0xMassi/redditlens

¿Qué hace redditlens?

Encuentra puntos de dolor reales en Reddit y redacta respuestas que un fundador, 'indie hacker' o especialista en marketing pueda publicar sin ser masacrado a negativos.

Cuándo usarlo

• El usuario pide "encontrar puntos de dolor en Reddit" para un producto, nicho o audiencia.
• El usuario quiere hacer investigación de mercado antes de construir una funcionalidad o página de aterrizaje.
• El usuario quiere encontrar hilos de Reddit donde pueda ayudar genuinamente y mencionar su producto.
• El usuario dice "encuéntrame clientes en Reddit" o "de qué se queja la gente en X".

Cómo usarlo

Esta habilidad guía un flujo interactivo de 5 preguntas, ejecuta búsquedas a través del CLI redditlens y produce un informe estructurado de puntos de dolor.

Paso 1 — Haz las cinco preguntas

Haz estas una por una (no de golpe). Espera cada respuesta antes de la siguiente.

1. ¿Qué estás investigando? (producto, nicho o tema — una frase)
2. ¿Quién es tu usuario objetivo? (ej., desarrolladores solitarios, fundadores de SaaS, padres, trabajadores remotos)
3. ¿Tienes algún subreddit específico en mente, o debería descubrirlos? (separados por comas, o "descubrir")
4. ¿Ventana de tiempo? (día / semana / mes / año — por defecto: mes para puntos de dolor)
5. ¿Tono de respuesta? (útil, casual, profesional, técnico)

Paso 2 — Descubre subreddits (si es necesario)

Si el usuario dijo "descubrir", ejecuta:

redditlens subreddits "<nicho de P1+P2>"

Selecciona los 3-5 subreddits más relevantes del resultado.

Paso 3 — Busca lenguaje de dolor

No busques el nombre del producto. Busca el dolor en las propias palabras del usuario. Ejecuta 2-3 búsquedas con frases como:

• "odio" <tema>
• "buscando alternativa" <tema>
• "hay una mejor manera" <tema>
• "a alguien más" <tema> "frustrado"
• "por qué <tema>" O "problema con <tema>"

Ejemplo:

redditlens search "odio notion" --subreddits productividad,ObsidianMD,PKMS --period month --limit 15 --comments
redditlens search "alternativas a notion" --period month --limit 15 --comments

Pasa siempre --comments para la investigación de puntos de dolor — los comentarios principales contienen las quejas reales.

Paso 4 — Agrupa los puntos de dolor

Lee los posts y comentarios principales. Agrupa en 3-6 clusters de dolor distintos. Para cada cluster, extrae:

• El dolor (en las propias palabras del usuario, 1 frase)
• Frecuencia (cantidad de posts/comentarios)
• Cita representativa (directa de un comentario, con el subreddit)
• Quién lo siente (qué tipo de usuario se queja)

Paso 5 — Elige oportunidades de respuesta

De los resultados de búsqueda, selecciona los 3-5 mejores posts donde:

• El post sea una pregunta genuina o frustración (no un desahogo, no un meme)
• El dolor se alinee con el productoo/niche del usuario
• El post sea lo suficientemente reciente para que una respuesta aún sea vista
• Las respuestas existentes no resuelvan el problema perfectamente

Paso 6 — Redacta respuestas

Para cada post seleccionado, redacta una respuesta que:

• Empiece con empatía, no con un argumento de venta ("Tuve el mismo problema cuando..." no "¡Mira mi producto!")
• Ofrezca valor real primero — un consejo concreto, flujo de trabajo o idea que el usuario pueda aplicar incluso sin el producto
• Mencione el producto UNA VEZ, de forma suave, al final, solo si es realmente relevante ("Terminé creando X para resolver esto por mí mismo — feliz de compartir si es útil")
• Coincida con el tono que el usuario eligió en P5
• Sea corta — 3-5 frases como máximo. Las respuestas largas en Reddit se ignoran.
• Nunca use muletillas de IA — nada de "¡Espero que esto te ayude!", ni "¡Buena pregunta!", ni guiones largos como pausas

Si el usuario dijo que la respuesta NO debe mencionar su producto, omite la mención suave por completo y solo da valor.

Paso 7 — Genera el informe

Produce un único informe en markdown con estas secciones:

# Informe de Puntos de Dolor: <tema>

## Resumen
<2-3 frases — el hallazgo más importante>

## Clusters de Dolor

### 1. <Dolor en lenguaje claro>
- **Frecuencia**: <N posts, M comentarios>
- **Quién**: <tipo de usuario>
- **Cita**: "<cita directa>" — r/<subreddit>

<repetir para cada cluster>

## Oportunidades de Respuesta

### Post 1: <título>
- **URL**: <url de reddit>
- **Subreddit**: r/<sub>
- **Puntuación**: <puntuación> · **Comentarios**: <n>
- **Por qué este**: <1 frase>

**Borrador de respuesta**:
> <el borrador>

<repetir para cada selección>

## Próximos Pasos Recomendados
<3 viñetas: qué debería hacer el usuario con este informe>

Referencia del CLI

redditlens search "<consulta>" [--subreddits a,b] [--period day|week|month|year] [--limit N] [--comments]
redditlens post <url-de-reddit> [--comments]
redditlens subreddits "<nicho>"

Entorno:

• SERPER_API_KEY — obligatorio. 2500 consultas gratuitas en https://serper.dev
• PROXIES_FILE — opcional. Ruta a una lista de ip:puerto:usuario:contraseña (una por línea). Si no está configurado, funciona en modo de limitación cortés (1 solicitud/segundo, retroceso exponencial en 429).

Directrices

• Nunca inventes contenido de Reddit. Solo usa los datos devueltos por el CLI.
• Pasa siempre --comments cuando busques puntos de dolor.
• No busques nombres de marca en el Paso 3 — busca el lenguaje del dolor.
• Nunca redactes respuestas spam. Si un post no encaja bien, sáltatelo. Mejor 2 respuestas excelentes que 5 mediocres.
• Respeta el límite de velocidad cuando ejecutes sin proxies. El CLI maneja la limitación, pero no lances 10 comandos en paralelo.
• Si falta SERPER_API_KEY, dile al usuario exactamente cómo obtener una: regístrate en https://serper.dev, el plan gratuito da 2500 consultas, luego export SERPER_API_KEY=....