Reddit 监控 Agent：9 个 Subreddit → 每日 Slack 摘要（n8n + Claude）

两周的时候，我把 9 个监控的 subreddit 砍掉了 5 个。不是因为 agent 坏了——是因为信号错了。9 个里面，r/sales、r/marketing、r/entrepreneur、r/SaaS 这 4 个，产出了 95% 真正能转化成团队回复的帖子。剩下 5 个是穿着信号外衣的噪声：r/ecommerce、r/smallbusiness、r/sysadmin、r/PPC、r/growthhacking。砍完之后，我的"有效信号率"从 8% 涨到 27%。这是"少做"而不是"多做"换来的 +120% 提升。

agent 本身不是有意思的部分。任何有 n8n 的人一个下午就能搭起骨架。有意思的是评分 rubric（评分量表）——而事实是，最直观的写法也是最差的那种。

它到底在干什么

每天早上 8:00 AM EST（美东时间），一个 n8n workflow 启动。它从 9 个 subreddit（现为 4 个）拉过去 24 小时内的新帖。每条帖子，把标题、正文、几条评论一起发给 Claude Haiku 4.5，带一个结构化的评分 prompt。模型返回三个分：intent（意图）（1-10，作者有多明显地在找你的产品能解决的方案）、urgency（紧急度）（1-10，这是"下周"的问题还是"哪天再说"），还有 fit（匹配度）（1-10，你的产品到底能不能帮上忙）。workflow 把总分超过 18 的帖子留下，按总分排序，把前 5 推送成一条 Slack 消息，发到 #reddit-digest。一个人读这份摘要，挑出 1-2 条值得真正回复的，写出来。人工每天总时间：大约 6 分钟。

9 个 subreddit 的起步清单（以及每个的理由）

针对 B2B（Business-to-Business，企业对企业）SaaS（Software as a Service，软件即服务）、目标客户是市场和销售团队，以下是起步清单和第一周保留每个的理由。重点是先撒网，让数据帮你剪枝。

Subreddit	入选理由	第二周学到的
r/sales	直接购买意图（Salesforce 替代品、"最合适的 CRM（客户关系管理系统）是什么"）	保留——38% 的有效信号来自这里
r/marketing	范围广但频繁出现"在找一个能做 X 的工具"	保留——信号量排第二
r/entrepreneur	"我该怎么…"、"什么工具适合做 Y"	保留——高意图、低体量
r/SaaS	创始人社区，常问具体工具	保留——长尾，高质量线索
r/ecommerce	看上去跟任何电商工具都该相关	砍——90% 是店主，不是 B2B 工具买家
r/smallbusiness	"最好的 X 工具"贴	砍——太多"用 Excel"的回复，紧急度低
r/sysadmin	DevOps / IT 受众	砍——ICP（Ideal Customer Profile，理想客户画像）不对
r/PPC	付费媒体投放人	砍——太战术，我们产品不匹配他们工作流
r/growthhacking	市场增长策略	砍——发帖量高，购买意图几乎为零

教训是每一个监控 agent 早晚都会教你的那一条：subreddit 主题相关 ≠ 目标客户相关。一个 subreddit 每天 50 帖，如果读者群体永远不会买你的东西，有效信号还是零。

n8n 流水线

整条流水线 6 个节点。下面是节点顺序和每个的关键配置。

1. Schedule Trigger（定时触发）——Cron 0 13 * * *（8:00 AM EST = 13:00 UTC，夏令时自行调整）。节点的 "Timezone" 字段不是总能被尊重；用 UTC 写 cron 更稳。

2. Reddit 节点（社区：n8n-nodes-reddwire）——n8n 官方 Reddit 节点自 2023 年 Reddit API 锁紧以来一直处于废弃路径上。社区节点 n8n-nodes-reddwire 走 Reddit 公开的 RSS（Really Simple Syndication，简易信息聚合）端点轮询，意味着不需要 API key，也没有限速烦恼。配 9 个 monitor 指向 9 个 sub，设 sort: new、limit: 25、time_filter: day。第一次执行建立基线，之后只返回增量。

3. IF 节点（HTTP 过滤）——把标题少于 3 个词、正文不到 50 个字符的全部丢掉。光这一道过滤就把信息流砍掉 40%——表情包、纯链接、"first!"评论。在调 LLM（Large Language Model，大语言模型）之前做这个，既省 API 钱，也避免评分器给笑话帖乱打高分。

4. HTTP Request（Claude）——POST 到 https://api.anthropic.com/v1/messages。模型 claude-haiku-4-5。System prompt 就是 rubric，原样照抄：

You are a Reddit post scorer for a B2B SaaS marketing tool. Score the
following post on three axes, each 1-10, with anchor examples.

INTENT (1-10): How clearly is the author shopping for a tool that
solves a problem our product handles?
- 1-2: venting, off-topic, joke
- 3-4: discussing the problem space, not looking for solutions
- 5-6: "anyone know a tool that does X" or "best Y for Z"
- 7-8: "I need X by [date]", "comparing options", "what do you
  recommend for [specific use case]"
- 9-10: "switching from [competitor], looking for [specific feature]"

URGENCY (1-10): How soon does the author need to act?
- 1-2: hypothetical, theoretical, "for the future"
- 3-4: thinking about it, no specific deadline
- 5-6: "this quarter", "soon", general pressure
- 7-8: "this week", "by [date <30 days]", "we just lost a deal because"
- 9-10: emergency, outage, "help, going live Friday"

FIT (1-10): How well does our product (a B2B SaaS marketing
automation tool with AI agents) actually solve this?
- 1-2: wrong ICP (consumer, dev tool, IT-only)
- 3-4: adjacent but our product isn't a great answer
- 5-6: possible fit, depends on specifics
- 7-8: clear use case in our wheelhouse
- 9-10: exact ICP, exact problem, exact shape

Return JSON: {"intent": N, "urgency": N, "fit": N, "sum": N,
"reason": "one-sentence justification", "comment_angle": "if sum>18,
suggest the most useful comment we could write"}

锚点（anchors）才是整个 prompt 的灵魂。没有给 1、5、9 三个分位明确的锚点，模型就会进入"我写一段推理"模式——推理看似有理，但不可执行。给了锚点之后，分数紧到能驱动一份摘要。

关于模型选择：Haiku 4.5 是输入 $1/百万 token、输出 $5/百万 token。一条典型帖子 500 输入 token + 150 输出 token，一次评分约 $0.0014。9 个 sub 每天 225 条，$0.32/天，或 $9.60/月。Sonnet 4.6 会到 $2.88/天，这种结构化分类任务上分数提升很有限。先用 50 条样本跑一轮人工评分基准，再决定要不要换。

5. Code 节点（Aggregator，聚合）——把评分后的帖子数组，过滤到 sum >= 18，按 sum 降序，留前 5 条。格式化成单条字符串，带标题（带链接）、三轴分数、模型的 comment_angle、原帖 URL。

6. HTTP Request（Slack）——POST 到你的 Slack incoming webhook URL，带 Block Kit payload。摘要就是一条消息，5 个 section；每个 section 带标题链接、三个分数、comment angle、还有帖子的 "permalink" 链接。消息顶部：Reddit Digest — {日期} — {N} 条已评分，前 5 条如下。

Slack 摘要的格式

Reddit Digest — 2025-12-29 — 23 条已评分，前 5 条如下

1. [9] Best CRM for 5-person outbound team switching from HubSpot?
   r/sales • intent 9 • urgency 7 • fit 9
   Comment angle: 我们刚上线了 [某功能] 就是给 10 人以下团队做的，
   非常愿意分享我们从 HubSpot 迁出来的经验。
   https://reddit.com/r/sales/comments/...

2. [8] Marketing automation for a B2B SaaS with no in-house dev?
   r/entrepreneur • intent 7 • urgency 7 • fit 9
   Comment angle: ...
   ...

数字徽标 [9] 是 intent+urgency+fit，也就是模型返回的 sum 字段。它是摘要里最关键的一个数字——人眼一扫先看到它。

$14/月的账

以下是完整的物料清单，逐项：

• n8n Cloud Starter：$20/月（自己用 $5 的 VPS（Virtual Private Server，虚拟专用服务器）自建可以砍到 0）
• Claude Haiku 4.5 API：每天 225 条评分大约 $9.60/月
• Slack incoming webhook：免费
• Reddit RSS：免费
• Cron / 调度：包含在 n8n 里

如果用 $5 的 VPS（DigitalOcean、Hetzner 等）自建 n8n，all-in $14.60/月。想再压 Claude 账单，开启 prompt caching（缓存命中 90% 折扣），成本再降 60%。对于一个人的小团队，这个 agent 比一个月里一小时的工时还便宜。

第二周发生了什么

第二周的剪枝，没人写，但它决定 agent 能不能活过第 2 个月。

我把前两周的评分数据导出到 Google Sheet。对每条 sum >= 18 的帖子，记录：团队是否真的回复了，回复后是否带来了有意义的对话。数据长这样：

Subreddit	已评分	sum >= 18	团队回复	有用对话
r/sales	220	31	14	11
r/marketing	380	42	12	8
r/entrepreneur	180	18	7	6
r/SaaS	95	14	6	5
r/ecommerce	410	28	4	1
r/smallbusiness	290	22	3	0
r/sysadmin	510	35	2	0
r/PPC	240	19	1	0
r/growthhacking	350	26	3	0

前 4 个 subreddit 产出了 30 场有用对话里的全部 30 场。后 5 个产出了 1 场。剪枝之后，我的日评分量掉了 60%，而"每评一次的有效信号率"从 8% 升到 27%。同一份摘要、同一个 Slack 频道、同一段 prompt——只是 sub 少了。

几个要注意的地方

1. rubric 才是产品，不是 workflow。 任何人都能搭 n8n 流水线。绝大多数人第一次写 prompt 都会写错。一句模糊的"这是不是销售线索"会产出一堆看似可信的 7、8 分，结果零回复。拿 50 条帖子自己手评一遍，再让 prompt 去对齐你的标签。上面那段 rubric 里的锚点，改了三次才稳。

2. Reddit 的服务条款还是要看。 公开 RSS 轮询没事。登账号伪装成用户发评论就违规。上面那个社区节点不需要认证，让你一直站在规则正确的一边。如果规模超出 RSS，你就回到 API key 领地——Reddit 的付费 API 大约 $0.24/千次调用（2025 年底）。

3. 看漏报率，不看误报率。 上面的剪枝是建立在正例上的（回复 = 好）。这是容易的信号。难的是那些你归档了、其实该回复的帖子。每月抽样 50 条归档帖让人过一遍。该升级没升级的数量，才是告诉你 rubric 是真的校准了、还是只是嗓门大。

4. 同一段 prompt 不能套两个产品。 上面的 rubric 假设的是 B2B SaaS 市场工具。如果你卖开发者产品，intent / urgency 锚点会全变；"Best CRM"的帖子对你 9 分，对别人 1 分，反过来"Best Postgres hosting"也是。锚点必须为自己的 ICP 手工写，不能从本文照搬。

这个 agent 已经跑了 4 个月。团队每天从摘要里写 2-4 条回复，有意义对话的转化率 35-40%，总成本还是 $14。教训不是"做一个 Reddit agent"。教训是：三轴 rubric + 显式锚点，应用到更少、更准的社区上，胜过把模糊 prompt 应用到所有地方。难的不是模型。难的是诚实面对"哪场对话真的值得我打"。