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fireauto-research-guide

"레딧 리서치", "reddit research", "수요조사", "시장조사", "리드 스코어링", "lead scoring", "market research", "레딧에서 고객 찾기", "레딧 데이터 수집", "reddit lead generation" 등 레딧 기반 시장 조사나 고객 발굴 시 사용하세요.

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SKILL.md

Reddit 기반 시장 조사

Reddit은 B2B/B2C SaaS 시장 조사에 가장 풍부한 무료 데이터 소스 중 하나이다. 사용자들이 익명으로 솔직한 의견을 공유하기 때문에 설문조사보다 진솔한 인사이트를 얻을 수 있다.

핵심 워크플로우

1. 데이터 수집

Reddit 공개 JSON/RSS 엔드포인트를 활용하여 인증 없이 데이터를 수집한다.

주요 엔드포인트:

  • 서브레딧 검색: reddit.com/r/{sub}/search.json?q={query}&restrict_sr=1&sort=relevance&t=month
  • 최신글: reddit.com/r/{sub}/new.json?limit=25
  • 댓글: reddit.com/comments/{post_id}.json

Rate limiting: 요청 간 최소 2초 간격, 세션당 최대 100 요청.

2. 서브레딧 선정

좋은 서브레딧 기준: 최소 10K subscribers, 일 평균 5개 이상 포스트, 질문 비율 30% 이상.

3. 리드 스코어링 (1-10점)

차원 배점 기준
참여도 2.5점 댓글 >= 10 (+1), upvotes >= 20 (+1), 둘 다 높으면 (+0.5)
콘텐츠 깊이 2.5점 500자+ (+1.5), 구체적 요구사항 (+1)
긴급성 2.5점 urgency 키워드 수에 비례
도움요청 2.5점 질문형 (+1), "recommend" (+1), 예산 언급 (+0.5)

4. 4-Tier 분류

  • hot_lead (8-10): 구체적 요구사항 + 예산 + 긴급성
  • warm_lead (5-7): 문제 인식 + 솔루션 탐색 중
  • cold_lead (3-4): 관련 대화에 참여하나 구매 의향 불명확
  • not_a_lead (1-2): 관련 없음 또는 false positive

5. False Positive 필터 (12 패턴)

반드시 not_a_lead로 거부:

  1. 불만토로/좌절 공유 (가장 흔한 false positive)
  2. 경쟁자가 직접 만드는 사람
  3. 어필리에이트/파트너십 제안
  4. 일반 토론 스타터 ("How did you get your first 100 users?")
  5. 이미 솔루션 찾은 사람
  6. 학생/취미 프로젝트
  7. 구인/구직 포스트
  8. 자기홍보/스팸
  9. AMA/인터뷰
  10. 뉴스/트렌드 공유
  11. 밈/유머
  12. 플랫폼 메타 토론

6. Pain Point 분류

카테고리 키워드 예시
Cost "expensive", "budget", "pricing"
Time "takes forever", "slow", "deadline"
Complexity "complicated", "learning curve"
Regulation "GDPR", "compliance", "OSHA"
Scale "growing", "can't handle", "enterprise"

결과물

  • CSV: post_url, subreddit, author, title, lead_score, urgency_level, pain_points, existing_solutions 등 13컬럼
  • 마크다운 리포트: 요약 통계, Top 10 리드, Pain Point 분포, 경쟁사 언급

커맨드

/fireauto-research 실행으로 전체 파이프라인을 시작한다.

추가 리소스

상세 방법론은 references/methodology.md 참조.

Expand your agent's capabilities with these related and highly-rated skills.

imgompanda/fireauto

fireauto-prd-guide

"PRD 작성", "기획서", "제품 기획", "product requirements", "아이디어 구체화", "서비스 기획", "feasibility", "실현 가능성", "API 조사", "기술 스택 추천", "경쟁사 분석", "수익 모델" 등 아이디어를 PRD 문서로 변환할 때 사용하세요.

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fireauto-knowledge-hierarchy-guide

지식을 찾을 때 다음 순서로 탐색하세요: 1. CLAUDE.md — 핵심 규칙 + 지도 (항상 로드됨) 2. wiki-read — 상세 지식 페이지 (능동적으로 검색) 3. skill-search — DB에 저장된 재사용 스킬 (필요할 때 검색) 4. memory-search — 과거 작업 기록 (관련 맥락 필요할 때) "어떻게", "방법", "패턴", "규칙", "이전에", "참고" 등에 트리거.

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fireauto-mem-save-guide

개발 중 발견한 중요한 지식을 데이터베이스에 능동적으로 축적하세요. 사용자가 요청하지 않아도, 버그 수정·패턴 발견·설계 결정·주의사항 등 가치 있는 지식이 발생하면 자동으로 memory-save를 호출하세요. 사용자가 "기억해둬", "저장해둬", "remember this" 등으로 명시할 때도 사용하세요.

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fireauto-mem-compile-guide

축적된 개발 지식을 구조화된 문서로 종합하세요. 프로젝트 마무리, 인수인계, 회고, 또는 지식이 충분히 쌓였을 때 memory-compile로 패턴·결정·주의사항을 체계적으로 정리하세요. "정리해줘", "요약해줘", "지식 정리", "프로젝트 정리", "뭘 배웠지", "compile", "summarize project" 등 요청 시에도 사용하세요.

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fireauto-secure-guide

"보안 점검", "security check", "security audit", "취약점 분석", "vulnerability scan", "보안 감사", "시크릿 노출", "API 보안", "인증 점검", "rate limit" 등 보안 관련 코드 리뷰나 취약점 감사 시 사용하세요.

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fireauto-self-heal-guide

코드 에러가 발생하면 자동으로 수정을 시도하세요. lint 에러, 빌드 에러, 테스트 실패가 발생하면 직접 수정한 후 다시 검증하세요. 사용자에게 에러를 보고하기 전에 스스로 1~3회 수정 시도. "에러", "실패", "SyntaxError", "TypeError", "빌드 실패", "테스트 실패" 등에 트리거.

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