
DeepPoint AI:社交媒体用户痛点深度挖掘利器
对于个人开发者而言,如何精准把握用户需求,找到“真正”的痛点并转化为产品创意,一直是个挑战。今天,我将向大家介绍一款开源神器——DeepPoint AI。它是一个帮助个人开发者从社交媒体自动发现用户核心痛点的 Web 应用,并支持智能聚类分析和 AI 产品方案生成,是您产品灵感路上的强大助手!
核心功能一览
DeepPoint AI 的核心魅力在于其强大的自动化和智能化能力:
1. 痛点分析模块
这个模块是 DeepPoint AI 的大脑,它能帮您:
* 智能抓取:输入关键词,自动抓取抖音相关视频和评论,获取海量用户原始反馈。
* 语义聚类:基于 embedding + DBSCAN 算法,对抓取到的评论进行智能聚类,将相似的痛点归为一类。
* AI 深度分析:调用智谱 GLM-4.6 思考模型,对聚类后的痛点进行深度剖析,分析维度包括:
* 痛点深度(表面痛点 → 根本原因 → 用户场景 → 情感强度)
* 市场格局(现有方案 → 未满足需求 → 机会分析)
* MVP 计划(核心功能 → 验证假设 → 首批用户 → 成本估算)
* 优先级评估:通过需求强度、市场规模和竞争度综合评估,为每个痛点提供优先级评分。
* 可视化与导出:结果以可视化表格展示,并支持一键导出 CSV 格式报告,原始数据也能轻松导出。
2. AI 产品建议模块
当痛点被精准识别后,DeepPoint AI 更能化身“AI 产品经理”:
* 自动生成产品方案:基于分析结果,自动生成包含核心功能、技术栈、开发路线图等在内的完整产品方案。
* 潜力评估:同时评估实现难度和市场潜力,助您决策。
3. 多语言支持
考虑到国际化需求,DeepPoint AI 原生支持中文/英文界面切换,AI 分析结果也能根据当前语言自动输出。
技术解密与数据源
DeepPoint AI 融合了前端、后端和 AI 技术,为个人开发者提供了坚实的技术支撑:
- 前端框架:基于 Next.js 15 + React 19 和 Tailwind CSS 4 构建,提供流畅的用户体验。
- 后端与 AI:采用 Next.js API Routes 提供服务,数据采集层使用 Python + DrissionPage / Playwright。核心 AI 分析由智谱 GLM-4.6 和 embedding-3 模型驱动。
- 聚类算法:采用先进的 embedding + DBSCAN 语义聚类算法,确保痛点分析的准确性。
- 数据源:目前主要支持抖音(新旧版本均可用,新版反检测更强,需扫码登录)。小红书数据源因存在封号风险已暂停使用。
快速上手指南
想要立即体验 DeepPoint AI?跟着我的步骤快速部署:
1. 环境要求
确保您的系统满足以下条件:
* Node.js >= 18
* Python >= 3.10
* npm 或 pnpm
* Google Chrome (用于浏览器自动化)
2. 安装依赖
bash
克隆项目
git clone https://github.com/weiyf2/deeppoint-ai.git
cd deeppoint-ai
安装 Node.js 依赖
npm install
安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt
如果使用新版抖音数据源,还需安装浏览器驱动
playwright install chromium
3. 配置环境变量
复制示例文件并编辑 .env.local:
bash
cp .env.example .env.local
编辑 .env.local 文件,GLM_API_KEY 必填:
ini
智谱AI GLM API配置 (必需)
注册地址: https://open.bigmodel.cn/
GLM_API_KEY=your_glm_api_key_here
GLM_MODEL_NAME=glm-4.6
GLM_EMBEDDING_MODEL=embedding-3
浏览器配置 (服务器环境设为 true 启用无头模式)
HEADLESS=false
4. 运行项目
bash
开发模式
npm run dev
生产构建
npm run build
npm run start
然后访问 http://localhost:3000 即可开始您的痛点探索之旅!
总结
DeepPoint AI 为个人开发者提供了一个强大的工具,能够系统性地从海量社交媒体数据中发现用户痛点,并通过 AI 洞察生成富有潜力的产品方案。无论是寻找下一个爆款产品灵感,还是优化现有产品功能,DeepPoint AI 都值得一试。本项目采用 MIT License 开源,欢迎大家探索和贡献!
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