Vale construir sua versão de IdeaFast?
Varre conversas do Reddit, agrupa-as em temas de dor com pontuação, apoiados em citações reais, e transforma os mais fortes em ideias de startup
O pipeline é trabalho honesto que um agente consegue fazer: puxar o JSON público do Reddit, pré-filtrar textos com cara de reclamação, classificar com um LLM, gerar embeddings e agrupar, ranquear por frequência vezes gravidade vezes recência. Um fim de semana entrega temas de dor ranqueados, com permalinks reais, para dois ou três subreddits que você já conhece. O que não sai de uma só sessão é tudo o que vem depois da demo: ficar dentro dos limites de taxa do Reddit em escala, escolher quais comunidades valem a varredura quando você ainda não sabe, deduplicar a mesma dor entre execuções para que a semana dois não seja a semana um de novo e manter a conta do LLM abaixo do preço da assinatura. O veredito é “mais ou menos”, e não “sim”, porque a primeira execução é fácil e a décima é onde o produto de fato vive.
EN → PTPesquisa traduzida automaticamente do inglês. Prompt original preservado em inglês.
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.O prompt abre preenchido no seu agente. Revise antes de executar.
Como seria construir sua versão?
Puxe publicações e comentários de alguns subreddits públicos, classifique reclamações com um LLM, agrupe-as em temas de dor nomeados e ranqueie com evidências de citações clicáveis.
O que você vai precisar
- chave de API da Anthropic ou da OpenAI
- modelo de embeddings
- SQLite
- paciência com os limites de taxa do Reddit
O clustering não é a parte difícil; a infraestrutura chata em volta dele é. O Reddit limita clientes agressivos, então um corpus de verdade exige ingestão paciente em segundo plano, e não uma varredura que você dispara e fica olhando. As pessoas pagam para pular o aquecimento e a conta de API, não porque os dados sejam secretos. Tudo é público.
xdescoberta de comunidades: você só consegue varrer subreddits em que já pensou
xdeduplicação entre varreduras, então execuções repetidas trazem de volta as mesmas dores como se fossem novas
xum corpus aquecido: toda varredura nova paga a espera completa de ingestão
xcontrole de custos: a classificação ingênua com LLM de um subreddit movimentado fica cara rápido
xa camada de geração e validação de ideias sobre os clusters brutos
Quanto custa IdeaFast?
- Plano mensal
- US$ 19/mêsUS$ 19/mês
- Por ano
- US$ 228/anoUS$ 228/ano
- No cartão, com IOF de 3,5%
- R$ 99,29/mêsR$ 1.191/ano
Salvo na Minha lista. Você recebe um aviso aqui no site quando o preço mudar.
Você conclui a compra no site de IdeaFast. O Vibe Radar não intermedeia pagamentos.
| Plano | Mensal | Anual (por mês) | O que inclui |
|---|---|---|---|
| explorer | $9/espaço de trabalho≈ US$ 9 | - | 1 varredura/dia; 1 subreddit/varredura; 3 citações de evidência/ponto de dor; 2 ideias/ponto de dor. |
| founder | $19/espaço de trabalho≈ US$ 19 | - | 5 varreduras/dia; 2 subreddits/varredura; 10 citações de evidência/ponto de dor; 5 ideias/ponto de dor. |
| builder | $49/espaço de trabalho≈ US$ 49 | - | 10 varreduras/dia; 5 subreddits/varredura; 30 citações de evidência/ponto de dor; 10 ideias/ponto de dor. |
Plano gratuitosem plano gratuito
Condições de cobrançaSomente mensal; nenhum plano anual foi oferecido publicamente. Cada plano pago tem teste de 7 dias.
Custos adicionaisPacotes extras de varreduras custam $5 por 2 varreduras e não expiram.
verified 2026-08-12 · source ↗
Vale mais construir ou assinar IdeaFast?
Ajuste os números: horas para construir, valor da sua hora, custos para manter no ar e o preço da assinatura.
Em 24 meses, assinar sai mais barato.
Horas iniciais estimadas a partir da análise (vários dias). Não inclui o valor do que você deixa de ter (suporte, integrações, segurança).
Dá para recriar IdeaFast?
Em parte. O núcleo de IdeaFast dá para construir em um fim de semana com o prompt desta página, mas há lacunas reais: descoberta de comunidades: você só consegue varrer subreddits em que já pensou, deduplicação entre varreduras, então execuções repetidas trazem de volta as mesmas dores como se fossem novas. Leia a lista acima antes de começar.
Quanto custa IdeaFast?
IdeaFast custa cerca de US$ 19/mês (Founder, checado em 20/10/2026), ou seja, US$ 228 por ano.
O que eu perco ao substituir IdeaFast?
Sinceramente: descoberta de comunidades: você só consegue varrer subreddits em que já pensou; deduplicação entre varreduras, então execuções repetidas trazem de volta as mesmas dores como se fossem novas; um corpus aquecido: toda varredura nova paga a espera completa de ingestão; controle de custos: a classificação ingênua com LLM de um subreddit movimentado fica cara rápido; a camada de geração e validação de ideias sobre os clusters brutos. Se algum desses pontos é essencial para você, continue pagando.
Existe uma alternativa aberta para IdeaFast?
Sim: PRAW (Wrapper em Python da API do Reddit, o ponto de partida habitual para a metade de ingestão), BERTopic (Agrupamento de tópicos sobre embeddings, cobre a etapa de agrupamento sem um LLM). Usar projetos prontos também é vibecoding; o prompt é para quando você quer do seu jeito.