Faut-il créer votre propre IdeaFast ?
Analyse les conversations Reddit, les regroupe en thèmes de problèmes notés et étayés par de vraies citations, puis transforme les plus prometteurs en idées de startups
La chaîne de traitement constitue un travail concret qu'un agent peut réaliser : récupérer le JSON public de Reddit, préfiltrer les textes qui ressemblent à des plaintes, les classer avec un LLM, les vectoriser et les regrouper, puis les classer selon la fréquence multipliée par la gravité multipliée par la récence. Un week-end vous donne des thèmes de problèmes classés avec de vrais permaliens pour deux ou trois subreddits que vous connaissez déjà. Ce qui ne sort pas d'une seule session, c'est tout ce qui suit la démonstration : respecter les limites de débit de Reddit à grande échelle, choisir les communautés qui méritent d'être analysées lorsque vous ne le savez pas déjà, dédupliquer un même problème entre les exécutions pour que la deuxième semaine ne répète pas la première, et maintenir la facture du LLM sous le prix de l'abonnement. Le verdict est « en partie », et non « oui », car la première exécution est facile et c'est à la dixième que le produit se révèle vraiment.
EN → FRAnalyse traduite automatiquement de l’anglais. Prompt original conservé en anglais.
Build me a Reddit pain finder: a local CLI plus a small dashboard that reads public
Reddit and turns complaints into ranked pain themes with clickable evidence.
- TypeScript on Node 22, SQLite via better-sqlite3, Hono for the dashboard. One
repo, one `npm run scan` entrypoint. No accounts, no cloud, no telemetry.
- Input: subreddits.txt plus a timeframe flag (default 90 days). Fetch posts and
top level comments from Reddit's public JSON endpoints, for example
https://www.reddit.com/r/<sub>/top.json?t=year. One request every 2 seconds, a
real descriptive User-Agent, and cache every raw response in SQLite so re-runs
cost nothing. No OAuth, no logged-in scraping.
- Prefilter to complaint-shaped text with cheap regexes ("I hate", "why is there
no", "wasted hours", "workaround", "gave up on") before spending a single
token. This is the whole cost story, do it first.
- Classify survivors with Claude (ANTHROPIC_API_KEY in .env, batched, cached by
content hash) into: is_pain, severity 1 to 5, one line summary.
- Cluster: embed the summaries, group at cosine similarity above 0.82, then have
Claude name each cluster and pick its 5 strongest verbatim quotes with
permalinks. Never paraphrase a quote, evidence has to be clickable or it is
worthless.
- Score each cluster as frequency x mean severity x recency decay, and persist
scores per run so a later scan can show what moved.
- Dashboard on localhost:3000: ranked clusters, expandable quotes with permalinks,
filter by subreddit, CSV export.
- README: how to choose subreddits, the rate limit rule and why breaking it gets
you blocked, and rough token cost per 1000 comments.
- Out of scope: sources other than Reddit, idea generation, and cross-scan dedupe.
Get one subreddit list producing clusters you actually trust first.Le prompt s’ouvre prérempli dans votre agent. Relisez-le avant de l’exécuter.
Comment créer votre propre version ?
Récupérez les publications et commentaires d'une poignée de subreddits publics, classez les plaintes avec un LLM, regroupez-les en thèmes de problèmes nommés et classez-les avec des citations justificatives cliquables.
Ce dont vous aurez besoin
- clé API Anthropic ou OpenAI
- modèle de vectorisation
- SQLite
- patience face aux limites de débit de Reddit
Le regroupement n'est pas la partie difficile ; c'est l'infrastructure ennuyeuse qui l'entoure. Reddit bride les clients agressifs ; un véritable corpus exige donc une ingestion patiente en arrière-plan, plutôt qu'une analyse que vous lancez et regardez tourner. Les utilisateurs paient pour éviter la phase de préparation et la facture d'API, et non parce que les données sont secrètes. Tout est public.
xla découverte de communautés : vous ne pouvez analyser que les subreddits auxquels vous avez déjà pensé
xla déduplication entre analyses : les exécutions répétées font donc ressortir les mêmes problèmes comme s'ils étaient nouveaux
xun corpus déjà constitué : chaque nouvelle analyse impose toute l'attente de l'ingestion
xla maîtrise des coûts : une classification naïve par LLM d'un subreddit très actif devient vite coûteuse
xla couche de génération et de validation d'idées au-dessus des regroupements bruts
Combien coûte IdeaFast ?
- Facturation mensuelle
- 19 $US/mois19 $US/mois
- Par an
- 228 $US/an228 $US/an
- Avec une carte brésilienne, IOF de 3,5% inclus
- 99,08 R$/mois1 189 R$/an
Enregistré dans Ma liste. Un avis s’affichera ici si le prix change.
Vous finalisez l’achat sur le site de IdeaFast. Vibe Radar ne gère aucun paiement.
| Offre | Mensuel | Annuel (par mois) | Ce qui est inclus |
|---|---|---|---|
| explorer | $9/espace de travail≈ 9 $US | - | 1 analyse/jour ; 1 subreddit/analyse ; 3 citations justificatives/problème ; 2 idées/problème. |
| founder | $19/espace de travail≈ 19 $US | - | 5 analyses/jour ; 2 subreddits/analyse ; 10 citations justificatives/problème ; 5 idées/problème. |
| builder | $49/espace de travail≈ 49 $US | - | 10 analyses/jour ; 5 subreddits/analyse ; 30 citations justificatives/problème ; 10 idées/problème. |
Offre gratuiteaucune offre gratuite
Conditions de facturationMensuel uniquement ; aucune offre annuelle n'était proposée publiquement. Chaque offre payante comprend un essai de 7 jours.
Coûts supplémentairesLes lots d'analyses supplémentaires coûtent $5 pour 2 analyses et n'expirent pas.
verified 2026-08-12 · source ↗
Construire ou s’abonner à IdeaFast ?
Ajustez les chiffres : heures de développement, taux horaire, coûts d’exploitation et prix de l’abonnement.
Sur 24 mois, l’abonnement coûte moins cher.
Heures estimées d’après l’analyse (plusieurs jours). Ne chiffre pas ce que vous perdez (support, intégrations, sécurité).
Puis-je recréer IdeaFast ?
En partie. Le cœur de IdeaFast se construit en un week-end avec le prompt de cette page, mais il reste de vraies lacunes : la découverte de communautés : vous ne pouvez analyser que les subreddits auxquels vous avez déjà pensé, la déduplication entre analyses : les exécutions répétées font donc ressortir les mêmes problèmes comme s'ils étaient nouveaux. Lisez la liste ci-dessus avant de vous lancer.
Combien coûte IdeaFast ?
IdeaFast coûte environ 19 $US/mois (Founder, vérifié le 20/10/2026), soit 228 $US par an.
Que perd-on en remplaçant IdeaFast ?
Honnêtement : la découverte de communautés : vous ne pouvez analyser que les subreddits auxquels vous avez déjà pensé; la déduplication entre analyses : les exécutions répétées font donc ressortir les mêmes problèmes comme s'ils étaient nouveaux; un corpus déjà constitué : chaque nouvelle analyse impose toute l'attente de l'ingestion; la maîtrise des coûts : une classification naïve par LLM d'un subreddit très actif devient vite coûteuse; la couche de génération et de validation d'idées au-dessus des regroupements bruts. Si l’un de ces points compte pour vous, continuez à payer.
Existe-t-il une alternative open source à IdeaFast ?
Oui : PRAW (Bibliothèque Python pour l'API Reddit, point de départ habituel pour la partie ingestion), BERTopic (Regroupement thématique à partir de vecteurs, couvrant l'étape de regroupement sans LLM). Partir de l’existant, c’est aussi du vibecoding ; le prompt sert quand vous le voulez exactement à votre façon.