/research

在生成 PRD 之前进行深度研究。输出结构化的 research.md，包含竞争分析、用户痛点、SEO/ASO 关键词、命名/域名建议以及市场规模数据。

MCP 工具（如可用则优先使用）

若 MCP 工具可用，请优先于 CLI 使用：

• kb_search(query, n_results) — 在知识库中搜索相关文档
• web_search(query, engines, include_raw_content) — 支持引擎路由的网页搜索
• session_search(query, project) — 查找以往类似研究的记录
• project_info(name) — 查看项目详情及技术栈
• codegraph_explain(project) — 生成现有项目的架构概览（技术栈、设计模式、依赖关系）
• codegraph_query(query) — 对代码图执行原始 Cypher 查询（查找共享包、依赖项）
• project_code_search(query, project) — 在项目源码中进行语义搜索

MCP web_search 支持引擎覆盖：例如 engines="reddit"、engines="youtube" 等。

若无 MCP 工具，以 WebSearch/WebFetch 为主要手段；若有 MCP web_search 工具，则优先使用以获得更优结果。

Reddit 搜索最佳实践

• 单次查询最多使用 3 个关键词 — 关键词越多，返回结果越少
• 有效示例："product hunt outreach launch"

无效示例："product hunt scraper maker profiles linkedin outreach launch strategy"

• include_raw_content=true 在 Reddit 上很少有效 — 建议使用下方回退链

Reddit 内容获取 — 回退链

当搜索发现相关 Reddit 帖子时，读取其完整内容需通过以下回退链：

1. MCP Playwright (old.reddit.com)     ← 最佳选择：绕过验证码，获取完整帖子与评论
2. PullPush API (api.pullpush.io)      ← 通过关键词/子版块/作者/评分/日期进行搜索
3. MCP web_search include_raw_content   ← 有时可用，但常被截断
4. WebFetch / WebSearch 片段        ← 最后手段，仅提供部分数据

方法 1：MCP Playwright（推荐用于获取完整内容）

• 使用 browser_navigate("https://old.reddit.com/r/...") — old.reddit.com 可免验证码加载
• www.reddit.com 会触发验证码提示（“证明你是人类”），始终使用 old.reddit.com
• 快照包含完整的帖子正文 + 评论，格式为结构化 YAML
• 示例：old.reddit.com/r/indiehackers/comments/abc123/post_title/

方法 2：PullPush API（适用于搜索与发现）

• 接口地址：https://api.pullpush.io/reddit/submission/search
• 参数：q（关键词）、subreddit、author、score（如 >10,<100）、since/until（Unix 时间戳）、size（最大 100）
• 速率限制：软限制 15 次/分钟，硬限制 30 次/分钟，每小时最多 1000 次请求。建议每次请求间隔 4 秒
• 返回 JSON 格式，包含完整 selftext、作者、评分、创建时间戳
• 评论搜索接口：/reddit/comment/search（参数相同）
• 可通过 curl 调用：

curl -s "https://api.pullpush.io/reddit/submission/search?q=product+hunt+launch&subreddit=indiehackers&size=10"

方法 3：Reddit .json 接口（常被屏蔽）

• 在任意 Reddit URL 后添加 .json：reddit.com/r/sub/comments/id.json
• 返回原始 JSON，包含完整帖子与评论
• 频繁被阻止（返回 403 或 429）——仅作为机会性回退使用

方法 4：PRAW（Reddit 官方 API，适用于实时搜索与用户资料）

• [praw-dev/praw](https://github.com/praw-dev/praw) — Python Reddit API 封装库
• 支持 OAuth2 认证，内置速率限制，支持同步与异步操作
• 适用场景：实时子版块搜索、用户资料、评论树获取
• 安装命令：pip install praw 或 uv add praw

搜索策略：混合模式（MCP + WebSearch）

同时使用多种搜索后端。每种各有优势：

搜索工具可用性说明

以 WebSearch/WebFetch 为主。若 MCP web_search 工具可用，应优先使用（支持引擎路由和原始内容提取）。

执行步骤

1. 解析想法 — 从 $ARGUMENTS 中提取想法。若为空，向用户询问具体想研究的主题。

1. 识别产品类型 — 根据想法描述推断：

- 包含“app”、“mobile”、“iPhone”、“Android”等关键词 → 移动端（iOS/Android）

- 包含“website”、“SaaS”、“dashboard”、“web app”等关键词 → 网页端

- 包含“CLI”、“terminal”、“command line”等关键词 → 命令行工具

- 包含“API”、“backend”、“service”等关键词 → 后端服务

- 包含“extension”、“plugin”、“browser”等关键词 → 网页扩展（归类为 web）

- 若无法判断 → 默认为 web

- 仅在真正模糊时使用 AskUserQuestion（如“做一个待办事项应用”可能为 web 或 mobile）

- 该判断决定后续哪些研究模块生效（如移动端用 ASO，网页端用 SEO 等）

1. 检索知识库与过往工作：

- 若 MCP kb_search 可用：kb_search(query="<idea keywords>", n_results=5)

- 若 MCP session_search 可用：session_search(query="<idea keywords>") — 检查是否曾研究过此想法

- 否则：在 .md 文件中通过 grep 搜索关键词

- 检查是否存在同名的 research.md 或 prd.md 文件

1. 检查现有作品集（若可用 MCP codegraph 工具）：

- codegraph_explain(project="<类似项目>") — 查看相关项目的架构概览

- project_code_search(query="<相关模式>", project="<兄弟项目>") — 寻找可复用的代码、模式或基础设施

- codegraph_query("MATCH (p:Project)-[:DEPENDS_ON]->(pkg:Package) WHERE pkg.name CONTAINS '<相关技术>' RETURN p.name, pkg.name") — 找出使用相似技术的项目

- 有助于评估：可行性、可复用代码、技术栈决策和时间预估

- 若无 MCP 工具可用，跳过此步骤

1. 竞争分析 — 优先使用 WebSearch + 可选的 MCP web_search：

- "<创意> 竞争对手 替代方案 2026" — 广泛发现

- "<创意> 应用评论 定价" — 获取定价信息

- WebFetch 或 MCP include_raw_content=true：抓取竞争对手网址以获取详细定价数据

- MCP engines: reddit 或 WebSearch："<创意> vs" — 用户评价

- "site:producthunt.com <创意>" — Product Hunt 上的新品发布

- "site:g2.com <创意>" 或 "site:capterra.com <创意>" — B2B 产品评价

- "site:crunchbase.com <竞争对手>" — 融资情况、团队规模

- "site:trustmrr.com <创意>" 或 WebFetch trustmrr.com/startup/<slug> — Stripe 验证的月经常性收入（MRR）、增长率、技术栈、流量（24小时/7天/30天）

- 对每个竞争对手提取：名称、网址、定价、核心功能、弱点、已验证的 MRR（如在 TrustMRR 上）

1. 用户痛点 — 使用 MCP web_search / WebSearch + YouTube：

- MCP engines: reddit 或 WebSearch："<问题>" — Reddit 讨论（最多 3 个关键词！）

- 若找到 Reddit 帖子但内容不可访问 → 使用 MCP Playwright 打开：browser_navigate("https://old.reddit.com/r/...") — old.reddit.com 可绕过 CAPTCHA

- MCP engines: youtube 或 WebSearch："<问题> 评测" — 视频评测

- "site:news.ycombinator.com <问题>" — Hacker News 上的意见

- WebSearch："<问题> 烦人 或 让人恼火" — 更广泛的搜索

- 整合结果：列出前 5 个主要痛点，并附上原文引用和来源链接

1. SEO / ASO 分析（根据第 2 步的产品类型决定）：

针对网页应用：

- "<竞争对手> SEO 关键词 排名" — 竞争对手使用的关键词

- "<问题领域> 搜索量趋势 2026" — 需求信号

- WebFetch 或 MCP include_raw_content：抓取竞争对手页面以获取元标签信息

- 结果：关键词表格（关键词、意图、竞争度、相关性）

针对移动应用：

- "<类别> App Store 热门应用 关键词 2026" — 类别市场格局

- "site:reddit.com <竞争对手应用> 评测" — 用户投诉

- 结果：ASO 关键词、竞品评分、常见问题

1. 命名、域名与公司注册：

- 生成 7-10 个候选名称（结合描述性与虚构/品牌化风格）

- 域名可用性：三重验证（whois → dig → RDAP）

- 商标及公司名称冲突检查

参见 references/domain-check.md（随本技能打包）了解 TLD 优先级层级、bash 脚本、注意事项及商标检查方法。

1. 市场规模（TAM/SAM/SOM）—— 优先使用 WebSearch：

- WebSearch："<市场> 市场规模 2025 2026 报告" — 综合统计数据

- WebSearch："<市场> 增长率 CAGR 十亿" — 增长预测

- 推算：TAM → SAM → SOM（第一年）

1. **撰写 research.md** — 写入当前项目目录下的 docs/research.md。若目录不存在则自动创建。

1. 输出摘要：

- 关键发现（3-5 条要点）

- 建议：GO / NO-GO / PIVOT，附简要理由

- 生成的 research.md 路径

- 建议下一步操作：/validate <idea>

research.md 格式

参见 references/research-template.md（随本技能打包）获取完整输出模板（frontmatter、6 个章节、表格）。

注意事项

• 项目目录名始终使用 kebab-case（短横线命名法）
• 若 research.md 已存在，提示确认是否覆盖
• 当查询相互独立时，应并行执行

常见问题

MCP web_search 不可用

原因： MCP 服务器未运行或未正确配置。

解决： 优先使用 WebSearch/WebFetch。如需更好引擎路由效果（Reddit、GitHub、YouTube），可部署 [SearXNG](https://github.com/fortunto2/searxng-docker-tavily-adapter)（私有、自托管、免费），并配置 solograph MCP。

域名检查返回错误结果

原因： .app/.dev 的 whois 显示的是 TLD 创建时间，而非域名注册状态。

解决： 使用三重验证方法（whois → dig → RDAP）。关注 Name Server 和 Registrar 字段，而非创建日期。

research.md 已存在

原因： 此创意此前已进行过研究。

解决： 技能会提示是否覆盖。可选择合并新发现或重新开始。

主动式搜索实践

Reddit 深度挖掘

1. MCP web_search 或 WebSearch — 用于发现（Reddit 最多 3 个关键词），获取帖子链接
2. MCP Playwright — 打开 old.reddit.com 链接以阅读完整帖子与评论（绕过 CAPTCHA）
3. 提取引述 — 复制关键语句并标注出处（用户 u/username、子版块、日期）
4. 跨版检测 — 同一帖子出现在多个子版块 = 更高可信信号

Product Hunt 研究

1. producthunt.com/visit-streaks — 连续访问排行榜（可通过 Playwright 抓取）
2. producthunt.com/@username — 个人主页含社交链接、创作者历史、积分
3. PH API v2 已损坏 — 自 2023 年 2 月起隐藏用户名/Twitter，建议使用爬虫
4. Apify 机器人 — 使用前检查是否标记为 DEPRECATED（2025 年 9 月大规模停用）

TrustMRR 收入验证

技能：研究

版本：1.7.1

分块：3/3

TrustMRR 数据获取

1. **trustmrr.com/startup/<slug>** — 经 Stripe 验证的月经常性收入（MRR）、增长百分比、订阅数、流量数据
2. WebFetch 有效 — 无需认证，返回完整页面内容，包含 JSON-LD 结构化数据
3. 数据字段：MRR、累计收入、最近 30 天收入、活跃订阅数、技术栈、流量（24 小时 / 7 天 / 30 天）、所属类别、创始人 X 账号
4. 用途：验证竞争对手收入水平、基于真实数据进行市场规模估算、发现技术栈信息
5. 搜索技巧：使用 "site:trustmrr.com <行业或创意关键词>" 查找具有已验证收入的同类初创公司
6. Apify 抓取器：[TrustMRR 抓取器](https://apify.com/actor_builder/trustmrr-scraper/api) 用于批量数据提取

GitHub 库发现

1. **MCP engines: github** — 常返回空结果，建议以 WebSearch 为主
2. github.com/topics/<keyword> — 通过 Playwright 或 WebFetch 浏览话题页面
3. 检查指标：关注项目星标数、最近更新时间、开放问题数量 —— 避免选择已废弃的仓库

被屏蔽内容的备用获取链

MCP Playwright（最佳） → PullPush API（Reddit） → WebFetch → WebSearch 片段 → MCP web_search include_raw_content

若 WebFetch 访问页面时返回 403 或出现 CAPTCHA：

1. Reddit：使用 MCP Playwright 访问 old.reddit.com（始终可用，无 CAPTCHA）
2. Reddit 搜索：通过 PullPush API api.pullpush.io 获取结构化 JSON，包含完整正文内容
3. Product Hunt 等其他网站：使用 MCP Playwright 的 browser_navigate（多数站点无 CAPTCHA）
4. 通用场景：结合 WebSearch 片段与 WebSearch 合成结果进行补充