每天自动分析 300+ 公开信号，生成面向独立开发者的中文产品机会日报。
Daily product opportunity reports for indie hackers, powered by Claude Code.
一个 Claude Code 技能包，包含两个互补的日报 skill：
| Skill | 触发 | 数据源 | 产出 |
|---|---|---|---|
| HNdaily | /HNdaily |
HN 首页 Top 80 | HackerNews_{date}.md — AI 需求全景 + Top 5 产品机会 |
| Trending Analyzer | /trending |
GitHub Trending 页面 + API 富化 | TrendingAnalysis_{date}.md — 逐仓库三维分析 + 商业化判断 |
| BuilderPulse | /BuilderPulse |
HN + GitHub + HuggingFace + Reddit + Lobsters + DEV + PH | BuilderPulse_{date}.md — 9 段产品日报 |
- 数据脚本 负责抓取 → 打分 → 输出结构化 JSON（全 Python 标准库，零配置）
- Claude 负责阅读 JSON → 理解上下文 → 交叉验证 → 撰写报告
- 人机分工：脚本做机械化的数据 ETL，AI 做需要判断力的信号筛选和叙事构建
- Claude Code CLI 已安装
- Python 3.8+（仅标准库）
- （可选）
pytrends— Google Trends 校准数据源
pip install pytrends # 可选，BuilderPulse 自动降级# 1. 克隆仓库
git clone https://github.com/liuxiaopai-ai/claude-code-builderpulse.git
cd claude-code-builderpulse
# 2. 启动 Claude Code
claude两个 skill 自动注册（Claude Code 从 .claude/skills/ 和 CLAUDE.md 发现 skill）。
# HN 日报（约 30 秒数据抓取 + 2 分钟分析）
claude> /HNdaily
# 产品日报（约 3-5 分钟数据抓取 + 5 分钟分析）
claude> /BuilderPulse
问题： HN 首页每天 80 篇文章，哪篇能变成产品？
方法： 双管线独立评分 → 2×2 矩阵交叉筛选：
| 象限 | complaint ≥ 5 | complaint < 5 |
|---|---|---|
| opp ≥ 3 | 🔥 头条机会 — 深度产品化分析 | 📡 弱信号 — 升级为产品机会 |
| opp < 3 | 📰 背景噪音 — 情绪表格 | 🗑️ 跳过 |
报告结构：
- 🤖 AI 需求全景 + 3 个可构建产品（🥇🥈🥉，含技术路线/定价/MVP 天数）
- 🛠️ Top 5 产品机会（含产品化分析表）
- 📰 今日情绪背景
- 市场信号汇总 + 总体洞察
# 当天数据
python .claude/scripts/hn_analyzer.py
# 指定历史日期
python .claude/scripts/hn_analyzer_history.py 2026-05-15 .claude/hn_data.json
python .claude/scripts/hn_historical.py 2026-05-15 .claude/hn_data.json无外部依赖，纯 Python 3 标准库，使用 Firebase API 获取当天数据，Algolia API 获取历史数据。
问题： GitHub Trending 上榜的仓库到底值不值得关注？能不能商业化？
方法： 三维分析框架——每个仓库必答三个问题：
- 解决什么问题？ 目标用户是谁？痛点有多痛？
- 比现成方案好在哪？ 真差异还是换壳？技术壁垒在哪？
- 能否商业化？ SaaS / 开源+托管 / 咨询？定价多少？MVP 多久？
报告结构：
- 📊 今日 Trending 概览 — 热度 vs 成熟度矩阵
- 🔍 逐仓库三维分析 — 按今日增量排序
- 🏗️ 刷星检测 — star_fake_score 自动评分，识别刷星/SEO/诈骗仓库
- 💡 趋势洞察 — 主题聚类 + 反直觉发现
- 🏗️ 可构建机会 — 个人开发者可行动的产品方向（🥇🥈🥉）
# 今日 Trending（爬取页面 + API 富化 + 刷星检测）
python .claude/scripts/trending_analyzer.py trending_data.json
# 本周 Trending
python .claude/scripts/trending_analyzer.py trending_data.json --weekly
# 使用 GitHub Token 提升 API 配额（60→5000/小时）
export GITHUB_TOKEN="ghp_xxx"
python .claude/scripts/trending_analyzer.py trending_data.json
# 跳过 API 富化（限流时使用）
python .claude/scripts/trending_analyzer.py trending_data.json --no-enrich无外部依赖。GitHub Token 可选——匿名访问 60 次/小时的 API 配额足够富化当日 Trending（~17 个仓库）。
# 检测单个仓库
python .claude/scripts/star_fake_score.py owner/repo
# 批量检测（JSON 文件）
python .claude/scripts/star_fake_score.py --batch repos.json --min-score 26
# CSV 输出
python .claude/scripts/star_fake_score.py --batch repos.json --csv基于 5 个信号的 0-100 评分：fork/star 比、描述熵值、话题黑名单、issue 真空、star 增速。
问题： 独立开发者今天应该构建什么、为什么？
方法： 编辑思维 > 分析师思维。不罗列数据，给出单一高置信度建议。
7 数据源交叉验证 → 叙事透镜 → 信号筛选 → 9 段日报：
- 📝 刘小排说 — 编辑精选（~280 字）
- 🎯 今日 2 小时构建 — 单一最佳产品机会
- 今日 Top 3 信号 — 多源交叉验证
- 白话简报 — 证据表 + 读者含义
- 发现机会 — Solo 发布 / 搜索词 / GitHub 缺口 / 抱怨分析
- 技术选型 — 关闭降级 / 开发者工具 / HF 模型 / 开源 AI / Show HN
- 竞争情报 — 收入定价 / 复活项目 / 迁移故事 / PH-DX 重叠
- 趋势判断 — 关键词 / VC 话题 / 降温词 / 新词雷达
- 行动触发 — 2h 方案 / 定价模型 / 反直觉发现 / PH-DX 重叠
- 隐藏风险 — 这个信号是否暴露了一个人们默认信任但实际可能出错的假设？
- 买方紧迫度 — 谁会因为这个故障而受伤？（生产故障 > 合规 > 成本优化 > 便利）
- 可构建性 — 能否在 2 小时内做出可展示的产物？
python .claude/scripts/builderpulse_fetcher.py .claude/builderpulse_data.json约 3-5 分钟，7 个数据源全部包裹 try/except，单个源失败不影响整体输出。
可选依赖：pip install pytrends — 启用 Google Trends 校准后，趋势准确性更高。
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├── CLAUDE.md # Claude Code 项目配置（skill 注册 + 生成规则）
├── .claude/
│ ├── skills/
│ │ ├── HNdaily.md # HNdaily skill 定义
│ │ ├── trending-analyzer.md # Trending Analyzer skill 定义
│ │ └── BuilderPulse.md # BuilderPulse skill 定义
│ └── scripts/
│ ├── hn_analyzer.py # HN 当天数据抓取 + 打分（315 行）
│ ├── hn_analyzer_history.py # HN 历史数据抓取（Algolia API）
│ ├── hn_historical.py # HN 历史数据抓取（备用实现）
│ ├── builderpulse_fetcher.py # 7 源数据抓取 + 交叉信号（~1350 行）
│ ├── trending_analyzer.py # Trending 页面爬取 + API 富化 + 刷星检测
│ └── star_fake_score.py # GitHub 刷星独立检测工具（CLI）
├── .gitignore
├── LICENSE # CC BY-NC 4.0（内容）+ MIT（代码）
└── README.md # 本文件
Q: 需要 API Key 吗？ A: 不需要。所有数据源都是公开的，Python 标准库即可抓取。
Q: 在中国大陆能用吗？ A: 能。刻意避开了被墙的服务。Google Trends 是可选依赖，失败时自动降级。
Q: 报告的语言是？ A: 正文中文。专业术语首次出现加括号英文原文。用户评论引用保留英文原文。
Q: 能自定义数据源吗？
A: 编辑 builderpulse_fetcher.py 添加/移除 fetch 函数，所有源都有独立 try/except。
Q: 为什么代码很少写注释？ A: 这是 Claude Code 项目的惯例——变量名和函数名已充分表达意图，注释仅保留给非显而易见的约束或已知陷阱。
- 报告内容 & 文档：CC BY-NC 4.0 — 非商业使用自由，商业使用需授权
- 代码（脚本 & skill 定义）：MIT — 自由使用
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