0xMassi/redditlens

O que redditlens faz?

Encontre pontos de dor reais no Reddit e rascunhe respostas que um founder, indie hacker ou profissional de marketing possa realmente postar sem ser esmagado por downvotes.

Quando usar

• O usuário pede para "encontrar pontos de dor no Reddit" sobre um produto, nicho ou público
• O usuário quer fazer pesquisa de mercado antes de construir uma funcionalidade ou landing page
• O usuário deseja encontrar threads do Reddit onde possa genuinamente ajudar e mencionar seu produto
• O usuário diz "encontre clientes para mim no Reddit" ou "do que as pessoas estão reclamando em X"

Como usar

Esta habilidade conduz um fluxo interativo de 5 perguntas, realiza buscas via CLI redditlens e produz um relatório estruturado de pontos de dor.

Passo 1 — Faça as cinco perguntas

Faça essas perguntas uma de cada vez (não todas de uma vez). Espere a resposta antes da próxima.

1. O que você está pesquisando? (produto, nicho ou tópico — uma frase)
2. Quem é seu usuário-alvo? (ex.: devs solo, founders de SaaS, pais, trabalhadores remotos)
3. Tem algum subreddit específico em mente, ou devo descobri-los? (separados por vírgula, ou "descobrir")
4. Janela de tempo? (dia / semana / mês / ano — padrão: mês para pontos de dor)
5. Tom da resposta? (útil, casual, profissional, técnico)

Passo 2 — Descubra subreddits (se necessário)

Se o usuário disse "descobrir", execute:

redditlens subreddits "<nicho da Q1+Q2>"

Escolha de 3 a 5 subreddits mais relevantes do resultado.

Passo 3 — Busque por linguagem de ponto de dor

Não busque pelo nome do produto. Busque pela dor nas próprias palavras do usuário. Execute de 2 a 3 buscas com frases como:

• "eu odeio" <tópico>
• "procurando alternativa" <tópico>
• "existe uma forma melhor" <tópico>
• "mais alguém" <tópico> "frustrado"
• "por que <tópico>" OU "problema com <tópico>"

Exemplo:

redditlens search "eu odeio notion" --subreddits produtividade,ObsidianMD,PKMS --period month --limit 15 --comments
redditlens search "alternativas ao notion" --period month --limit 15 --comments

Sempre use --comments para pesquisa de pontos de dor — os comentários principais carregam as reclamações reais.

Passo 4 — Agrupe os pontos de dor

Leia os posts e comentários principais. Agrupe-os em 3 a 6 clusters de dor distintos. Para cada cluster, extraia:

• A dor (nas palavras do usuário, 1 frase)
• Frequência (número de posts/comentários)
• Citação representativa (direta de um comentário, com o subreddit)
• Quem sente (que tipo de usuário está reclamando)

Passo 5 — Selecione oportunidades de resposta

Dos resultados da busca, selecione os 3 a 5 melhores posts onde:

• O post é uma pergunta genuína ou frustração (não um desabafo, não um meme)
• A dor está alinhada com o produto/nicho do usuário
• O post é recente o suficiente para que uma resposta ainda seja vista
• As respostas existentes não resolvem o problema perfeitamente

Passo 6 — Rascunhe respostas

Para cada post selecionado, rascunhe uma resposta que:

• Comece com empatia, não com um pitch ("Tive o mesmo problema quando..." não "Veja meu produto!")
• Ofereça valor real primeiro — uma dica concreta, um workflow ou insight que o usuário possa aplicar mesmo sem o produto
• Mencione o produto UMA VEZ, suavemente, no final, apenas se realmente relevante ("Acabei construindo X para resolver isso para mim — feliz em compartilhar se for útil")
• Combine com o tom escolhido pelo usuário na Q5
• Seja curta — no máximo 3 a 5 frases. Respostas longas no Reddit são ignoradas.
• Nunca use marcas de IA — sem "Espero que ajude!", sem "Ótima pergunta!", sem travessões como pausas

Se o usuário disse que a resposta NÃO deve mencionar o produto, pule a menção suave e apenas dê valor.

Passo 7 — Gere o relatório

Produza um único relatório markdown com estas seções:

# Relatório de Pontos de Dor: <tópico>

## Resumo
<2-3 frases — a maior descoberta>

## Clusters de Dor

### 1. <Dor em linguagem simples>
- **Frequência**: <N posts, M comentários>
- **Quem**: <tipo de usuário>
- **Citação**: "<citação direta>" — r/<subreddit>

<repita para cada cluster>

## Oportunidades de Resposta

### Post 1: <título>
- **URL**: <url do reddit>
- **Subreddit**: r/<sub>
- **Pontuação**: <pontuação> · **Comentários**: <n>
- **Por que este**: <1 frase>

**Rascunho de resposta**:
> <o rascunho>

<repita para cada seleção>

## Próximos Passos Recomendados
<3 bullets: coisas que o usuário deve fazer com este relatório>

Referência da CLI

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

Ambiente:

• SERPER_API_KEY — obrigatória. 2500 consultas gratuitas em https://serper.dev
• PROXIES_FILE — opcional. Caminho para lista ip:porta:usuário:senha (um por linha). Se não definido, executa em modo de limite educado (1 requisição/segundo, backoff exponencial em 429).

Diretrizes

• Nunca alucine conteúdo do Reddit. Use apenas dados retornados pela CLI.
• Sempre use --comments ao pesquisar por pontos de dor.
• Não busque por nomes de marcas no Passo 3 — busque pela linguagem da dor.
• Nunca rascunhe respostas spam. Se um post não for adequado, pule-o. Melhor 2 respostas excelentes do que 5 medíocres.
• Respeite o limite de taxa ao executar sem proxies. A CLI gerencia a limitação, mas não dispare 10 comandos em paralelo.
• Se SERPER_API_KEY estiver faltando, diga ao usuário exatamente como obter uma: inscreva-se em https://serper.dev, o plano gratuito oferece 2500 consultas, depois export SERPER_API_KEY=....