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繪製你的市場

輸入產品描述、類別關鍵字或競爭對手名稱。搜尋 Reddit、HN、GitHub Issues、G2 和 Google Trends，找出真實的痛點訊號。對它們進行評分和聚類。建立完整的定位框架：ICP 定義、按排名排列的痛點主題（附逐字引述）、市場規模訊號，以及從人們實際使用的語言中提煉出的訊息角度。

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關鍵規則： 輸出中的每個痛點引述都必須來自腳本收集的原始數據。市場地圖中的每個供應商名稱都必須來自 G2 爬取結果或 GitHub 搜尋結果。市場規模必須說「信號顯示」——切勿根據薄弱的間接指標估算金錢數字。如果某個來源回傳 0 個結果，就報告 0——不要用虛構的例子來補充。

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常見錯誤

代理可能會傾向於...	為什麼這是錯的
捏造痛點或市場規模數字	每個痛點引述都必須是原始數據中的逐字內容。市場規模必須引用找到的訊號。切勿估算「典型」市場規模。
根據文章數量而非 pain_score 評分	一篇有 2,000 個 upvote 關於定價的文章比 50 篇各有 10 個 upvote 的文章更有份量。使用 references/pain-scoring.md 中的 pain_score 公式。
對每個類別使用相同的 subreddit	r/politics 會為 DevOps 搜尋增加雜訊。在搜尋之前，先根據類別和競爭對手名稱自動偵測相關的 subreddit。
不經評分就將所有原始訊號傳送給 AI	先在本地評分。只將前 60 個高痛點分數的訊號傳送給 AI 聚類。這能節省 token 並提高聚類品質。
跳過從文章元資料中提取 ICP	Subreddit、flair、作者簡介（HN）和 GitHub 組織類型是比文章內容更豐富的 ICP 訊號。務必擷取並報告它們。
將供應商數量與市場規模混為一談	「G2 上有 47 家供應商」表示競爭激烈，而非市場龐大。將所有訊號呈現為方向性指標，而非確切數字。

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第一步：設定檢查

echo "GITHUB_TOKEN: ${GITHUB_TOKEN:-未設定——未經認證的 GitHub Issues 搜尋每小時 60 次請求}"
echo "不需要其他 API 金鑰。"
echo ""
echo "本次執行將使用的資料來源："
echo "  Reddit 公開 JSON  （無需認證，每分鐘 10 次請求）"
echo "  HN Algolia API      （無需認證，免費）"
echo "  GitHub Issues API   （${GITHUB_TOKEN:+已認證，}每小時 60-5000 次請求）"
echo "  G2 類別爬取  （無需認證，HTML 解析）"
echo "  Google Trends       （無需認證，非官方端點）"

如果未設定 GITHUB_TOKEN：繼續執行。未經認證的 GitHub 搜尋每小時 60 次請求——足以應付一次標準執行。如需重複使用，請在 github.com/settings/tokens 新增一個 token（公開儲存庫不需要任何範圍）。

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第二步：解析輸入

從對話中收集：

• category——描述市場空間的關鍵字（例如「開發者可觀測性」、「B2B 分析」、「DevOps 工具」）
• competitors——可選的競爭對手產品名稱或域名清單（例如「Datadog, New Relic, Grafana」）
• product_context——可選：使用者的產品做什麼（有助於調整訊息角度）

如果使用者只提供產品描述而沒有類別關鍵字：自行從中提取 2-3 個類別關鍵字。

如果使用者只提供競爭對手名稱而沒有類別：透過查詢競爭對手來推斷類別。

寫入解析後的輸入：

python3 << 'PYEOF'
import json, os

data = {
    "category": "CATEGORY_HERE",
    "competitors": ["COMP_1", "COMP_2"],
    "product_context": "PRODUCT_CONTEXT_HERE"
}

with open("/tmp/mym-input.json", "w") as f:
    json.dump(data, f, indent=2)
print("輸入已寫入 /tmp/mym-input.json")
print(f"類別：{data['category']}")
print(f"競爭對手：{', '.join(data['competitors']) if data['competitors'] else '未提供'}")
PYEOF

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第三步：執行獨立的資料收集腳本

該腳本負責所有資料收集。首先檢查它是否存在：

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

如果可用，執行它：

GITHUB_TOKEN="${GITHUB_TOKEN:-}" python3 scripts/fetch.py \
    "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/mym-input.json')); print(d['category'])")" \
    --competitors "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/mym-input.json')); print(','.join(d['competitors']))")" \
    --context "$(python3 -c "import json; d=json.load(open('/tmp/mym-input.json')); print(d['product_context'])")" \
    --output /tmp/mym-raw.json

等待完成（最多等待 4 分鐘——Reddit + HN 搜尋總共約需 90 秒）。

驗證輸出：

python3 -c "
import json
with open('/tmp/mym-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
print(f'Reddit 訊號數：{d[\"market_signals\"][\"reddit_signals_found\"]}')
print(f'HN 訊號數：     {d[\"market_signals\"][\"hn_signals_found\"]}')
print(f'GitHub 訊號數：{d[\"market_signals\"][\"github_issue_signals\"]}')
print(f'G2 供應商數：     {d[\"market_signals\"][\"vendor_count_g2\"]}')
print(f'趨勢方向：         {d[\"market_signals\"][\"trends_direction\"]}')
print(f'總訊號數：  {d[\"summary\"][\"total_pain_signals\"]}')
"

如果總訊號數 < 10：停止。告訴使用者：「為此類別找到的痛點訊號少於 10 個。市場可能過於小眾，Reddit/HN 的覆蓋率不足，或者類別關鍵字需要調整。請嘗試更廣泛的關鍵字或新增競爭對手名稱。」

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第四步：AI 痛點聚類

列印前 60 個痛點訊號供 AI 分析：

python3 -c "
import json
with open('/tmp/mym-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
top60 = sorted(d['raw_pains'], key=lambda x: x['pain_score'], reverse=True)[:60]
print(json.dumps(top60, indent=2))
"

你現在有前 60 個痛點訊號。分析它們並產生痛點聚類。

AI 分析指示：

• 找出所有來源中反覆出現的 5-7 個痛點主題
• 對於每個主題：使用市場自己的語言（而非你的話語）來命名
• 匯總每個聚類中所有訊號的 pain_score
• 為每個主題選擇 3-5 個最佳逐字引述（分數最高、語言最具體）
• 注意每個主題集中在哪些來源和 subreddit
• 標記任何僅出現在一個來源的主題（信賴度較低）

將聚類寫入 /tmp/mym-clusters.json：

{
  "clusters": [
    {
      "theme": "來自數據的準確語言",
      "total_score": 847,
      "signal_count": 34,
      "sources": {"reddit": 18, "hn": 12, "github_issue": 4},
      "top_subreddits": ["devops", "sysadmin"],
      "verbatim_quotes": [
        {"text": "確切引述", "source": "reddit", "score": 234, "url": "..."},
        {"text": "確切引述", "source": "hn", "score": 87, "url": "..."}
      ],
      "who_has_this_pain": "發文者的描述"
    }
  ]
}

python3 -c "
import json, os
# 確認聚類檔案已寫入
with open('/tmp/mym-clusters.json') as f:
    d = json.load(f)
print(f'聚類已寫入：{len(d[\"clusters\"])}')
for c in d['clusters']:
    print(f'  {c[\"theme\"]} -- 分數：{c[\"total_score\"]}, 訊號數：{c[\"signal_count\"]}')
"

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第五步：ICP 分析

從原始資料中列印 ICP 訊號：

python3 -c "
import json
with open('/tmp/mym-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
print('ICP 訊號：')
print(json.dumps(d['icp_signals'], indent=2))
print()
print('Subreddit 分佈：')
sub_counts = {}
for p in d['raw_pains']:
    s = p.get('subreddit', '')
    if s:
        sub_counts[s] = sub_counts.get(s, 0) + 1
for sub, count in sorted(sub_counts.items(), key=lambda x: -x[1])[:10]:
    print(f'  r/{sub}：{count} 個訊號')
"

使用上述的 ICP 訊號和 subreddit 分佈，綜合出 ICP 檔案。透過新增一個 icp 鍵將其寫入 /tmp/mym-clusters.json：

{
  "icp": {
    "who_they_are": "使用數據語言的 2-3 句描述",
    "where_they_live": ["r/devops (89 篇文章)", "r/sysadmin (67 篇文章)", "HN ask-hn (34 個討論串)"],
    "what_they_say": ["逐字引述 1", "逐字引述 2", "逐字引述 3"],
    "what_they_have_tried": ["數據中提到的替代工具或方法"],
    "confidence": "高|中|低 -- 基於訊號量和來源多樣性"
  }
}

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第六步：市場規模綜合

列印市場訊號：

python3 -c "
import json
with open('/tmp/mym-raw.json') as f:
    d = json.load(f)
ms = d['market_signals']
print('市場訊號：')
print(f'  G2 供應商數：         {ms[\"vendor_count_g2\"]}')
print(f'  趨勢方向：   {ms[\"trends_direction\"]}')
print(f'  HN 訊號數（12 個月）：  {ms[\"hn_signals_found\"]}')
print(f'  Reddit 訊號數：     {ms[\"reddit_signals_found\"]}')
print(f'  G2 頂級供應商：     {json.dumps(ms.get(\"top_vendors\", []), indent=4)}')
"

僅使用這些訊號來綜合一個方向性的市場規模評估。不要估算金錢數字。使用像這樣的語言：

• 「訊號顯示這是一個競爭激烈、成長中的市場」（供應商多 + 趨勢上升）
• 「訊號顯示這是一個早期市場」（供應商少 + 訊號量低）
• 「訊號顯示這是一個飽和的市場」（供應商多 + 趨勢持平/下降）

將評估作為一個 market_size 鍵新增到 /tmp/mym-clusters.json。

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第七步：定位框架

使用聚類（第四步）、ICP（第五步）和市場規模（第六步），生成定位框架。

指示：

• 選擇前 3 個痛點聚類作為主要定位角度
• 對於每個角度：使用數據中的逐字語言（而非改寫）撰寫一個定位陳述句
• 生成 3 個登陸頁面標題，使用人們在痛點數據中使用的確切詞語
• 基於痛點語言生成 3 個 cold email 主旨行
• 請勿使用禁用詞彙：強大、穩健、無縫、創新、顛覆性、簡化、利用、轉型、革命性

將完整的定位框架寫入 /tmp/mym-output.json：

{
  "positioning_angles": [
    {
      "pain": "主題名稱",
      "statement": "使用市場語言的一行定位",
      "headline": "使用逐字痛點語言的登陸頁面標題",
      "cold_email_subject": "主旨行"
    }
  ],
  "icp_card": {
    "one_liner": "一句話：他們是誰 + 他們關心什麼",
    "where_to_find_them": [...],
    "how_to_talk_to_them": "來自數據的語氣 + 詞彙備註"
  },
  "market_map": [...來自 G2 的頂級供應商及定位備註...]
}

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第八步：自我 QA 並儲存輸出

執行自我 QA 檢查：

python3 -c "
import json

# 載入所有輸出
with open('/tmp/mym-raw.json') as f:
    raw = json.load(f)
with open('/tmp/mym-clusters.json') as f:
    clusters = json.load(f)
with open('/tmp/mym-output.json') as f:
    output = json.load(f)

raw_texts = set()
for p in raw['raw_pains']:
    raw_texts.add(p.get('title', ''))
    raw_texts.add(p.get('body_excerpt', ''))

# 檢查 1：無 em dash
import json as j
full_text = j.dumps(output)
if '—' in full_text:
    print('失敗：輸出中找到 em dash')
else:
    print('通過：無 em dash')

# 檢查 2：無禁用詞
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'失敗：找到禁用詞：{found}')
else:
    print('通過：無禁用詞')

# 檢查 3：市場規模語言檢查
if 'billion' in full_text.lower() or 'trillion' in full_text.lower() or 'worth \$' in full_text.lower():
    print('失敗：找到具體市場規模估算——僅使用方向性語言')
else:
    print('通過：無具體市場規模估算')

# 檢查 4：訊號數匹配
total = raw['summary']['total_pain_signals']
print(f'通過：原始數據中共 {total} 個痛點訊號')

print('自我 QA 完成。')
"

在儲存前修正任何失敗。

儲存最終報告：

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

with open('/tmp/mym-input.json') as f:
    inp = json.load(f)
with open('/tmp/mym-raw.json') as f:
    raw = json.load(f)
with open('/tmp/mym-clusters.json') as f:
    clusters = json.load(f)
with open('/tmp/mym-output.json') as f:
    output = json.load(f)

slug = re.sub(r'[^a-z0-9]+', '-', inp['category'].lower()).strip('-')
date = datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
outpath_md = f"docs/market-maps/{slug}-{date}.md"
outpath_json = f"docs/market-maps/{slug}-{date}.json"

# 建置 Markdown 報告
ms = raw['market_signals']
icp = clusters.get('icp', {})
market_assessment = clusters.get('market_size', {})
angles = output.get('positioning_angles', [])
icp_card = output.get('icp_card', {})
market_map = output.get('market_map', [])

lines = [
    f"# Market Map：{inp['category'].title()}",
    f"日期：{date} | 分析的訊號數：{raw['summary']['total_pain_signals']} | 來源：Reddit ({ms['reddit_signals_found']}) + HN ({ms['hn_signals_found']}) + GitHub Issues ({ms['github_issue_signals']})",
    "",
    "---",
    "",
    "## 市場規模訊號",
    f"G2 上的供應商數：{ms['vendor_count_g2']} | Google Trends：{ms['trends_direction'].upper()} | 市場階段：{market_assessment.get('stage', '請見下方訊號')}",
    "",
    market_assessment.get('summary', ''),
    "",
    "---",
    "",
    "## 你的 ICP",
    "",
    f"**他們是誰：** {icp.get('who_they_are', '')}",
    "",
    f"**他們在哪裡：** {', '.join(icp.get('where_they_live', []))}",
    "",
    "**他們說什麼：**",
]
for q in icp.get('what_they_say', []):
    lines.append(f'> "{q}"')
lines += ["", "---", "", "## 主要痛點（按訊號強度排序）", ""]

for i, c in enumerate(clusters.get('clusters', []), 1):
    lines.append(f"### 痛點 {i}：{c['theme']} [分數：{c['total_score']}]")
    sources = c.get('sources', {})
    source_str = " + ".join(f"{src} ({cnt})" for src, cnt in sources.items())
    lines.append(f"{c['signal_count']} 個訊號 | 來源：{source_str}")
    lines.append(f"誰有此痛點：{c.get('who_has_this_pain', '')}")
    lines.append("")
    lines.append("逐字引述：")
    for q in c.get('verbatim_quotes', [])[:4]:
        lines.append(f"- [{q['source']}, score {q['score']}]({q['url']}): \"{q['text']}\"")
    lines.append("")

lines += ["---", "", "## 定位框架", "", "### 定位角度", ""]
for a in angles:
    lines.append(f"**痛點：** {a['pain']}")
    lines.append(f"**陳述：** {a['statement']}")
    lines.append(f"**標題：** {a['headline']}")
    lines.append(f"**冷郵件主旨：** {a['cold_email_subject']}")
    lines.append("")

lines += ["### ICP 卡片", "", f"**一句話：** {icp_card.get('one_liner', '')}", "", "**在哪裡找到他們：**"]
for loc in icp_card.get('where_to_find_them', []):
    lines.append(f"- {loc}")
lines += ["", f"**如何與他們交談：** {icp_card.get('how_to_talk_to_them', '')}", "", "### 市場地圖", ""]
for v in market_map:
    if isinstance(v, dict):
        lines.append(f"- **{v.get('name', '')}** - {v.get('positioning_note', '')}")
    else:
        lines.append(f"- {v}")

lines += ["", "---", "", "*此報告由 Map Your Market 腳本生成。所有痛點引述均為逐字。市場規模數據為方向性。*"]

report_md = '\n'.join(lines)

# 寫入檔案
os.makedirs(os.path.dirname(outpath_md), exist_ok=True)
with open(outpath_md, 'w') as f:
    f.write(report_md)
with open(outpath_json, 'w') as f:
    json.dump(output, f, indent=2)

print(f"報告已寫入 {outpath_md}")
print(f"JSON 已寫入 {outpath_json}")
PYEOF

---

執行完成。所有痛點引述均來自原始數據。