discourse
自动扫描社区获取产品体验报告
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：自动扫描社区获取产品体验报告 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/discourse-x-7/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
'使用discourse扫描最近一周HN、Reddit上关于React 19的社区体验报告'，它会自动抓取相关讨论，整理出开发者反馈的优缺点、常见问题等，并生成摘要。
介绍
在技术选型或竞品调研时，需要了解开发者对某个工具的真实使用体验，但手动浏览HN、Reddit、Lobsters等社区耗时耗力，且容易遗漏关键信息。Discourse Skill 能自动扫描这些技术社区和博客，抓取用户分享的亲身经验、痛点、改进建议等内容，帮你快速汇总成结构化的经验报告。
使用方式非常简单：通过自然语言指定目标（如“React 19 的社区反馈”），Skill 就会并行搜索多个平台，提取相关帖子并整理为摘要，你还可以按时间、热度、情感倾向等维度过滤结果。整个过程无需手动打开多个页面，节省大量浏览时间。
适合产品经理、数据分析师、技术研究者、营销专员等需要频繁了解社区对产品/技术真实反馈的人群。无论是做竞品情报分析、跟踪技术趋势，还是评估功能迭代方向，都能从中获得一手用户视角。
建议在使用时明确限定关键词和时间范围，避免结果过于宽泛。同时注意区分社区中“经验报告”与“纯新闻/教程”类的帖子，本工具优先抓取带有个人实践经历的讨论，但若关键词设置不当，仍可能混入无关内容，建议结合手动筛选。
核心特点
与通用的新闻聚合或RSS阅读器不同，Discourse 专门聚焦于“社区经验报告”——即用户实际使用后的真实体验、踩坑记录和改进建议，而非官方公告或技术教程，更适合做竞品调研和用户需求分析。
注意事项
仅覆盖英文技术社区（HN、Reddit、Lobsters等），对非英文或非技术领域的内容支持有限。
常见问题
支持哪些社区和平台？
目前支持 Hacker News、Lobsters、Reddit 以及多个技术博客，后续会逐步扩展。你可以通过关键词指定搜索范围。
能否获取历史数据？
可以，支持指定时间范围（如最近一周、一个月），但部分平台对历史数据的访问有限制，建议从近期数据开始。
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-7/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-7/raw/index.md（查看排版版本）