Reddit ICP Monitor

Was macht Reddit ICP Monitor?

Überwacht Subreddits auf Beiträge, die das von Ihnen gelöste Problem beschreiben. Bewertet deren Relevanz. Entwirft eine hilfreiche Antwort für jeden Treffer.

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Wichtige Regel: Erfinden Sie niemals Beitrags-URLs, Titel oder Inhalte. Jeder Beitrag in der Ausgabe muss aus einem Reddit-Suchergebnis stammen. Kennzeichnen Sie jeden Abschnitt ohne Ergebnisse als "Keine Treffer gefunden." Entwerfen Sie niemals eine Antwort auf einen Beitrag, der nicht von der Suche zurückgegeben wurde.

Anti-Spam-Regel: Entworfene Antworten dürfen niemals Ihren Produkt- oder Firmennamen erwähnen, es sei denn, der Beitrag fragt explizit nach Tool-Empfehlungen. Klingen Sie wie ein Praktiker, nicht wie ein Vermarkter.

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Schritt 1: Setup-Prüfung

echo "GEMINI_API_KEY: ${GEMINI_API_KEY:+gesetzt}"
echo "REDDIT_CLIENT_ID: ${REDDIT_CLIENT_ID:-nicht gesetzt, verwende öffentliche Endpunkte (10 RPM)}"

Wenn GEMINI_API_KEY fehlt: Anhalten. Teilen Sie dem Benutzer mit: "GEMINI_API_KEY wird benötigt. Holen Sie ihn unter aistudio.google.com. Fügen Sie ihn Ihrer .env-Datei hinzu."

Wenn Reddit-Anmeldeinformationen fehlen: Fortfahren. Verwenden Sie die öffentlichen JSON-Endpunkte von Reddit (keine Authentifizierung erforderlich, 10 RPM-Limit). Für die meisten Überwachungssitzungen mit 3-6 Subreddit-Suchen ist dies ausreichend.

Wenn REDDIT_CLIENT_ID gesetzt ist: Verwenden Sie OAuth für 60 RPM. Holen Sie zuerst ein Token:

TOKEN=$(curl -s -X POST \
  -d "grant_type=password&username=$REDDIT_USERNAME&password=$REDDIT_PASSWORD" \
  --user "$REDDIT_CLIENT_ID:$REDDIT_CLIENT_SECRET" \
  -H "User-Agent: varnan-skills/1.0" \
  https://www.reddit.com/api/v1/access_token \
  | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin)['access_token'])")

Verwenden Sie Authorization: Bearer $TOKEN und die Basis-URL https://oauth.reddit.com für alle nachfolgenden Anfragen.

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Schritt 2: ICP laden

Prüfen Sie auf eine vorhandene ICP-Datei:

ls docs/icp.md 2>/dev/null && echo "icp gefunden" || echo "icp fehlt"

Wenn docs/icp.md existiert: Lesen Sie sie. Extrahieren Sie:

• product: Produktbeschreibung in einem Satz
• pain_points: Liste von Schmerzpunkt-Phrasen (exakte Käufersprache)
• anti_keywords: Phrasen, die einen Beitrag disqualifizieren
• subreddits: Liste der zu durchsuchenden Subreddits

Wenn docs/icp.md nicht existiert: Stellen Sie diese 3 Fragen. Fahren Sie erst fort, wenn alle 3 beantwortet sind:

1. Was macht Ihr Produkt? (ein Satz)
2. In welchen Subreddits postet Ihr ICP? (kommasepariert, z.B. devops, startups, SaaS)
3. Welche Schmerzpunkt-Phrasen sollten einen Treffer auslösen? (3-5 Phrasen in den eigenen Worten Ihres Käufers, z.B. "Onboarding dauert ewig", "kann nicht sehen, warum Benutzer abwandern")

Nachdem die Antworten gesammelt wurden, speichern Sie sie in docs/icp.md im kanonischen Format aus references/icp-format.md. Bestätigen Sie: "ICP gespeichert in docs/icp.md. Es wird bei zukünftigen Läufen automatisch verwendet."

Lesen Sie references/icp-format.md für das kanonische Format und Beispiele für gute vs. schlechte Schmerzpunkt-Phrasen.

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Schritt 3: Reddit durchsuchen

Führen Sie für jede Kombination aus Subreddit und Schmerzpunkt-Phrase eine Suche durch. Verwenden Sie öffentliche Endpunkte, sofern keine OAuth-Anmeldeinformationen gesetzt sind.

Ohne OAuth (öffentlicher Endpunkt):

curl -s \
  -H "User-Agent: varnan-skills/1.0" \
  "https://www.reddit.com/r/{SUBREDDIT}/search.json?q={PHRASE}&sort=new&t=week&limit=25&restrict_sr=true" \
  | python3 -c "
import sys, json
d = json.load(sys.stdin)
posts = d.get('data', {}).get('children', [])
for p in posts:
    data = p['data']
    print(json.dumps({
        'id': data['id'],
        'title': data['title'],
        'body': data.get('selftext', '')[:600],
        'url': 'https://reddit.com' + data['permalink'],
        'score': data['score'],
        'comments': data['num_comments'],
        'subreddit': data['subreddit'],
        'created_utc': data['created_utc']
    }))
"

Mit OAuth: Ersetzen Sie https://www.reddit.com durch https://oauth.reddit.com und fügen Sie -H "Authorization: Bearer $TOKEN" hinzu.

URL-kodieren Sie die Phrase, bevor Sie sie in die Abfragezeichenfolge einfügen:

ENCODED=$(python3 -c "import urllib.parse, sys; print(urllib.parse.quote(sys.argv[1]))" "{PHRASE}")

Zeitfenster-Standardwerte:

• Standard: t=week (letzte 7 Tage)
• Benutzer sagt "heute" oder "letzte 24 Stunden": t=day
• Benutzer sagt "diesen Monat": t=month

Nach allen Suchen:

• Sammeln Sie alle Beiträge in einer Liste
• Entfernen Sie Duplikate anhand der Beitrags-ID. Wenn derselbe Beitrag auf mehrere Phrasen passt, behalten Sie ihn einmal und notieren Sie alle passenden Phrasen.
• Wenn eine Suche 0 Beiträge zurückgibt: notieren Sie es und fahren Sie fort. Nicht anhalten.

Geben Sie die Gesamtzahl der Kandidaten vor der Bewertung an: "X Kandidatenbeiträge in Y Subreddits gefunden."

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Schritt 4: Relevanz mit Gemini bewerten

Schreiben Sie alle Kandidatenbeiträge und den ICP-Kontext in eine temporäre Datei, dann bewerten Sie:

cat > /tmp/reddit-score-request.json << 'ENDJSON'
{
  "system_instruction": {
    "parts": [{
      "text": "You are a GTM analyst identifying Reddit posts where someone is experiencing the exact pain point that a specific product solves. For each post provided, output a JSON object with these fields: id (the post id), score (integer 1-5), reason (one sentence explaining the score). Scoring rubric: 5 = person clearly has the problem AND is actively seeking help or venting frustration about it; 4 = strong signal, problem is present but less explicit; 3 = possible match, uncertain; 2 = tangentially related but not the core pain; 1 = unrelated. Output only a JSON array of score objects. No commentary before or after the array."
    }]
  },
  "contents": [{
    "parts": [{
      "text": "POSTS_AND_ICP_CONTEXT_HERE"
    }]
  }],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.2,
    "maxOutputTokens": 2048
  }
}
ENDJSON
curl -s -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/reddit-score-request.json \
  | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(d['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'])"

Ersetzen Sie POSTS_AND_ICP_CONTEXT_HERE durch:

• Die Produktbeschreibung und Schmerzpunkt-Phrasen aus Schritt 2
• Jeden Kandidatenbeitrag: id, title, body snippet
• Anti-Keywords aus dem ICP (Gemini sollte diese niedriger bewerten)

Behalten Sie nur Beiträge mit einem Score >= 4 für die Antwort-Erstellung.

Geben Sie an: "X Beiträge haben 4 oder 5 Punkte erzielt. Antworten werden erstellt."

Wenn 0 Beiträge >= 4 Punkte erzielt haben: geben Sie die Null-Ergebnis-Nachricht aus Schritt 7 aus und stoppen Sie. Erstellen Sie keine leeren Antworten.

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Schritt 5: Antworten mit Gemini erstellen

Lesen Sie references/reply-rules.md vor dem Erstellen. Bestimmen Sie den Beitragstyp für jeden hochbewerteten Beitrag (Modus 1, 2 oder 3) und übergeben Sie den Modus an Gemini.

Für jeden Beitrag mit Score >= 4, erstellen Sie eine Antwort (maximal 5 Antworten pro Sitzung):

cat > /tmp/reddit-reply-request.json << 'ENDJSON'
{
  "system_instruction": {
    "parts": [{
      "text": "You are a practitioner who has personally solved the exact problem being described in this Reddit post. Write a helpful reply that: (1) directly addresses what the person asked or is frustrated about, (2) shares a specific, useful insight from real experience, (3) does NOT mention any product, tool, or company by name unless the post explicitly asks for tool recommendations, (4) is 2-5 sentences, written in plain conversational prose with no headers or bullet lists, (5) optionally ends with a low-pressure invitation to continue the conversation. Do not use marketing language. Do not use these words: game-changer, best-in-class, streamline, transform, revolutionize, leverage, seamless, robust, comprehensive, innovative. Sound like a real person."
    }]
  },
  "contents": [{
    "parts": [{
      "text": "POST_CONTENT_AND_MODE_HERE"
    }]
  }],
  "generationConfig": {
    "temperature": 0.7,
    "maxOutputTokens": 512
  }
}
ENDJSON
curl -s -X POST \
  "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.0-flash:generateContent?key=$GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d @/tmp/reddit-reply-request.json \
  | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin); print(d['candidates'][0]['content']['parts'][0]['text'])"

Ersetzen Sie POST_CONTENT_AND_MODE_HERE durch:

• Den vollständigen Beitragstitel und -text
• Den Antwortmodus (Modus 1: Frustration/Luft ablassen, Modus 2: Wie-handhabt-ihr-X, Modus 3: Tool-Empfehlung)
• Die Produktbeschreibung (damit Gemini weiß, was es in Modus 1/2 nicht nennen darf)
• Wenn Modus 3: Gemini darf das Produkt nennen UND muss eine Alternative nennen

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Schritt 6: Selbst-QA

Führen Sie jede Prüfung durch und beheben Sie Verstöße, bevor Sie präsentieren:

• Kein Produktname in Antworten des Modus 1 oder 2
• Keine verbotenen Wörter in Antworten: "game-changer", "best-in-class", "streamline", "transform", "revolutionize", "leverage", "seamless", "robust", "innovative"
• Jede Antwort ist 2-5 Sätze lang (zählen und angeben)
• Jede Antwort adressiert direkt die spezifische Frage oder Frustration im Beitrag
• Alle URLs in der Ausgabe sind echte Reddit-URLs aus den Suchergebnissen (nicht konstruiert oder erraten)
• Nicht mehr als 5 Antworten insgesamt erstellt
• Antworten des Modus 3 erwähnen mindestens eine Alternative (nicht nur das Produkt)
• Wenn ein Subreddit über alle Keyword-Suchen hinweg 0 Ergebnisse lieferte, markieren Sie es in der Ausgabe

Beheben Sie jeden Verstoß vor der Präsentation.

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Schritt 7: Ausgabe und Speichern

Präsentieren Sie den vollständigen Bericht:

## Reddit ICP Monitor — [JJJJ-MM-TT]

**Überwachte Subreddits:** r/[subreddit1], r/[subreddit2]
**Zeitfenster:** Letzte 7 Tage
**Durchsuchte Keywords:** [phrase1], [phrase2], [phrase3]
**Gefundene Kandidaten:** X Beiträge
**Hochsignifikante Treffer (Score 4-5):** Y Beiträge

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### Treffer 1 — Score [N]/5
**Beitrag:** [title](url)
**Subreddit:** r/[subreddit] | [N] Upvotes | [N] Kommentare
**Signalzitat:** "[relevanter Auszug aus dem Beitragstext]"
**Passendes Keyword:** [phrase]
**Beitragstyp:** Modus [1/2/3]

**Entworfene Antwort:**
[Antworttext]

**Antwort-Wortanzahl:** N Wörter

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[wiederholen für jeden Treffer]

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**Subreddits mit 0 Ergebnissen:** [alle auflisten, die nichts zurückgaben]

Wenn 0 Beiträge >= 4 Punkte erzielt haben: "Keine hochsignifikanten Treffer in den letzten 7 Tagen in [Subreddits] gefunden. Durchsuchte Keywords: [Liste]. Versuchen Sie, das Zeitfenster zu erweitern (führen Sie es erneut aus und sagen Sie 'letzten Monat') oder erweitern Sie Ihre Schmerzpunkt-Phrasen in docs/icp.md."

In Datei speichern:

mkdir -p docs/reddit-intel
OUTFILE="docs/reddit-intel/$(date +%Y-%m-%d).md"
cat > "$OUTFILE" << 'EOF'
REPORT_CONTENT_HERE
EOF
echo "Gespeichert in $OUTFILE"