0xMassi/redditlens

Que fait redditlens ?

Trouvez de vrais points de douleur sur Reddit et rédigez des réponses qu'un fondateur, un indépendant ou un marketeur peut réellement poster sans se faire descendre en flammes.

Quand l'utiliser

• L'utilisateur demande de « trouver des points de douleur sur Reddit » pour un produit, une niche ou un public
• L'utilisateur veut faire une étude de marché avant de construire une fonctionnalité ou une page d'accueil
• L'utilisateur veut trouver des discussions Reddit où il peut apporter une aide réelle et mentionner son produit
• L'utilisateur dit « trouve-moi des clients sur Reddit » ou « de quoi les gens se plaignent-ils dans X »

Comment l'utiliser

Cette compétence pilote un flux interactif de 5 questions, effectue des recherches via le CLI redditlens, et produit un rapport structuré de points de douleur.

Étape 1 — Poser les cinq questions

Posez-les une par une (pas en bloc). Attendez chaque réponse avant la suivante.

1. Que recherchez-vous ? (produit, niche ou sujet — une phrase)
2. Qui est votre utilisateur cible ? (ex: développeurs solo, fondateurs SaaS, parents, travailleurs à distance)
3. Avez-vous des sous-reddits spécifiques en tête, ou dois-je les découvrir ? (séparés par des virgules, ou « découvrir »)
4. Fenêtre temporelle ? (jour / semaine / mois / an — par défaut : mois pour les points de douleur)
5. Ton des réponses ? (utile, décontracté, professionnel, technique)

Étape 2 — Découvrir les sous-reddits (si nécessaire)

Si l'utilisateur a dit « découvrir », exécutez :

redditlens subreddits "<niche des Q1+Q2>"

Sélectionnez les 3 à 5 sous-reddits les plus pertinents dans le résultat.

Étape 3 — Rechercher le langage des points de douleur

Ne cherchez pas le nom du produit. Cherchez la douleur avec les mots de l'utilisateur. Effectuez 2 à 3 recherches avec des expressions comme :

• "I hate" <sujet>
• "looking for alternative" <sujet>
• "is there a better way" <sujet>
• "anyone else" <sujet> "frustrated"
• "why does <sujet>" OR "problem with <sujet>"

Exemple :

redditlens search "I hate notion" --subreddits productivity,ObsidianMD,PKMS --period month --limit 15 --comments
redditlens search "notion alternatives" --period month --limit 15 --comments

Ajoutez toujours --comments pour la recherche de points de douleur — les meilleurs commentaires portent les vraies plaintes.

Étape 4 — Regrouper les points de douleur

Lisez les publications et les meilleurs commentaires. Regroupez-les en 3 à 6 clusters distincts. Pour chaque cluster, extrayez :

• La douleur (en propres termes de l'utilisateur, 1 phrase)
• Fréquence d'apparition (nombre de publications/commentaires)
• Citation représentative (directe d'un commentaire, avec le sous-reddit)
• Qui la ressent (type d'utilisateur qui se plaint)

Étape 5 — Choisir les opportunités de réponse

Parmi les résultats de recherche, sélectionnez les 3 à 5 meilleures publications où :

• La publication est une vraie question ou une frustration (pas un rant, pas un meme)
• La douleur correspond au produit/niche de l'utilisateur
• La publication est suffisamment récente pour qu'une réponse soit encore vue
• Les réponses existantes ne résolvent pas déjà parfaitement le problème

Étape 6 — Rédiger des brouillons de réponses

Pour chaque publication sélectionnée, rédigez une réponse qui :

• Commence par de l'empathie, pas un pitch (« J'ai eu le même problème quand… » pas « Découvrez mon produit ! »)
• Apporte une vraie valeur d'abord — un conseil concret, un workflow ou une idée que l'utilisateur peut appliquer même sans le produit
• Mentionne le produit UNE FOIS, en douceur, à la fin, seulement si vraiment pertinent (« J'ai fini par construire X pour résoudre ce problème pour moi-même — n'hésitez pas si utile »)
• Correspond au ton choisi par l'utilisateur dans la Q5
• Est courte — 3 à 5 phrases max. Les longues réponses sur Reddit sont ignorées.
• N'utilise jamais de marqueurs IA — pas de « J'espère que cela aide ! », pas de « Excellente question ! », pas de tirets cadratins comme pauses

Si l'utilisateur a dit que la réponse ne doit PAS mentionner son produit, sautez la mention douce entièrement et donnez juste de la valeur.

Étape 7 — Générer le rapport

Produisez un rapport unique au format Markdown avec les sections suivantes :

# Rapport de points de douleur : <sujet>

## Résumé
<2 à 3 phrases — la découverte la plus importante>

## Clusters de douleur

### 1. <Douleur en langage clair>
- **Fréquence** : <N publications, M commentaires>
- **Qui** : <type d'utilisateur>
- **Citation** : "<citation directe>" — r/<sous-reddit>

<répéter pour chaque cluster>

## Opportunités de réponse

### Publication 1 : <titre>
- **URL** : <url reddit>
- **Sous-reddit** : r/<sous>
- **Score** : <score> · **Commentaires** : <n>
- **Pourquoi celle-ci** : <1 phrase>

**Brouillon de réponse** :
> <le brouillon>

<répéter pour chaque sélection>

## Prochaines étapes recommandées
<3 puces : actions à réaliser avec ce rapport>

Référence CLI

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

Environnement :

• SERPER_API_KEY — obligatoire. 2500 requêtes gratuites sur https://serper.dev
• PROXIES_FILE — optionnel. Chemin vers une liste ip:port:user:pass (une par ligne). Si non défini, fonctionne en mode politesse (1 requête/seconde, backoff exponentiel sur 429).

Consignes

• N'inventez jamais de contenu Reddit. Utilisez uniquement les données renvoyées par le CLI.
• Passez toujours --comments lors de la recherche de points de douleur.
• Ne cherchez pas de noms de marque à l'étape 3 — cherchez le langage de la douleur.
• Ne rédigez jamais de réponses spam. Si une publication n'est pas adaptée, passez-la. Mieux vaut 2 excellentes réponses que 5 médiocres.
• Respectez la limite de débit lorsque vous fonctionnez sans proxies. Le CLI gère le throttling, mais ne lancez pas 10 commandes en parallèle.
• Si SERPER_API_KEY est manquante, expliquez exactement comment en obtenir une : inscrivez-vous sur https://serper.dev, le plan gratuit donne 2500 requêtes, puis export SERPER_API_KEY=....