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dsh 插件:Reddit 调研台 — Arctic Shift 抓取 ,从 subreddit 抓取真实用户讨论(Arctic Shift 免认证档案 API),输出痛点评分卡、商业信号(购买/付费/流失/退货)、竞品口碑与选品/进入决策报告

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Reddit 调研台 · dsh-reddit-research

DeepSeek Harness(dsh)插件:从 subreddit 抓取真实用户讨论(Arctic Shift 免认证档案 API),输出痛点评分卡、商业信号(购买/付费/流失/退货)、竞品口碑与选品/进入决策报告——全部结论带原帖链接可复算。

方法论与上游脚本源自 reddit-research(Python 全量重写为 Node 原生,零 Python 依赖;上游 Python 脚本升级为 reddit_research 工具的 action,分析管线逐条对齐)。

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装上以后有什么

能力 说明
reddit_research 工具(12 个 action) probe 探活估样本量 · create 建调研 · fetch 全量拉取(断点续传)· themes 主题表 · analyze 五分类+评分卡 · comments 评论树补刀 · report 存报告 · verify 数字闭环 · read/list/delete
🌏 海外动态栏目(v0.2.0) 16 个精选 Reddit 社区(创业·SaaS / 营销·SEO / 应用·AI 开发,含月访问量参考):面板分类筛选 + 社区卡 + 最新帖流(score/评论/作者/原帖链接),「加载更多」按 before 游标续拉;工具 action=feed 同源。重复折叠:同作者同标题、同作者 6 小时内换标题重发、已删/占位帖一律折叠(v0.2.2)
侧栏「Reddit 调研台」面板 调研库卡片(闭环状态标记)/ 数据构成 / 五分类 + 数据体检(Top30 展示帖占比、scope 相关性、KOC 软文)/ 痛点评分卡(趋势箭头)/ 商业信号 / 评论级分析 / 报告渲染视图(Markdown → 标题/表格/引用/可点链接,附「查看源码」「复制 Markdown」)/ 时间线;探活·拉取·分析·补刀·校验直调
可靠性(上游实测纪律内置) 422 "Timeout" = 瞬态过载退避重试(同参重发即恢复);全站关键词查询 400 = 形态不允许不重试;空响应重试 3 次;防卡死(连续 3 页 0 新帖终止);增量落盘 .jsonl + 原子合并,中断后重跑同一命令即续传

七步流程(每步都有上游实测教训背书)

probe 探活 + 自动定窗(单次 ≤20 页,超了按日均自动缩窗,不打断用户确认)
  → fetch 全量拉取(关键词搜索过载敏感且品牌名几乎不在标题——全量+本地过滤是主路径)
  → themes 主题表(按品类重建;短词必须 \b 词边界,否则主题频次整体虚高)
  → analyze 标题级五分类(抱怨/求助/展示/称赞/其他;判据放标题级防晒作品帖霸榜
     —— 实测全文判据 2819 帖 → 标题级 847 帖)+ 痛点评分卡(普遍度50×严重度30×趋势20)
     + 数据体检(Top30 展示帖占比 >50% = 情感展示型;scope 相关性 <30% 先修数据)
  → comments 评论树补刀(只抓痛点层候选,禁止对全局热度 top 抓评论——那是展示帖)
  → report 按固定格式写报告(每条结论附原帖链接;数据不足写「需补调研:X」禁止凑数)
  → verify 数字闭环(ID/score/comments/日期逐条回查数据集,编造引用=报告无效)

KOC 软文(电商/美妆类必读)

r/Wigs 这类晒单强制带购买链接的社区,品牌方与 KOC 直接伪装用户发帖——被剔除的恰好是分数最高的"正面评价"(上游实测 Luvme 298 分、Unice 136 分全是软文)。analyze 时传 promoCheck=true 开启检测。但不要跨品类沿用假设:潮玩实测软文仅 0.2%。每个品类独立实测。

使用

对话里直接说:

  • 「调研一下 r/esp32 最近在抱怨什么」——probe 报页数 → 确认 → fetch → themes → analyze → 痛点清单
  • 「假发品类值不值得做」——深度流程(先读 skills/reddit-research/references/deep_research_10_modules.md 的商业决策 7 模块),出 B1–B7 报告 + SEO 附录包
  • 「r/xxx 的用户怎么看这个品牌」——scope 正则 + promoCheck + 评论级口碑矩阵

或打开侧栏「Reddit 调研台」:点右上「+ 发起调研」填调研名 / 研究问题 / subs / 时间窗,会开一个新对话并把完整指令填进草稿(不自动发送);调研详情页可直调探活 / 拉取 / 分析 / 评论补刀 / 校验闭环,并看数据构成、评分卡、报告与闭环状态。

开发

npm i
npm test           # 16 个单测(五分类判据/词边界/评分卡/趋势/商业信号/KOC/422 重试/断点续传/闭环三查/全链)
npm run smoke      # 离线冒烟:假 Arctic Shift 服务器 + 工具直调 + 面板 API 全路由
npm run live       # 真实 API 全链:probe→fetch→analyze→comments→verify(esp32 3 天 ≈ 30s)
npm run dev        # 面板独立预览:DSH_HOME=<目录> node scripts/devserver.mjs 5188

数据落在 $DSH_HOME/reddit-research/<调研名>/:data/<sub>.json(+.jsonl/.meta/.log)+ themes.json + analysis.md + comments.md + report.md + journal.jsonl,原子写。

✅ 2026-11-13 实测:真实 API 全链 28 秒(r/esp32 3 天 84 帖 → 评分卡 Top1 开发环境 70 分 → 33 条干净评论 → 闭环通过)。

结构

src/host.js            reddit_research 工具(11 action)+ 装配
lib/reddit.js          Arctic Shift 客户端(probe/fetch 分页+断点/comment_tree/ids 批量;422 退避/400 快败/空响应重试/防卡死)
lib/analyze.js         标题级五分类 + 主题表 + 趋势 + 痛点评分卡 + 商业信号 + 数据体检 + KOC 检测(analyze_title_level.py 移植)
lib/comments.js        评论级分析(analyze_comments.py 移植;剔 [removed]/机器人)
lib/verify.js          数字闭环校验器(verify_citations.py 移植:ID/score/comments/日期三查)
lib/store.js / ops.js  $DSH_HOME/reddit-research/<study>/ 持久化 + 工具/面板共用业务层
lib/api.js             /reddit-research 面板路由(白名单文件 + 直调)
client.js / lab/       浏览器半边(侧栏入口 + iframe 面板,明暗跟随 dsh 主题)
skills/reddit-research/ 方法论技能(references/ 保留上游 api_endpoints + deep_research_10_modules 全文)

合规与边界

定位:个人/一次性市场与产品研究。Arctic Shift 为未经 Reddit 明确授权的社区档案,此类使用通常被默许但无任何保证。禁止做成对外产品功能、用于 AI 模型训练(Reddit 2024+ ToS 明令禁止)、转售数据。只读:本插件不含任何发帖/评论/点赞自动化。公开引用保留原帖链接与作者名。

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License

MIT(本插件代码)。方法论与上游脚本参考 liangdabiao/reddit-research;Arctic Shift API 使用受其服务条款约束。

特别致谢

https://linux.do 社区支持

Arctic Shift API 免费提供数据

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