如果你是创业者或独立开发者，尤其是刚起步，最大的难题往往不是技术，而是“我到底该做什么？” 你有能力创造，却缺少一个真实、有人愿意付费解决的问题。
而如果你是做出海业务的市场人，需要找到下一个增长点：用户真正渴望的功能是什么？哪个细分市场的抱怨声最大？
这些困境，都源于我们离用户真实、一手的对话太远了。
今天，饼干哥哥就手把手带你用n8n，从0到1搭建一个全自动的“Reddit商机发现AI Agent”。这套系统能不知疲倦地监控Reddit特定社区，自动筛选有价值的帖子，通过多维度AI分析，最终将一份份“商业机会简报”存入你的数据库，甚至直接发送到你的邮箱。
之前我们已经做过1 期n8n+reddit的玩法——基于已知需求，用关键词去搜相关内容的：出海赚美金：用n8n搭建「Reddit商机搜索与洞察」 AI Agent自动化寻找蓝海市场，发现真实痛点；
而今天这期做的是 未知需求，从 0去发现用户痛点，提炼商机的。
下图就是我们最终要搭建的自动化工作流，分为了四个核心阶段：数据收集、内容分析、洞察生成和数据存储。
这套系统不仅看起来很酷，更重要的是，它背后有一套严谨的、可落地的商业洞察逻辑。
一、一个好的商机发现框架是什么样的？
在进入n8n的节点配置前，我们必须先搞清楚这套打法背后的核心逻辑。为什么这套流程是科学的？它解决了传统市场调研的哪些核心痛点？
传统的市场调研方式（人工挖掘模式）
通常，一个标准的市场调研流程是这样的：
- 逛论坛：运营同学或产品经理打开Reddit，进入r/smallbusiness或r/SideProject等社区，凭直觉一篇篇地刷帖子。找痛点：看到某个帖子似乎在抱怨什么问题，就点进去看评论，试图从七嘴八舌的讨论中总结出核心需求。记笔记：把有价值的帖子链接、内容要点复制粘贴到文档或表格里。靠灵感：积累了一堆零散的笔记后，等待灵感迸发的那一刻。
这个流程最大的痛点是什么？三个字：低效、随机、主观。
你可能花了一下午，只看了几十个帖子，其中大部分还是无关的闲聊。你觉得某个痛点很重要，可能只是因为发帖人的文笔特别有感染力。这种方式极度依赖人的精力和判断力，无法规模化，更无法保证客观。
AI工作流解决方案
我们的“Reddit商机雷达”，就是为了解决这些痛点而设计的。它的核心思想，是把重复性的筛选、阅读、分析工作，全部交给AI和自动化工具，让人只专注于最终的决策。
我把它总结成了一个四步走的框架：
接下来，让我们进入实操环节，看看这个工作流在n8n里是如何一步步搭建起来的。
二、保姆级教程：从0到1搭建「Reddit商机雷达」
为了方便理解，我们会逐一拆解工作流的每个阶段。
阶段一：数据收集
这个阶段的目标是，从Reddit海量的帖子中，自动筛选出那一小撮最有潜力的“金矿石”。
- 节点：Get Posts (Reddit)
- 作用：这是我们整个工作流的数据源。它负责到指定的Reddit子版块（Subreddit）中，根据关键词获取帖子。配置：你需要先配置好Reddit的API凭证。然后设置要搜索的
Subreddit（如smallbusiness）和Keyword（如looking for a solution），并设置Limit（如20篇）来控制获取数量。具体配置可以参考这篇文章来完成：出海赚美金：用n8n搭建「Reddit商机搜索与洞察」 AI Agent自动化寻找蓝海市场，发现真实痛点
节点：Filter Posts By Features (IF)
作用：不是所有帖子都有分析价值。这个节点像一个保安，根据我们设定的硬性指标进行第一轮筛选。
配置：我们设置了三个条件：
- 点赞数
ups > 2 (有一定热度)帖子正文 selftext 不为空 (有实质内容可分析)创建时间 created 在最近180天内 (保证时效性)可以看到，节点从 20 个 Reddit 帖子中筛选出了 12 个符合硬性要求的信息。
节点：Select Key Fields (Set)
- 作用：Reddit返回的数据字段很多，我们只保留需要的，并对一些字段进行格式化，方便后续处理。比如，将Unix时间戳转换为标准日期格式。
阶段二：内容分析 (AI初筛，去伪存真)
这个阶段，我们引入第一个AI，对内容进行初步的定性分析，判断它是否值得我们投入更多AI算力去深度挖掘。
节点：Analysis Content By AI (Agent)
- 作用：AI扮演“问题鉴别员”的角色。它会阅读每个帖子的内容，判断这篇帖子是否在描述一个商业相关的问题或需求。配置：核心在于Prompt：暂时无法在飞书文档外展示此内容这个Prompt要求AI只输出“yes”或“no”，非常便于后续的自动化处理。
节点：Merge Input
- 作用： 这是给原先 Reddit Posts的内容，加入是否为商业问题的
yes or no的字段，用于后续的过滤节点：Filter Posts By Content (IF)
- 作用：又一个保安。这次它只放行被AI打上“yes”标签的帖子，那些闲聊、吐槽、不相关的帖子就被过滤掉了。
阶段三：洞察生成与输出 (AI深度分析，炼石成金)
通过了前两轮筛选的帖子，可以说是“潜力股”了。现在，我们调动多个AI能力，对它们进行全方位的深度分析。
这一阶段，数据流会兵分三路，同时进行三种不同的分析：
路径一：帖子摘要 (Post Summarization -> Basic LLM Chain)
- 作用：AI首先生成一个简短的帖子摘要，然后（如果需要）可以再通过一个LLM Chain节点将其翻译成中文，方便我们快速理解核心内容。
路径二：商业点子生成 (Analysis Content By AI)
- 作用：让AI扮演“商业顾问”，根据帖子的内容，直接提出一个可以解决该问题的商业点子或服务。提示词：暂时无法在飞书文档外展示此内容
路径三：情绪分析 (Post Sentiment Analysis)
- 作用：用 AI 来判断一个帖子的作者是在表达积极的情绪（比如赞美、满意），还是消极的情绪（比如抱怨、愤怒、失望），或者是中性的情绪（比如陈述事实、提问） 。这能帮我们判断用户是在热情地寻找方案，还是在痛苦地抱怨问题，不同的情绪可能对应不同的市场切入点。
这里补充讲一下：
这个节点的作用在于判断当前需求是否足够「痛」
你想想，一个商业机会往往源于一个未被解决的问题或一个强烈的痛点。而人们在什么时候会表达出最真实的痛点呢？—— 在他们抱怨的时候！
所以，这个节点能帮我们：
✅ 快速锁定“抱怨帖”：
- 如果一个帖子的情感分析结果是 “消极 (Negative)” ，那它很可能就是一个金矿！比如一个用户发帖说：“我受够了现在用的XX软件，太难用了，有没有更好的推荐？” 这就是一个强烈的商业信号。这个帖子的“消极”情绪越强，说明用户的痛点越深，付费解决的意愿可能就越高。
识别“赞美帖”的价值：
- 如果一个帖子的情感分析结果是 “积极 (Positive)” ，它同样有价值。这能告诉我们，现有的某个产品或解决方案，哪些地方做得特别好，深受用户喜爱。这对于我们做竞品分析，或者思考如何“做得更好”非常有帮助。
后续，我们可以增加一个过滤条件：优先分析那些 “情感为消极”且“点赞数很高”的帖子。
这样的帖子几乎可以断定：这是一个很多人都感同身受的、亟待解决的普遍性问题。 —— 这不就是最好的商业机会吗？
阶段四：数据存储与报告 (汇总成果，触手可及)
最后，我们将所有AI分析的结果汇总起来，以两种方式呈现给我们。
- 节点：存入飞书 (Feishu)
- 作用：将每一篇分析过的帖子的所有信息——原文链接、摘要、商业点子、情绪、点赞数等，结构化地存入飞书多维表格。这个表格就成了我们动态更新的、永不枯竭的“商机库”。
其中，情绪分析的 Negative 就是用户抱怨的「痛点」
节点：发送邮件报告 (Code -> Aggregate -> Send a message)
作用：除了存入数据库，系统还会自动生成一封精美的HTML邮件，将当天的所有发现汇总起来，发送到你的邮箱。
流程：
组装邮件内容 (Code): 将每个帖子的分析结果，用HTML代码片段格式化。
Aggregate: 将所有HTML片段合并成一个完整的邮件正文。
Code: 用一个优雅的HTML模板包裹邮件正文，使其更美观。
Send a message: 发送最终的邮件。
这样，即使你不登录n8n或飞书，每天早上也能在邮箱里收到一份热气腾腾的“全球商机日报”，是不是很棒？
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