china-demand-mining中国公域新媒体平台需求挖掘技能。从抖音、小红书、淘宝等平台抓取用户评论和反馈数据，根据需求类型（实物需求/无实物需求）智能选择数据源，特别关注小红书用户评论和电商差评，进行需求分析和分级，生成用户需求调研报告。 触发场景： - 用户说"帮我挖掘 XX 领域/产品的用户需求" - 用户说"分析 XX 产品的用户抱怨...
Install via ClawdBot CLI:
clawdbot install fengertian5/china-demand-mining从中国主流社交平台挖掘用户真实声音，发现产品需求和市场机会。
根据需求类型自动选择最合适的数据源：
实物需求（产品/商品相关）：
无实物需求（服务/内容/功能相关）：
向用户确认：
实物需求特征：
无实物需求特征：
数据源分配（总计2000+条）：
| 需求类型 | 平台 | 数据量 | 权重 |
|----------|------|--------|------|
| 实物需求 | 小红书 | 600-800条 | 35% |
| 实物需求 | 抖音 | 400-600条 | 25% |
| 实物需求 | 淘宝 | 600-1000条 | 30% |
| 实物需求 | 京东 | 200-400条 | 15% |
| 无实物需求 | 小红书 | 800-1000条 | 40% |
| 无实物需求 | 抖音 | 600-800条 | 30% |
| 无实物需求 | 微博 | 400-600条 | 20% |
| 无实物需求 | 视频号 | 200-400条 | 10% |
根据目标构建多维度搜索查询，参见 SEARCH_PATTERNS.md。
抱怨类关键词：
[产品] 难用 / 垃圾 / 坑 / 吐槽[产品] 问题 / bug / 闪退弃用 [产品] / 从 [产品] 换到希望 [产品] 能 / [产品] 要是能[产品] 替代品 / 比 [产品] 好用平台搜索策略：
| 平台 | 搜索方式 | 特点 |
|------|----------|------|
| 小红书 | 关键词搜索笔记和评论 | 真实体验、详细反馈 |
| 抖音 | 视频关键词和评论 | 即时吐槽、情绪强烈 |
| 微博 | 话题搜索 | 深度讨论、观点鲜明 |
| 淘宝 | 商品评价和差评 | 真实购买、差评价值高 |
| 视频号 | 视频评论 | 成熟用户、内容务实 |
数据抓取要求：
数据清洗步骤：
将收集的用户声音按维度分类，参见 ANALYSIS_FRAMEWORK.md。
分类体系：
评估维度：
| 维度 | 等级 | 标准 |
|------|------|------|
| 频次 | 高频 | 50+ 条独立反馈 |
| 频次 | 中频 | 20-50 条独立反馈 |
| 频次 | 低频 | <20 条独立反馈 |
| 情绪强度 | 强烈 | 垃圾、坑死、崩溃 |
| 情绪强度 | 中等 | 难用、失望、烦 |
| 情绪强度 | 轻微 | 希望、建议、期待 |
| 可操作性 | 高 | 可直接转化为产品任务 |
| 可操作性 | 中 | 需进一步调研 |
| 可操作性 | 低 | 过于模糊或主观 |
根据频次 × 情绪强度 × 可操作性 确定优先级：
P0级（紧急重要）：
P1级（重要不紧急）：
P2级（紧急不重要）：
P3级（不紧急不重要）：
输出结构化 Markdown 报告，参见 REPORT_TEMPLATE.md。
# [产品/领域] 需求挖掘报告
**生成时间**: YYYY-MM-DD
**需求类型**: 实物需求 / 无实物需求
**数据来源**: 小红书, 抖音, 微博, ...
**样本量**: 分析了 N 条用户反馈
---
## 执行摘要
> 3-5 句话总结核心发现
### 关键数字
| 指标 | 数值 |
|------|------|
| 分析反馈总数 | N |
| 高频痛点数量 | N |
| 发现的产品机会 | N |
| 强烈不满占比 | X% |
---
## 一、Top 5 用户痛点
| 排名 | 痛点 | 分类 | 频次 | 情绪 | 典型声音 |
|------|------|------|------|------|----------|
| 1 | [痛点描述] | 功能缺失 | 高 | 强烈 | "..." |
---
## 二、产品机会矩阵
| 机会点 | 用户需求本质 | 现有方案不足 | 建议方向 | 优先级 |
|--------|--------------|--------------|----------|--------|
| [机会1] | [需求] | [不足] | [建议] | P0 |
---
## 三、详细分析
### 3.1 功能缺失类
#### 3.1.1 [功能需求名称]
**频次**: 高/中/低 | **情绪**: 强烈/中等/轻微 | **可操作性**: 高/中/低
**用户原声:**
> "引用用户原话..." — [平台] | [时间] | 👍 123
**需求分析:**
用户真正想要的是...背后的本质需求是...
**产品建议:**
1. 短期：...
2. 长期：...
---
## 四、行动建议
### 立即可做（Quick Wins）
1. **[建议1]**: [具体说明]
### 中期规划（1-3个月）
1. **[建议1]**: [具体说明]
### 需要进一步调研
1. **[问题1]**: [为什么需要更多调研]
---
## 五、数据来源明细
| 平台 | 搜索关键词 | 有效反馈 | 链接汇总 |
|------|------------|----------|----------|
| 小红书 | [keywords] | N | [查看](#) |
| 抖音 | [keywords] | N | [查看](#) |Generated Feb 26, 2026
A smartphone manufacturer wants to analyze user complaints about battery life and software bugs. This skill can scrape negative reviews from Xiaohongshu, Douyin, and Taobao to identify top pain points and prioritize fixes for the next update.
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💬 Integration Tip
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The Baidu Baike Component is a knowledge service tool designed to query authoritative encyclopedia explanations for various nouns. Its core function is given a specific "noun" (object, person, location, concept, event, etc.) provided by the user, it returns a standardized, detailed entry explanation sourced from Baidu Baike.
Draft and publish posts to 小红书 (Xiaohongshu/RED). Use when creating content for 小红书, drafting posts, generating cover images, or publishing via browser automation. Covers the full workflow from content creation to browser-based publishing, including cover image generation with Pillow.
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