discourse
扫描社区技术博客，聚合产品体验报告
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：discourse。 它的用途是：扫描社区技术博客，聚合产品体验报告 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/discourse-x-4/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'扫描最近一周HN、Reddit和Lobsters上关于新发布的AI编程工具Cursor的社区体验报告，总结用户反馈中的优点和缺点。'，它会自动抓取这些社区和博客的帖子，提取关键体验报告，汇总成一份简洁的对比分析，并标注高频提到的功能点和常见问题。
介绍
这个 Skill 帮助用户自动扫描 Hacker News、Lobsters、Reddit 以及主流技术博客，从社区讨论中提取真实的产品使用体验和用户反馈。它解决了传统竞品调研中信息分散、人工搜集效率低下的问题，能够快速聚焦特定产品或技术话题的社区口碑，为产品迭代、市场策略提供数据支撑。
使用方式简单：只需向 AI 描述你关注的领域或具体产品，Skill 就会自动抓取指定社区和博客的最新帖子，解析其中的体验报告内容，并按照反馈主题（如性能、易用性、稳定性等）进行分类汇总。你还可以设定时间范围、来源优先级或关键词过滤，让结果更精准。
适合产品经理、数据分析师和营销专员。产品经理可以快速了解用户对竞品功能的真实评价；数据分析师能批量获取社区原始数据用于定量分析；营销专员则可用于监控品牌口碑或发现潜在危机。初学者也能通过对话直接获得可读性强的摘要报告。
建议在需要快速获取社区一手反馈时使用，例如新品发布后、版本更新前或竞品动态跟踪。注意该 Skill 侧重文本聚合与摘要，不提供深度情感分析或趋势预测，如需多维度挖掘可结合其他分析工具。
核心特点
与同类聚合工具相比，它专门针对 HN、Lobsters、Reddit 和技术博客这四个社区，并聚焦于“体验报告”类内容（如用户的实际使用感受、问题反馈），而非一般新闻或讨论，因此产出更贴近产品优化场景。
注意事项
不适合实时流式监控或需要深度情感分析、多语言支持的市场场景。
常见问题
支持哪些社区和博客来源？
目前支持 Hacker News、Lobsters、Reddit 以及主流技术博客（如 Medium、Dev.to 等），后续可扩展。
可以自定义扫描的关键词和时间范围吗？
可以，在对话中指定关键词（如“Cursor 体验”）和时间范围（如“最近一周”）即可。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/discourse-x-4/raw/index.md 读取 discourse 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/discourse-x-4/raw/index.md（查看排版版本）