discourse

扫描多社区技术经验报告,汇总用户反馈

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:扫描多社区技术经验报告,汇总用户反馈
完整的 Skill 内容见:https://321skill.com/skills/discourse-x-8/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

'帮我扫描最近一周Reddit上关于React 18的社区体验报告,汇总性能和兼容性反馈',它会自动抓取相关帖子,提取高频问题(如内存泄漏、SSR兼容性)、用户评分和对比结论,生成一份300字左右的摘要报告。

介绍

在技术产品迭代中,快速获取社区用户的真实体验反馈是优化决策的关键。Discourse 技能自动扫描 HN、Lobsters、Reddit 以及主流技术博客,将分散在多个论坛中的经验报告、Bug 反馈、功能吐槽等非结构化内容聚合为结构化摘要,帮助你第一时间掌握社区声音,避免人工逐页浏览的低效。

使用方式简单:只需输入扫描目标(如关键词、时间范围、特定社区),技能即可自动抓取相关帖子并提取关键信息,生成包含高频观点、情感倾向、问题统计的简报。支持自定义扫描频率和输出格式(纯文本/JSON),便于后续集成到数据看板或分析流程中。

该技能特别适合产品经理、营销专员和社媒运营人员。产品经理可借此验证功能需求优先级,营销专员能发现竞品口碑短板,社媒运营则可追踪热点话题并预判内容趋势。无需编程基础,配置好关键词即可运行。

建议每周至少运行一次以保持情报时效性。注意,扫描结果仅反映社区公开讨论,不包含官方渠道或深度调研数据,需结合其他分析工具交叉验证。对于需要结构化数据库查询或单篇文章精读的场景,建议搭配专用工具使用。

核心特点

与其他社区监控工具不同,Discourse 专门聚焦「经验报告」类内容(如搭建踩坑、使用体验、性能对比等),而非纯新闻或公告,能更精准反映用户真实痛点。

注意事项

不适合需要深度分析单篇文章或结构化数据库查询的场景,且扫描范围限于英文社区。

常见问题

如何配置扫描源?

支持按社区(HN/Lobsters/Reddit/技术博客)和关键词过滤,使用前在配置文件中设置即可。

扫描结果如何导出?

默认输出为结构化摘要,可指定输出为 JSON 或 Markdown 格式,方便导入其他工具。

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-8/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。