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需求挖掘
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需求挖掘
需求挖掘
把社媒评论区当成一次免费的用户访谈：挖出用户需求、痛点、现有方案、产品机会和内容选题，每条判断都能追回到具体评论
报告重点
需求信号强度
痛点与现有方案
疑似软广识别
产品机会与选题
核心能力
解析脚本只用 Python 3 标准库：评论数、楼中楼、点赞、日期、地区、评论人数、重复内容精确统计；求资源、提问、推广只当关键词线索，条数以人工归类为准
先为话题画一条做事流程，再把痛点挂到环节上，每个痛点给证据条数和短摘录，按条数分强弱
列出评论里提到的工具和方法，各自解决哪一环、被夸还是被骂；同一句话反复发、「私我领取」这类疑似软广单独列出，赞不算需求
产品机会分「简单的直接做出来拿效果发内容」和「复杂的先用内容验证」；每个选题写清接住哪条需求、发出去看什么信号
支持单篇和多篇综合，共同线索按出现在几篇里排强度；只分析你贴进来的文本，不抓取、不登录，默认不列普通评论者的昵称
兼容平台
Claude Code
支持
Codex
支持
OpenClaw（龙虾）
支持
Hermes（爱马仕）
支持
安装
一个链接，直接安装
复制下方 GitHub 链接，在你的 Agent 工具（Claude Code、Codex、OpenClaw、Hermes 等）中粘贴即可完成安装。
GitHub · jiguang9 / comment-demand-mining
https://github.com/jiguang9/comment-demand-mining
支持 Claude Code、Codex、OpenClaw（龙虾）、Hermes（爱马仕）等主流 AI Agent 工具 ·
查看 GitHub 文档 →
常见问题
能直接给帖子链接吗？
不能。小红书、抖音这些平台要登录才能看评论，这个 Skill 不去抓取，也不绕过反爬。请在网页端把帖子的标题、正文和评论区整篇复制，贴给 Agent。评论没展开完也能分析，报告会写明样本覆盖了声明评论数的多少。小红书网页端的复制格式解析脚本能直接认；抖音、知乎、Reddit 等格式认不出时，会改成人工解析，数字都标「约」。
评论区里有软广，会不会被带偏？
报告里有单独一节「疑似推广」：同一句话反复发、「私我领取」「加V」、几天内几个账号推同一个产品，这些都会单独列出来，它们的赞不算进需求强度。评论里的链接和「私我」不会去访问，也不会转述成推荐；评论里提到的工具、价格、效果一律标「未核实」，不替任何工具背书。
一次能分析几篇？
一篇、几篇都可以。几篇可以一次贴齐，也可以一篇一篇发：每收到一篇先给一份单篇分析，发完说「综合一下」再出综合报告。综合时把各篇的共同线索按「出现在几篇里」排强度，比只看一篇更不容易被某条高赞评论带偏。GitHub 仓库里有一份四篇笔记、533 条评论的综合报告示例。
报告里的数字准不准？
分两种。评论数、楼中楼、日期、地区、点赞、回复数、评论人数、重复内容这些事实类数字由解析脚本精确统计，以脚本为准。求资源、提问、想收藏、推广这几类，脚本只按关键词给线索，报告里的条数是按语义人工归类的，会写明是人工归类，和脚本命中数差得多时也会说明原因。另外，几百条评论只能说明方向，不能当成市场规模。