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Reddit 技能

概述

使用此技能，通过 OAuth 认证的 PRAW 从一个子版块或 r/all 收集可重现的 Reddit 研究数据。优先获取原始数据制品，然后再进行分析，这样同一运行结果可以在不重新抓取 Reddit 的情况下，稍后进行重新排名、摘要、导入或翻译。

语言策略

对于面向用户的输出，镜像用户的语言。如果用户使用中文书写，或者项目上下文是中文，则生成的中文报告、笔记、Markdown 索引、审核队列、摘要和建议都应使用中文。

保持原始数据模式稳定：JSON 键、CSV 表头、Reddit 标题、帖子正文、评论、URL 和 API 字段名可以保留其原始语言。在中文上下文中运行捆绑脚本时，请传递 --language zh，以便 index.md 和 CLI 面向用户的消息使用中文标签。

必需设置

如果缺少 Python 依赖项，请安装：

python3 -m pip install praw

首次使用时，在收集之前请先进行凭证设置。最简单的流程是：

python3 scripts/setup_reddit_env.py

该脚本会询问用户：

REDDIT_CLIENT_ID=your_reddit_client_id
REDDIT_CLIENT_SECRET=your_reddit_client_secret

并将其写入 ~/.config/reddit-skill/.env，scripts/reddit_mine_posts.py 会自动读取该文件。收集器也会读取项目本地的 .env 文件和进程环境变量。

如果用户已有 Reddit OAuth 应用，请告知他们使用现有的应用 ID 作为 REDDIT_CLIENT_ID，应用 secret 作为 REDDIT_CLIENT_SECRET。

如果用户还没有凭证，请说明 https://www.reddit.com/prefs/apps 是一个传统的 OAuth 应用页面，登录后可能仍然有效，但可能不是唯一的当前注册路径。当它可以工作时，创建一个 script 应用，使用任意应用名称，将重定向 URI 设置为 http://localhost:8080，然后将应用 ID 复制为 REDDIT_CLIENT_ID，secret 复制为 REDDIT_CLIENT_SECRET。如果传统页面不允许创建应用，请引导用户访问官方 Reddit 帮助开发者页面中的当前 Reddit 数据 API 注册/请求流程。

请勿将 Reddit 凭证存储在技能仓库内。将其存储在环境变量、项目 .env 或 ~/.config/reddit-skill/.env 中。

收集工作流

1. 明确目标子版块和排名维度。常见选择：
   • --listing top --time-filter all：用于历史最佳帖子。
   • --listing top --time-filter month：用于近期热门帖子。
   • --listing hot：用于当前活跃帖子。
   • --listing new 或 --listing rising：用于早期发现。
   • --listing search --query "keyword" --search-sort comments --time-filter year：用于主题挖掘。
2. 在当前项目的研究区域下，使用明确的 --out-dir 参数运行 scripts/reddit_mine_posts.py。
3. 保留生成的原始文件：
   • posts.jsonl：每行一个标准化的帖子。
   • comments.jsonl：当请求评论时，每行一个标准化的评论。
   • posts.csv：电子表格友好的帖子表格。
   • index.md：人类可读的热门帖子索引。
   • summary.json：运行元数据和计数。
4. 从生成的制品进行分析。除非用户要求更新鲜的数据，否则优先重新读取 JSONL/CSV 文件，而不是重新查询 Reddit。

快速命令

从包含此 SKILL.md 的目录运行这些命令，或者将 scripts/reddit_mine_posts.py 替换为已安装技能脚本的绝对路径。

收集一个子版块中所有时间的热门帖子：

python3 scripts/reddit_mine_posts.py \
  --subreddit LocalLLaMA \
  --listing top \
  --time-filter all \
  --language zh \
  --limit 100 \
  --include-comments \
  --max-comments 8 \
  --out-dir research/reddit/localllama-top-all

挖掘 r/all 中最热门的帖子：

python3 scripts/reddit_mine_posts.py \
  --subreddit all \
  --listing hot \
  --language zh \
  --limit 100 \
  --out-dir research/reddit/all-hot

按主题搜索子版块并按评论数量排名：

python3 scripts/reddit_mine_posts.py \
  --subreddit SaaS \
  --listing search \
  --query "voice agent" \
  --search-sort comments \
  --time-filter year \
  --language zh \
  --limit 75 \
  --include-comments \
  --out-dir research/reddit/saas-voice-agent-comments

分析指导

• 同时根据 score 和 num_comments 对帖子进行排名；对于痛点挖掘，高评论数可能比高分更有用。
• 对于内容策略，首先检查标题模式，然后检查评论模式。
• 除非用户明确要求，否则将 Reddit 发帖或回复保留为人工审核队列。
• 当公共匿名 .json 端点返回 403 或稀疏数据时，视为不可靠。优先使用带有 OAuth 凭证的 PRAW。
• 对于开发者关系或产品线索挖掘，根据标题、selftext 和热门评论共同评估意图。

资源

• scripts/setup_reddit_env.py：REDDIT_CLIENT_ID 和 REDDIT_CLIENT_SECRET 的交互式设置辅助程序。
• scripts/reddit_mine_posts.py：用于子版块列表、搜索、评论和研究制品的 PRAW 收集器。
• references/reddit-research-patterns.md：字段含义、输出约定和后续分析模式。

当用户询问超越简单收集的评分、研究综合、可重用工作区布局或制品解释时，请阅读此参考文件。