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Demand Radar OS 总览

主线：每天从平台热帖里发现真实场景痛点，再连接可承接产品和内容动作。

整体思路

这个应用的第一优先级不是从产品出发找理由，而是每天扫描平台自然升温的公开讨论，判断哪些生活场景、消费困扰和替代方案不满正在出现，再把它们沉淀成 Scenario DNA。

热帖先行

先看平台今天自然讨论什么，再判断是否值得进入产品和内容动作。

场景优先

关注反复出现的消费处境，而不是孤立产品词或单条帖子。

证据闭环

AI 负责抽取和组织，结论必须回到真实原话、热度和人工审核。

三条导航路径

主线 A：每日热帖到场景库

  1. 发现热帖：扫描平台 hot posts，直接生成候选场景。
  2. 场景库：审核高分 Scenario，补产品承接。
  3. 使用场景：生成脚本、决定今天拍、沉淀选品方向。

产物：RawItem、Demand、Scenario、ProductOpportunity、ScenarioReview。

主线 B：采集证据到场景库

  1. 采集证据：运行 Apify Actor，把平台内容写入 RawItem。
  2. 场景库：运行分析未处理原文，生成 Demand 和 Scenario。
  3. 审核归类：按真实需求、可拍性、产品承接做排序和决策。

产物：RawItem 先入库，分析后进入 Demand 和 Scenario。

辅助 C：产品验证

  1. 产品验证：上传产品图或名称，生成待验证场景假设。
  2. 创建验证任务：用关键词和目标社区回平台找原话。
  3. 场景库：只保留有真实证据支持的场景和卖点。

产物：ProductAnalysis、ValidationRun，验证后关联 RawItem。

主入口：每日平台热帖

  1. 每天先进入 今日热帖场景，扫描目标社区或平台热帖。
  2. 系统把热帖写入 RawItem，识别痛点、求推荐、吐槽和购买意向。
  3. 高价值热帖生成 Scenario、Demand 和 ProductOpportunity。
  4. 到场景工作台审核，决定今天拍、保留观察、合并或拒绝。

第二入口：产品反推验证

  1. 已有产品或图片时，进入 产品反推验证 生成待验证场景假设。
  2. 系统给出关键词、社区范围、痛点猜想和需要证明的素材。
  3. 创建 ValidationRun，再回到平台原话里找依据。
  4. 只有被真实讨论支持的场景，才进入内容和产品承接。

调试入口

今日热帖场景主入口：从平台热帖发现可复用场景痛点和产品承接。 Apify 采集主采集通道：运行 Actor，读取 dataset 并归一化成 RawItem。 场景工作台看 Top Scenarios、保存人工审核、产品承接和拍摄决策。 产品反推验证第二入口：从产品生成假设，再用平台原话验证。 公共搜索按 subreddit 和 seed 做轻量公开搜索。 手动导入粘贴公开帖子或评论，测试分类和抽取链路。 设置低频入口：配置 Apify、OpenAI 和默认扫描范围。

当前高分场景

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4.15

场景资产接口

其他应用可以直接调用这些接口，按产品品类获取可连接的场景资产。

  1. GET /api/scenario-assets?product_category=女装&limit=10
  2. GET /api/scenario-assets?product_category=家居&limit=10
  3. GET /api/scenario-assets/{id}
  4. POST /api/scenario-assets/generate-daily?total_count=10

数据存储在 PostgreSQL 表 scenario_assets，默认每天 07:15 生成女装和家居共 10 条。

调试建议： 先从“今日热帖场景”或“Apify采集”创建 RawItem，再回场景工作台运行“分析未处理原文”和“更新机会评分”。产品反推只在已有具体产品时使用，用来补充平台痛点依据。