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# InsightReply 开发任务分解版
基于 PRDv1.0),我们将开发任务划分为以下核心模块与阶段,适合在 Notion/Jira 等任务管理系统中作为 Epic/Story 录入。
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## 🏁 第一阶段:核心 MVP预计耗时 2-4 周)
**核心目标**:跑通“获取推文 -> 生成多策略评论 -> 一键复制”的核心业务流。
### Epic 1: 项目基础设施搭建
- [ ] **前端框架初始化**搭建浏览器插件Chrome Extension基础模版使用 Vue 3 + Tailwind CSS并配置打包工具如 Plasmo 或 Vite
- [ ] **后端架构选型与初始化**:创建 Go (Golang) 后端服务基础框架。
- [ ] **数据库初始化**设计并创建基础表结构Users, MonitoredKeywords, Tweets, GeneratedReplies
- [ ] **LLM API 接入**:申请并联通 OpenAI (GPT-4) 或其他大模型 API建立接口通信链路。
### Epic 2: 浏览器插件核心开发
- [ ] **UI 侧边栏/弹窗实现**:在 XTwitter页面注入前端组件展示 InsightReply 面板。
- [ ] **推文内容提取**:获取当前浏览中的相关推文文本内容及上下文。
- [ ] **手动生成交互**:用户手动点击“生成”,调用后端接口返回评论建议。
- [ ] **结果呈现与复制**:展示返回的备选评论,支持“一键复制”操作。
### Epic 3: 评论生成引擎(基础版)
- [ ] **提示词Prompt工程调优**:编写可稳定生成 5 种不同属性(认知升级型、反向观点型、数据补充型、共鸣型、创始人经验型)的底层提示词。
- [ ] **身份预设支持**:支持基础的用户预设身份(如 AI 创始人/SaaS Builder与推文内容一同传入 LLM。
### Epic 4: 基础关键词监控
- [ ] **监控规则配置**:前端/后台页面支持用户录入最初的几个核心关键词。
- [ ] **定时拉取脚本**:服务端定时通过 API/规则 拉取匹配关键词的相关推文缓存于数据库。
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## 🚀 第二阶段:自动化与雷达引擎(进阶版)
**核心目标**:实现对账号的定点监控、推文的热度初步计算,并让评论策略更完善。
### Epic 5: 账号与组合监控
- [ ] **账号监控功能**:实现对重点账号的定点监控配置(支持实时抓取)。
- [ ] **多规则组合过滤**:支持指定账号 + 关键词、AND/OR 多条件的交叉过滤搜索。
### Epic 6: 热度评分系统
- [ ] **热度指标采集**:获取推文的点赞、转发、评论数量的变化速率。
- [ ] **热度公式落地**:实现 `热度 = 点赞增长率*0.4 + 转发增长率*0.3 + 评论增长率*0.3` 算法。
- [ ] **增强因子计算**接入账号蓝V标识识别、粉丝数权重计算和热搜趋势匹配。
- [ ] **阈值提醒机制**:当分析出的推文热度超过设定阈值,出现在插件的“高潜爆款候选列”中。
### Epic 7: Web 端管理后台
- [ ] **Web 界面开发**Nuxt.js / Vue 3 等前端框架搭建完整数据看板。
- [ ] **策略调整与历史记录**:用户可查看所有生成过的历史评论,调整个人细分风格标签库。
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## 💎 第三阶段:商业化闭环与数据优化(完全体)
**核心目标**:验证效果以形成数据反馈,推出付费订阅,强化护城河。
### Epic 8: 商业化支付与权限系统
- [ ] **支付系统接入**:集成 Stripe 等主流订阅支付平台。
- [ ] **多级版本控制**:根据 Free/Pro/Premium 版本,对“生成次数限制”“监控关键词上限”“账号数量”进行鉴权与隔离。
### Epic 9: 评论效果数据反馈V2
- [ ] **社交数据回拨检测**:定期查询用户发布评论后的真实点赞、回复数据。
- [ ] **用户表现看板**:在 Web 后台提供“最有效互动风格”“最佳发帖时间”的数据可视化分析图表。
### Epic 10: AI 模型个性化学习
- [ ] **风格反馈微调**:针对高频点赞的回复风格,优化该用户的专属 Prompt。
- [ ] **长期资产构建**:落地行业趋势资料包与垂直知识库,辅以 RAG 技术提高生成内容的深度。

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# InsightReply 产品文档PRD v1.0
> 产品定位:创始人 / 独立开发者热点评论增强系统
> 产品形态:浏览器插件 + Web 后台
> 产品类型AI 写作辅助工具(非自动化营销工具)
---
# 1. 产品概述
## 1.1 产品愿景
帮助创始人和独立开发者在 XTwitter行业热点中
* 快速发现值得参与的话题
* 输出更有洞察力的评论
* 提升个人品牌影响力
* 优化表达风格与互动质量
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## 1.2 产品定位
InsightReply 不是“引流机器人”,而是:
> 社交表达增强系统Social Insight Copilot
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## 1.3 目标用户
### 核心用户
* 独立开发者
* SaaS 创始人
* AI 创业者
* 投资人
* 技术型创作者
### 非目标用户
* 批量营销账号
* 自动化矩阵运营团队
* 灰产流量操作者
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# 2. 产品核心价值
1. 行业热点过滤
2. 多策略评论生成
3. 个性化表达增强
4. 评论效果数据反馈
5. 长期影响力优化
---
# 3. 产品模块设计
---
# 模块一:行业雷达(监控系统)
## 3.1 账号监控
### 功能描述
用户添加指定账号进行监控。
### 功能点
* 添加 X 账号
* 设置热度阈值
* 实时抓取新推文
* 超过阈值进入推荐列表
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## 3.2 关键词监控
### 功能描述
监听包含特定关键词的推文。
### 支持能力
* 多关键词添加
* 热度排序
* 噪音过滤
* 行业标签分类
示例关键词:
* AI agent
* SaaS
* GPT
* Indie Hacker
* Crypto
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## 3.3 组合监控
支持逻辑组合:
* 指定账号 + 关键词
* 多关键词 AND / OR 逻辑
* 行业过滤
示例:
* @a16z + AI
* Crypto + ETF
* Indie Hacker + Funding
---
# 模块二:评论增强引擎
## 4.1 输入
* 原推文内容
* 用户账号定位标签
* 行业类型
---
## 4.2 输出
生成 5 种策略评论:
1. 认知升级型
2. 反向观点型
3. 数据补充型
4. 共鸣型
5. 创始人经验型
每种策略生成 12 条备选评论。
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## 4.3 评论结构公式
```
Hook
+
Position
+
Insight
+
Brevity
```
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## 4.4 示例输出结构
### 认知升级型
> Most people miss this part...
### 反向观点型
> Unpopular opinion:
### 创始人经验型
> We faced this building our product...
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# 模块三:个人定位系统
## 5.1 用户身份标签
用户可选择:
* AI 创始人
* SaaS Builder
* 投资人
* 独立开发者
* 技术分析者
不同身份影响评论语气与逻辑。
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# 模块四评论效果反馈V2
## 6.1 数据记录
记录:
* 评论发布时间
* 点赞数
* 回复数
* 互动率
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## 6.2 数据分析
输出:
* 高互动风格分析
* 最佳评论时间建议
* 风格推荐排序
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# 7. 热度评分模型
## 7.1 基础公式
```
热度 =
点赞增长率 × 0.4
+ 转发增长率 × 0.3
+ 评论增长率 × 0.3
```
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## 7.2 增强因子
* 账号粉丝权重
* 是否蓝V
* 是否争议话题
* 是否趋势标签
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# 8. 产品形态设计
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## 8.1 浏览器插件(优先)
### 用户流程
1. 打开 X
2. 查看推文
3. 插件侧边栏显示:
* 热度指数
* 评论建议
* 一键复制
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## 8.2 Web 后台
功能:
* 监控管理
* 历史记录
* 数据统计
* 风格配置
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# 9. 功能分级
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## Free 版本
* 3 个关键词
* 3 个账号
* 每日 10 次生成
* 基础评论风格
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## Pro 版本($29/月)
* 20 个关键词
* 20 个账号
* 无限生成
* 全策略风格
* 热度雷达
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## Premium 版本($59/月)
* 50 个关键词
* 高级数据分析
* 评论优化建议
* 爆款概率预测
* 个人品牌成长报告
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# 10. 技术架构建议
## 前端
* 浏览器插件Chrome / Edge
* Vue 3 + Tailwind CSS
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## 后端
* Go (Golang)
* LLM API 调用
* 定时任务系统
* 热度计算服务
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## 数据库
主要表:
* Users
* MonitoredAccounts
* MonitoredKeywords
* Tweets
* GeneratedReplies
* ReplyPerformance
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# 11. 合规设计原则
必须遵守:
* 不自动发布评论
* 不控制多个账号
* 不模拟用户行为
* 不自动带推广链接
产品定位:
> AI 写作增强工具
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# 12. MVP 开发计划
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## 第一阶段24周
* 手动输入推文生成评论
* 关键词监控
* 浏览器插件弹窗
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## 第二阶段
* 账号监控
* 热度评分
* 多策略生成
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## 第三阶段
* 数据反馈
* 风格优化
* 商业化升级
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# 13. 成功指标KPI
* 日活跃用户
* 评论生成次数
* 用户留存率
* Pro 转化率
* 评论互动增长率
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# 14. 长期护城河
* 评论风格数据积累
* 行业趋势数据库
* 用户表达风格画像
* 个性化生成模型
---
# 15. 产品一句话描述
> InsightReply 是一个帮助创始人在行业热点中输出更有洞察力评论的 AI 助手。

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docs/schema.sql Normal file
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-- users 表:存储业务用户
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
email VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
password_hash VARCHAR(255),
subscription_tier VARCHAR(50) DEFAULT 'Free', -- Free, Pro, Premium
identity_label VARCHAR(100), -- AI 创始人, SaaS Builder 等
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
updated_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
-- monitored_accounts 表:存储用户重点监控的 X 账号
CREATE TABLE IF NOT EXISTS monitored_accounts (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
user_id UUID NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
x_account_id VARCHAR(255),
x_handle VARCHAR(255) NOT NULL,
is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
UNIQUE (user_id, x_handle)
);
-- monitored_keywords 表:存储用户重点监控的关键词
CREATE TABLE IF NOT EXISTS monitored_keywords (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
user_id UUID NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
keyword VARCHAR(255) NOT NULL,
is_active BOOLEAN DEFAULT TRUE,
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
UNIQUE (user_id, keyword)
);
-- tweets 表共享的推文数据池AI 评论生成的上下文
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tweets (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
x_tweet_id VARCHAR(255) UNIQUE NOT NULL,
author_id VARCHAR(255),
author_handle VARCHAR(255),
content TEXT NOT NULL,
posted_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE,
like_count INTEGER DEFAULT 0,
retweet_count INTEGER DEFAULT 0,
reply_count INTEGER DEFAULT 0,
heat_score FLOAT DEFAULT 0.0,
is_processed BOOLEAN DEFAULT FALSE,
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX idx_tweets_x_tweet_id ON tweets(x_tweet_id);
CREATE INDEX idx_tweets_heat_score ON tweets(heat_score DESC);
-- generated_replies 表:生成的 AI 评论记录
CREATE TABLE IF NOT EXISTS generated_replies (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
user_id UUID NOT NULL REFERENCES users(id) ON DELETE CASCADE,
tweet_id UUID NOT NULL REFERENCES tweets(id) ON DELETE CASCADE,
strategy_type VARCHAR(100) NOT NULL, -- 认知升级型, 反向观点型, 数据补充型, 共鸣型, 创始人经验型
content TEXT NOT NULL,
status VARCHAR(50) DEFAULT 'draft', -- draft, copied, posted
created_at TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX idx_generated_replies_user_id ON generated_replies(user_id);
CREATE INDEX idx_generated_replies_tweet_id ON generated_replies(tweet_id);
-- reply_performance 表:针对已发布评论的效果数据回拨
CREATE TABLE IF NOT EXISTS reply_performance (
id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
reply_id UUID NOT NULL REFERENCES generated_replies(id) ON DELETE CASCADE,
like_count_increase INTEGER DEFAULT 0,
reply_count_increase INTEGER DEFAULT 0,
interaction_rate FLOAT DEFAULT 0.0,
check_time TIMESTAMP WITH TIME ZONE DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);
CREATE INDEX idx_reply_performance_reply_id ON reply_performance(reply_id);
-- 更新 updated_at 的触发器函数
CREATE OR REPLACE FUNCTION update_modified_column()
RETURNS TRIGGER AS $$
BEGIN
NEW.updated_at = CURRENT_TIMESTAMP;
RETURN NEW;
END;
$$ language 'plpgsql';
-- 为 users 表添加触发器
CREATE TRIGGER update_users_modtime
BEFORE UPDATE ON users
FOR EACH ROW
EXECUTE FUNCTION update_modified_column();