Varnan-Tech/opendirectory

客户所在之处

给定产品功能和理想客户画像（ICP），追踪真实的 ICP 痛点帖文回到其来源社区。叠加竞品讨论信号。通过 DuckDuckGo 发现 Slack/Discord/新闻通讯/播客/会议渠道。按 ICP 信号数量、规模、活跃度和竞品存在度为每个渠道打分。输出一个排序的作战手册：每个渠道包含证据、进入战术、内容策略和反模式。不做猜测。仅限信号追踪到的渠道。

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关键规则： 输出中的每个渠道名称必须存在于本次运行的 Reddit API 响应或 DuckDuckGo 搜索结果中。每个成员数必须来自 about.json API 或搜索摘要——绝对不能估算。每个 ICP 信号数必须与原始数据一致。如果某渠道类型结果为 0，则报告 0——不要编造渠道。

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常见错误

Agent 会倾向于……	为什么这是错的
推荐通用渠道（"LinkedIn", "Twitter"）	每个渠道必须具体，包含名称、成员数和 URL。"LinkedIn 群组：DevOps for Enterprise Teams (45K 成员)"——而不是仅仅 "LinkedIn"。
对每个 ICP 使用相同的渠道	信号追踪是 ICP 特定的。DevOps ICP 和金融 ICP 会产生完全不同的渠道列表。每次 ICP 都要重新运行脚本。
编造成员数或社区名称	每个渠道名称必须来自 DuckDuckGo 结果或 Reddit API。每个成员数必须来自 API 或搜索摘要。如果不可用，写上"成员数未找到"。
跳过竞品层	竞品被讨论的地方 = 你的 ICP 正在评估替代方案 = 最热的外展上下文。即使用户没要求，也要始终运行竞品搜索。
把产品推销写成进入战术	"在 r/devops 发帖介绍你的产品"不是进入战术。进入战术要指明具体的帖子类型、内容格式和社区规范。
把 Reddit 当作唯一的渠道类型	输出必须包含至少 3 种渠道类型。如果只找到 Reddit，在停止前明确使用 DuckDuckGo 搜索 Slack/Discord/新闻通讯/会议。

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步骤 1：设置检查

echo "GITHUB_TOKEN: ${GITHUB_TOKEN:-未设置 -- 竞品层以 60 请求/小时未认证速率运行}"
echo ""
echo "本次运行将使用的数据源："
echo "  Reddit public JSON   (无需认证, 信号追踪)"
echo "  Reddit about.json    (无需认证, subreddit 元数据)"
echo "  HN Algolia API       (无需认证, 信号追踪)"
echo "  DuckDuckGo HTML      (无需认证, 渠道发现)"
echo "  GitHub API           (${GITHUB_TOKEN:+已认证, }可选用于竞品丰富)"

如果 GITHUB_TOKEN 未设置：继续。所有核心渠道发现无需它即可工作。

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步骤 2：解析 ICP

从对话中收集：

• product -- 产品功能（一句话）
• icp_role -- ICP 的角色（例如 "技术联合创始人", "A 轮公司的 DevOps 工程师"）
• icp_pain -- ICP 的主要问题（例如 "客户获取", "警报疲劳"）
• category -- 市场类别关键词（例如 "初创企业 GTM 销售", "devops 监控"）
• competitors -- 可选的竞品名称（例如 "Clay, Apollo, HubSpot"）

ICP 级联：

1. 如果用户的提示包含 product + icp_role + icp_pain：直接提取并继续。
2. 如果提示信息不足（仅类别或仅产品名称）：检查 docs/icp.md 是否有保存的 ICP 配置文件。与提示中的详细信息合并。
3. 如果仍然不足（缺少 icp_role 或 icp_pain）：一次一个问题，提出以下 3 个问题：
   • "用一句话描述你的产品做什么？"
   • "你的理想客户是谁？（角色、公司类型、团队规模）"
   • "他们在找到你的产品前的主要问题是什么？"
4. 将最终的 ICP 保存到 docs/icp.md，以便其他技能可以重用。

如果 docs/icp.md 尚未包含此产品，则保存 ICP 文件：

python3 << 'PYEOF'
import json, os

icp = {
    "product": "PRODUCT_HERE",
    "icp_role": "ICP_ROLE_HERE",
    "icp_pain": "ICP_PAIN_HERE",
    "competitors": ["COMP_1", "COMP_2"],
    "category": "CATEGORY_HERE"
}

os.makedirs("docs", exist_ok=True)
with open("/tmp/wcl-input.json", "w") as f:
    json.dump(icp, f, indent=2)

# 更新 docs/icp.md
icp_md_path = "docs/icp.md"
new_block = f"""## {icp['product']}
- **ICP 角色：** {icp['icp_role']}
- **ICP 痛点：** {icp['icp_pain']}
- **竞品：** {', '.join(icp['competitors']) if icp['competitors'] else '无'}
- **类别：** {icp['category']}
"""
existing = open(icp_md_path).read() if os.path.exists(icp_md_path) else ""
if icp['product'] not in existing:
    with open(icp_md_path, "a") as f:
        f.write(new_block)
    print(f"ICP 已保存到 {icp_md_path}")
else:
    print(f"ICP 已存在于 {icp_md_path}")

print(f"产品：{icp['product']}")
print(f"ICP 角色：{icp['icp_role']}")
print(f"ICP 痛点：{icp['icp_pain']}")
print(f"竞品：{', '.join(icp['competitors']) if icp['competitors'] else '无'}")
PYEOF

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步骤 3：运行独立数据收集脚本

检查脚本是否存在：

ls scripts/fetch.py 2>/dev/null && echo "脚本可用" || echo "未找到"

运行渠道发现：

GITHUB_TOKEN="${GITHUB_TOKEN:-}" python3 scripts/fetch.py \
    "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/wcl-input.json')); print(d['category'])")" \
    --icp-role "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/wcl-input.json')); print(d['icp_role'])")" \
    --icp-pain "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/wcl-input.json')); print(d['icp_pain'])")" \
    --product "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/wcl-input.json')); print(d['product'])")" \
    --competitors "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/wcl-input.json')); print(','.join(d['competitors']))")" \
    --output /tmp/wcl-raw.json

等待完成（最多允许 5 分钟——Reddit + DuckDuckGo 搜索大约需要 120 秒）。

验证输出：

python3 -c "
import json
with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
print(f'Reddit 帖子： {d[\"reddit_posts_found\"]}')
print(f'HN 信号：   {d[\"hn_signals_found\"]}')
print(f'发现的渠道： {d[\"summary\"][\"total_channels\"]}')
print(f'最高优先级：        {len(d[\"summary\"][\"top_priority\"])}')
print(f'按类型分类：             {d[\"summary\"][\"by_type\"]}')
print(f'竞品层已运行： {d[\"summary\"][\"competitor_layer_ran\"]}')
"">

如果 total_channels < 3：告诉用户："找到的渠道少于 3 个。ICP 描述可能对于 Reddit/DDG 覆盖范围来说过于狭窄。请尝试更广泛的类别关键词，或添加竞品名称以激活竞品层。"然后在停止前，用更广泛的类别关键词尝试一次重试。

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步骤 4：打印渠道摘要

加载原始数据并打印排序的摘要表格：

python3 -c "
import json
with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
channels = d['channels_discovered']
print(f'渠道数： {len(channels)}')
print()
print(f'{'#':<4} {'渠道':<35} {'类型':<14} {'成员':<12} {'ICP 信号':<13} {'得分':<8} 层级')
print('-' * 100)
for i, ch in enumerate(channels[:15], 1):
    members = ch.get('members', 0)
    m_str = f'{members//1000}K' if members >= 1000 else str(members) if members else '?'
    print(f'{i:<4} {ch[\"name\"]:<35} {ch[\"type\"]:<14} {m_str:<12} {ch.get(\"icp_signal_count\",0):<13} {ch.get(\"channel_score\",0):<8} {ch.get(\"tier\",\"\")}')
"">

从得分最高的渠道打印前 3 个证据帖子：

python3 -c "
import json
with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
channels = d['channels_discovered']
if channels:
    top = channels[0]
    print(f'最高渠道： {top[\"name\"]}')
    print(f'证据帖子：')
    for ep in top.get('evidence_posts', [])[:3]:
        print(f'  [{ep.get(\"score\",0):.0f}] {ep.get(\"title\",\"\")}')
        print(f'       {ep.get(\"url\",\"\")}')
"">

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步骤 5：AI 渠道丰富

你现在有了原始渠道数据。对于 top-priority 和 high 层级中的每个渠道，生成一个作战手册条目。

加载所有渠道：

python3 -c "
import json
with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
top_channels = [ch for ch in d['channels_discovered'] if ch.get('tier') in ('top-priority', 'high')]
print(json.dumps(top_channels, indent=2))
"">

对于上面的每个渠道，生成：

who_is_here： 2 句话描述该渠道中 ICP 的具体类型。从证据帖子、subreddit 描述和 ICP 档案中推导。不要写"你的目标受众"——要具体。例如："50-500 人公司中拥有基础设施堆栈但没有专职 SRE 团队的 DevOps 工程师。他们发布关于值班倦怠、Kubernetes 蔓延以及选择云原生还是自托管可观测性的帖子。"

entry_tactic： 一个具体、可操作的进入策略。指明帖子类型、发布格式和社区规范。不要写"参与社区"。例如："找到每周的'你在做什么？'帖子（由 automoderator 每周一发布）。回复 3 句话你解决的技术挑战——出错了什么，你尝试了什么，什么有效。不要提及产品。在发布独立内容之前建立声望。"

content_angle： 在此特定渠道中获得最高参与度的内容格式，从证据帖子的标题和得分中推导。例如："技术事后分析比产品公告的参与度高出 5:1。格式：'我们将 200K 用户从 X 迁移到 Y——以下是出问题的地方和原因。'具体数字 + 失败的细节 = 最多点赞。"

anti_patterns： 2-3 个具体行为，可能导致帖子被删除或声誉毁于一旦。从 subreddit 规则（如果在描述中可用）和证据帖子模式中推导。例如：["在非推广帖子中发布产品链接——版主数小时内删除", "在没有具体上下文的情况下问'你们用什么工具？'——被标记为市场研究收集"]

将丰富的作战手册写入 /tmp/wcl-channels.json：

{
  "playbook": [
    {
      "channel": "r/devops",
      "evidence": "在此追踪到 34 个 ICP 信号，平均痛苦得分 180",
      "who_is_here": "...",
      "entry_tactic": "...",
      "content_angle": "...",
      "anti_patterns": ["...", "..."]
    }
  ]
}

python3 -c "
import json
with open('/tmp/wcl-channels.json') as f:
    d = json.load(f)
print(f'作战手册条目数： {len(d[\"playbook\"])}')
for p in d['playbook']:
    print(f'  {p[\"channel\"]}')
"">

---

步骤 6：生成完整排序输出

将完整的排序作战手册写入 /tmp/wcl-output.json：

python3 << 'PYEOF'
import json
from datetime import datetime

with open('/tmp/wcl-input.json') as f:
    inp = json.load(f)
with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    raw = json.load(f)
with open('/tmp/wcl-channels.json') as f:
    enriched = json.load(f)

playbook_by_channel = {p['channel']: p for p in enriched['playbook']}
channels = raw['channels_discovered']

output = {
    "date": raw['date'],
    "product": inp['product'],
    "icp_role": inp['icp_role'],
    "icp_pain": inp['icp_pain'],
    "competitors": inp.get('competitors', []),
    "total_channels": raw['summary']['total_channels'],
    "channels": []
}

for ch in channels:
    name = ch['name']
    playbook = playbook_by_channel.get(name, {})
    output['channels'].append({
        "rank": channels.index(ch) + 1,
        "name": name,
        "type": ch['type'],
        "url": ch['url'],
        "members": ch.get('members', 0),
        "active_users": ch.get('active_users', 0),
        "icp_signal_count": ch.get('icp_signal_count', 0),
        "competitor_mentions": ch.get('competitor_mentions', 0),
        "channel_score": ch.get('channel_score', 0),
        "tier": ch.get('tier', ''),
        "entry_type": ch.get('entry_type', 'open'),
        "evidence_posts": ch.get('evidence_posts', []),
        "who_is_here": playbook.get('who_is_here', ''),
        "entry_tactic": playbook.get('entry_tactic', ''),
        "content_angle": playbook.get('content_angle', ''),
        "anti_patterns": playbook.get('anti_patterns', []),
    })

with open('/tmp/wcl-output.json', 'w') as f:
    json.dump(output, f, indent=2)

print(f"输出已写入：/tmp/wcl-output.json")
print(f"渠道总数：{len(output['channels'])}")
PYEOF

---

步骤 7：自检 QA

python3 -c "
import json

with open('/tmp/wcl-raw.json') as f:
    raw = json.load(f)
with open('/tmp/wcl-output.json') as f:
    output = json.load(f)

full_text = json.dumps(output)
raw_channel_names = {ch['name'].lower() for ch in raw['channels_discovered']}
passes = 0
fails = 0

# 检查 1：没有长破折号
if chr(8212) in full_text:
    print('失败：输出中发现长破折号——请替换为连字符')
    fails += 1
else:
    print('通过：没有长破折号')
    passes += 1

# 检查 2：没有禁用词
banned = ['powerful', 'robust', 'seamless', 'innovative', 'game-changing',
          'streamline', 'leverage', 'transform', 'revolutionize']
found = [w for w in banned if w.lower() in full_text.lower()]
if found:
    print(f'失败：禁用词：{found}')
    fails += 1
else:
    print('通过：没有禁用词')
    passes += 1

# 检查 3：至少 3 种渠道类型
types = {ch['type'] for ch in output['channels']}
if len(types) < 3:
    print(f'失败：输出中只有 {len(types)} 渠道类型：{types}')
    fails += 1
else:
    print(f'通过：{len(types)} 渠道类型：{types}')
    passes += 1

# 检查 4：所有渠道名称存在于原始数据中
for ch in output['channels']:
    if ch['name'].lower() not in raw_channel_names:
        print(f'失败：原始数据中无此渠道：{ch[\"name\"]}')
        fails += 1

if fails == 0:
    print('通过：所有渠道名称已验证存在于原始数据')
    passes += 1

# 检查 5：没有通用进入战术
generic_phrases = ['engage with the community', 'post about your product', 'share your content']
for ch in output['channels']:
    tactic = ch.get('entry_tactic', '').lower()
    for phrase in generic_phrases

…

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