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Wenn Sie versuchen, Marktforschung mit Social Data nach Anleitungen auf YouTube oder in Blogs zu betreiben, stoßen Sie schnell an Grenzen. Beispiel-Code erzeugt Fehler im Terminal, und nach einigen Durchläufen von Open-Source-Tools bucht die API-Abrechnung Dutzende von Dollar ab. Wenn Sie sich die gesammelten Texte ansehen, besteht die Hälfte aus Werbebeiträgen und Twitter-Spam, sodass man trotz sorgfältiger Suche kaum nutzbare Inhalte für die Serviceplanung findet.
Das ist genau die Hürde, auf die Einzelunternehmer ohne Entwicklerhintergrund oder neue PMs als Erstes stoßen. Bei der Nutzung von Open-Source-Tools wie Last 30 Days (last30days-skill) geht es nicht um gigantische AI-Trends. Es geht darum, eine Umgebung zu schaffen, die die Kosten fest auf 5 USD pro Monat deckelt, unnötigen Lärm herausfiltert und Geschäftschancen aus der Unzufriedenheit der Nutzer ableitet.
Um nicht bei der Umgebungseinrichtung steckenzubleiben, sollten Sie die Installation mit erprobten Befehlen durchführen. Öffnen Sie Ihr Linux- oder macOS-Terminal und führen Sie die Befehle der Reihe nach aus.
sudo apt update && sudo apt install -y git nodejs npm gh pipx.pipx install yt-dlp && pipx ensurepath ein, um das asynchrone Erfassungstool in einen isolierten Bereich zu legen, damit es nicht mit der bestehenden Python-Umgebung kollidiert./plugin marketplace add mvanhorn/last30days-skill und anschließend /plugin install last30days ein, um die Installation des Erfassungs-Skills abzuschließen. Wenn Sie Cursor oder Codex verwenden, installieren Sie es global mit npx skills add mvanhorn/last30days-skill -g.Nach der Installation müssen Sie eine .env-Datei im Stammverzeichnis Ihres Projektordners erstellen und Ihre API-Schlüssel einfügen. Tragen Sie den Anthropic-Schlüssel (ANTHROPIC_API_KEY) und den Scrape Creators-Schlüssel für die X-Erfassung (SCRAPECREATORS_API_KEY) ein. Um zu verhindern, dass die Schlüssel in ein öffentliches Repository wie GitHub gelangen, tragen Sie unbedingt die Zeile .env in die Datei .gitignore im selben Ordner ein.
Sie sollten das Skript nicht sofort ausführen, nur weil Sie die Schlüssel eingegeben haben. Die Anthropic-Konsole hat anfänglich ein monatliches Limit von 100 USD. Wenn eine Code-Schleife falsch läuft, wird das Geld im Nu von Ihrem Konto abgebucht.
Um die Ausgaben zu kontrollieren, gehen Sie im Anthropic-Entwickler-Dashboard (platform.claude.com) zum Menü Billing. Ändern Sie das Monthly Spend Limit auf 5 USD. Schalten Sie auch den Schalter Auto-reload (automatische Wiederaufladung) direkt darunter aus. Sobald die monatlichen Ausgaben 5 USD erreichen, werden nun alle API-Anfragen gestoppt.
Da last30days-skill Daten von Reddit, Hacker News und GitHub über offene APIs und öffentliches JSON abgreift, betragen die Kosten für die Rohdatenerfassung 0 USD. Wenn Sie Prompt Caching und das Modell Claude 3.5 Haiku zum Bereinigen der gesammelten Beiträge verwenden, können Sie selbst mit einem Budget von 5 USD pro Monat täglich Hunderte von Community-Beiträgen problemlos analysieren.
Auf X und Reddit wimmelt es von Eigenwerbung und Affiliate-Links. Wenn Sie diese unbefiltert erfassen, kann man gefälschte Trends leicht als echte Marktbedürfnisse missverstehen.
last30days v3 nutzt standardmäßig Relevanzalgorithmen, aber Sie müssen die Suchparameter manuell anpassen, um saubere Daten zu erhalten. Wenn Sie Reddit-Daten sammeln, grenzen Sie den Bereich auf bestimmte Subreddits wie r/SaaS, r/micro-saas oder r/SideProject ein und legen Sie fest, dass vorrangig Kommentare mit hoher Upvote-Zahl abgerufen werden.
Beim Abgreifen von X-Daten sollten Werbe-Tweets ausgeschlossen werden, die von den Erstellern des Produkts selbst gepostet wurden.
about:"SaaS tool" -from:promoted an den Suchbefehl an, um Werbe-Tweets auszuschließen.INCLUDE_SOURCES=reddit,hackernews,github übergeben, deaktivieren Sie allgemeine Social-Media-Kanäle mit viel Smalltalk und rufen nur Daten aus Communitys ab, in denen sich Entwickler und Unternehmer aufhalten.--as-of=2026-05-01.Durch das Setzen dieser Filter wird Viral-Marketing-Content fast vollständig herausgefiltert. In den Erfassungsergebnissen bleiben nur die echten Fragen und Antworten übrig, die reale Nutzer untereinander ausgetauscht haben.
Die gesammelten Textdaten sind Rohsprache, die direkt von den Nutzern geäußert wurde. Wenn Sie diese einfach nur lesen, vergeuden Sie Zeit. Wenn Sie den folgenden Prompt ausführen und den Text in 4 Kategorien der Unzufriedenheit strukturieren, können Sie jede Woche mehr als 6 Stunden Marktforschungszeit sparen.
`text
[Rollendefinition]
Sie sind ein Senior Product Manager (PM) im Bereich B2B SaaS und IT-Produkte.
[Eingabedaten]
Originaltext der Social Data der letzten 30 Tage, die durch Ausführen von /last30days gesammelt wurden
[Klassifizierungsanweisungen]
Schließen Sie bloße Meinungs- und Gefühlsäußerungen aus den gesammelten Texten aus. Klassifizieren Sie Beschwerden, die bei der Nutzung bestehender Produkte/Dienste aufgetreten sind, in die folgenden 4 Kategorien und stellen Sie diese als Markdown-Tabelle dar.
[Ausgabeformat]
Kategorie | Hauptsächliche zitierte Originaltexte (tatsächliche Sprache der Nutzer) | Häufigkeit/Upvotes | Extrahierbare neue Chancen für die Serviceplanung
`
Nach der Klassifizierung wandeln Sie die von den Nutzern tatsächlich verwendeten Sätze in Landingpage-Texte oder Formulierungen für Konzeptpapiere um. Wenn es beispielsweise auf Reddit viele Beiträge gab wie „Ich habe Angst, weil meine API-Kosten plötzlich 200 Dollar betragen“, extrahieren Sie die Hauptüberschrift der Landingpage als „Echtzeit-System zur automatischen Sperrung, das die Angst vor API-Abrechnungen beseitigt“.
Sie können die gesammelten Ergebnisse mit der Option --emit=html direkt als übersichtliche Briefing-Webseite ausgeben. Die lokal gespeicherten Analysedaten können direkt übernommen und in ein PRD-Dokumenten-Template eingefügt werden.
`markdown
Nutzer erleiden derzeit wöchentlich einen Verlust von [X Stunden] aufgrund von [konkreten technischen Reibungen] bestehender Lösungen.