-plan 第 1 步）的主题才打 P4 Personal 标签：以第一人称写的具体工作案例（价格、工作坊、指标、工具）属于 P1/P3，不是 Personal。

C · 集群内 LinkedIn 爆款（Apify，无 cookie——账户零风险）

两种模式，两者都不需要 cookie/登录（作者账号无风险；不需要 li_at，li_at 留给追踪工具 / content-engage）：

• C1 · 按创作者（观察名单）：对观察名单中的每个 profile 使用 apimaestro/linkedin-profile-posts → 找出相对该创作者中位数 5 倍以上的爆款。（即抓取过 van der Blom 50 条帖子的同一 actor，100% success）。若已安装专门搜索爆款帖的 skill，也可通过它完成。
• C2 · 按主题（keyword/hashtag 搜索）：apimaestro/linkedin-posts-search-scraper-no-cookies（keyword）或 harvestapi/linkedin-post-search（更便宜，约 $0.002/帖，过滤更多：author industry / keywords / mentions）→ 全 LinkedIn 范围内该主题的爆款帖，甚至包括观察名单之外的人。务必过滤到集群内（按 author job title / industry / keywords），否则会变成泛泛爆款。

⚠️ Interest Graph：应是客户话题集群内的爆款，而非泛泛爆款。只有当客户在该主题上有能力证据时，爆款才作为点子入池（否则只作为相邻卡片的 Notes 中的格式/角度参考，不单独成条）。Source = research-outlier，Source link = 原文 URL。

D · 评论

自己的帖子（Posts DB，待追踪工具可用后）+ 观察名单帖子下的评论（Apify）。提取评论中反复出现的问题/痛点 → P1/P2 类主题。Source = comment-mining。

E · TikTok 趋势（Apify）——格式/钩子模式，「像艺术家一样偷师」

作为 Viktor 的 Make 场景存在（TikTok→Telegram）。此处为原生实现：用 Apify TikTok scraper 按配置中的种子（商业销售-创始人领域的 hashtag / 创作者）抓取 → 找爆款短视频。取钩子模式和格式，不取主题（TikTok 爆款 ≠ 面向代理机构的 GTM）。必须步骤是重新框定到 ICP：把短视频钩子模式 → 转译为代理机构的业务开发问题。Source = tiktok-trend，Source link = URL。更接近 C（参考），而非痛点——通常作为卡片的 Notes 中的「呈现角度」。

F · Reddit 痛点（Apify）——ICP 世界的真实问题

作为 Viktor 的 Make 场景存在（Reddit→Telegram）。原生实现：用 Apify Reddit scraper 按配置中的 subreddit（r/agency、r/sales、r/msp、r/Entrepreneur、r/startups 等）抓取 → 找创始人/销售抱怨 pipeline、招聘、定位的帖子。这是通话（A）的公开对照：ICP 世界原话中的痛点与问题 → P1/P2 类主题。必须重新框定到自己的 ICP（泛泛的 Reddit 痛点 ≠ 没有自身证据/角度的帖子）。Source = reddit-pain，Source link = 帖子 URL。

📌 Viktor 已有 TikTok/Reddit 的 Make 场景（Haiku→Telegram「LinkedIn Drafts」）。本 skill 是它们的「大脑」：同样的来源，但经过门槛/去重/标签/能力证据 + Viktor 的 voice，进入 Idea Pool（而非 Telegram 里的原始草稿）。Make 保留为可选触发器（神经系统）——日后迁移到 n8n。

处理流水线（对每个候选）

1. 三项门槛（methodology.md §2.1）：钩子 > 点子 · 有能力证据（或备用策略 §2.3：research-backed / 「这是我在做的」/ 自己的故事）· 独特供给。全部不通过则丢弃，不写。
2. 与 Idea Pool 去重：语义对比已有条目（Name + Hook draft + Notes）。近似重复则跳过，或用新角度丰富已有卡片（不要新增条目）。
3. 复用暂停：若主题与 Last used 在 1–3 个月内的卡片重叠，则跳过。
4. 打标签：Pillar（4 选 1）· Funnel · Format（建议，非固定）· 按 hook-bank.md 写的 Hook draft · Competence proof · Source · Source link。
5. 打分 0–100（同 hook-bank 的 scoring）：viral lever × 具体性 × 与 voice 的契合度 × 信号新鲜度。来自通话/真实痛点的信号 > matrix-expansion。
6. 写入：Status = new，存入 Idea Pool（notion-schema.md）。

输出

• 写入 💡 Idea Pool 的新卡片（data_source 来自 notion-schema.md / 项目记忆）。
• 给用户的简短简报：每个来源新增多少、按分数排的 Top 5、被拒绝的及原因。（该简报在步骤被 n8n 封装后可作为 Telegram 投递候选。）
• 向编排器返回结构化 summary（用于 03→04 链路）。

完成定义（Definition of Done）

• 已读取 research-config（或已创建默认值 + 待修改标记）。
• 已按 --since 跑过活跃来源；每个来源要么产出洞察，要么明确「无新内容」。
• 每张新卡片通过能力证据门槛；未创建重复项；已考虑复用暂停。
• Idea Pool 已补充；简报已展示；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）。