Faut-il créer votre propre SnitchFeed ?
Trouvez des acheteurs au plus fort de leur intention d'achat : surveillance 24/7 de Reddit, X, LinkedIn, Bluesky et Hacker News, évaluée par AI et transmise en temps réel à votre équipe ou à vos agents.
Un développement de week-end vous donne un détecteur de mots-clés ; SnitchFeed est une raffinerie de signaux. Cinq plateformes réunies dans un seul flux (Reddit, X, LinkedIn, Bluesky, Hacker News), soumis à plusieurs couches de filtrage : requêtes booléennes, notation AI de la pertinence, du sentiment et de l'intention d'achat, et audit du bruit qui continue d'affiner la sélection. Il en ressort une courte liste de discussions qui méritent une réponse, livrée là où vous agissez : Slack, Discord, un tableau de bord en direct ou votre propre agent AI via MCP et REST API. Pour être juste : si seuls Reddit et Hacker News vous intéressent, une version DIY vous mène plus loin que le verdict ne le laisse entendre. Ce sont la couverture de X et de LinkedIn, l'agrégation entre plateformes et la notation ajustée qu'un développement réalisé d'une traite ne peut pas atteindre.
EN → FRAnalyse traduite automatiquement de l’anglais. Prompt original conservé en anglais.
Build a personal social-listening tool inspired by SnitchFeed, starting from an empty folder. This is an honest consolation build: it watches free, open feeds only and does not replace SnitchFeed's aggregation, tuned scoring, or automation layer.
Stack (use exactly this): Next.js 15 + TypeScript + PostgreSQL + BullMQ + Redis.
Core loop:
- Let me define keywords/brand terms and a poll interval per source.
- Poll Reddit's API, Bluesky's search, and Hacker News's Algolia API via a BullMQ worker on a cron schedule; dedupe matches by source + id.
- Score each match's relevance and sentiment with one LLM call (OpenAI or Anthropic); store both alongside the raw post.
- Push new matches to a Slack or Discord incoming webhook.
- Smallest polished UI that closes the loop: add a keyword, watch matches stream in, mark them read or irrelevant.
Rules:
- Single-user and private by default; all data in local Postgres.
- Every API key, app password, and webhook URL in .env, with .env.example provided; never log secrets; validate untrusted input.
- No analytics, telemetry, ads, or accounts beyond what's declared.
- Clear empty, loading, validation, success, and failure states.
Deliberately out of scope (do not fake these): X/Twitter and LinkedIn coverage, cross-platform aggregation and dedup at scale, continuously tuned relevance scoring and noise auditing, a live real-time dashboard, and any agent-facing API/MCP layer.
Finish line:
- Unit tests for the dedupe logic and the scoring call, plus one end-to-end smoke test: keyword added, fake match flows through to a webhook call.
- README covering setup, the exact free APIs used and their rate limits, and this build's limitations versus a paid multi-source listening tool.
- Scripts for install, development, test, build, and a production-style local run.
- Run the tests and the build before finishing; fix errors rather than describing them.Le prompt s’ouvre prérempli dans votre agent. Relisez-le avant de l’exécuter.
Comment créer votre propre version ?
Interrogez quelques flux gratuits et ouverts (l'API de Reddit, le firehose de Bluesky, l'API Algolia de Hacker News) pour trouver des correspondances de mots-clés, faites passer chaque résultat dans un LLM pour lui attribuer une étiquette approximative de pertinence/sentiment et transmettez les correspondances à un webhook Slack ou Discord.
Ce dont vous aurez besoin
- identifiants d'application API Reddit (gratuits)
- mot de passe d'application Bluesky pour l'accès au firehose/à la recherche
- API Algolia de Hacker News (aucune clé requise)
- clé API OpenAI/Anthropic pour l'étiquetage de pertinence et de sentiment
- Postgres hébergé + worker cron ou file d'attente
- URL(s) de webhook entrant Slack/Discord
Parce qu'ici, une mention n'est pas quelque chose à lire, mais quelque chose qui appelle une action. Une personne qui publie « quel outil fait X ? » est au plus fort de son intention, et cette fenêtre se referme en quelques heures ; SnitchFeed vous livre cette discussion notée et étiquetée, puis alimente le suivi : webhooks vers des stacks de prospection comme Clay et HeyReach, ou agent AI traitant la file via MCP. Un détecteur DIY peut trouver des mentions ; il ne peut pas alimenter tout un pipeline.
xtoute la couverture de X/Twitter et de LinkedIn (aucun des deux n'a d'API publique de recherche gratuite) : deux des cinq plateformes disparaissent donc purement et simplement
xun flux unique agrégé et dédupliqué sur cinq plateformes, plutôt que cinq processus d'interrogation à moitié fonctionnels
xla stack de réduction du bruit : grammaire de requêtes booléennes, scores d'adéquation AI, sentiment, étiquettes d'intention et audit automatique du bruit qui ajuste en permanence ce qui passe
xun tableau de bord en temps réel avec flux sélectionnés, vues enregistrées et rapports statistiques, plutôt qu'une notification Slack que vous apprenez à ignorer
xune interface native pour les agents : un serveur MCP et une REST API publique pour que vos propres agents AI puissent rechercher des mentions, créer des dispositifs d'écoute et agir directement sur l'intention
Vous préférez une solution prête à l’emploi ?
F5BotVous envoie un e-mail quand un mot-clé apparaît sur Reddit, Hacker News ou Lobsters. Pas de notation, de tableau de bord, de X ni de LinkedIn · gratuit et ne dort jamais.Gratuit↗Licence, installation et limites de chaque alternative.
Combien coûte SnitchFeed ?
- Facturation mensuelle
- 59 $US/mois59 $US/mois
- Par an
- 708 $US/an708 $US/an
- Facturation annuelle
- 564 $US/an20% moins cher que le mensuel
- Avec une carte brésilienne, IOF de 3,5% inclus
- 308 R$/mois2 947 R$/an
Enregistré dans Ma liste. Un avis s’affichera ici si le prix change.
Vous finalisez l’achat sur le site de SnitchFeed. Vibe Radar ne gère aucun paiement.
| Offre | Mensuel | Annuel (par mois) | Ce qui est inclus |
|---|---|---|---|
| starter | $59≈ 59 $US | $47≈ 47 $US | 7,000 crédits, 10 termes/profils suivis, 3 dispositifs d'écoute, 1 utilisateur, conservation de 3 mois |
| pro | $119≈ 119 $US | $95≈ 95 $US | 21,000 crédits, 30 termes/profils suivis, 10 dispositifs d'écoute, 5 utilisateurs, conservation de 6 mois |
| enterprise | $399≈ 399 $US | - | Crédits/termes/dispositifs d'écoute sur mesure, utilisateurs et conservation illimités |
Offre gratuiteaucune offre gratuite
Conditions de facturationmensuel + annuel ; essai de 7 jours avec 800 crédits, sans carte bancaire
Coûts supplémentairesLes crédits sont consommés par scan/action : scan/recherche X 2, scan/recherche LinkedIn 4, notation AI d'une mention 0.5 ; aucun tarif public pour les crédits de dépassement.
verified 2026-08-14 · source ↗
Construire ou s’abonner à SnitchFeed ?
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 (pas un véritable remplacement ; outil de consolation en un à deux jours). Ne chiffre pas ce que vous perdez (support, intégrations, sécurité).
Puis-je recréer SnitchFeed ?
Pas vraiment. La valeur de SnitchFeed n’est pas dans le code : L'un des rares outils ici conçus pour être utilisés par des agents AI via MCP, et pas seulement remplacés par un agent. Voir l’analyse ci-dessus.
Combien coûte SnitchFeed ?
SnitchFeed coûte environ 59 $US/mois (Starter, vérifié le 05/08/2026), soit 564 $US par an.
Que perd-on en remplaçant SnitchFeed ?
Honnêtement : toute la couverture de X/Twitter et de LinkedIn (aucun des deux n'a d'API publique de recherche gratuite) : deux des cinq plateformes disparaissent donc purement et simplement; un flux unique agrégé et dédupliqué sur cinq plateformes, plutôt que cinq processus d'interrogation à moitié fonctionnels; la stack de réduction du bruit : grammaire de requêtes booléennes, scores d'adéquation AI, sentiment, étiquettes d'intention et audit automatique du bruit qui ajuste en permanence ce qui passe; un tableau de bord en temps réel avec flux sélectionnés, vues enregistrées et rapports statistiques, plutôt qu'une notification Slack que vous apprenez à ignorer; une interface native pour les agents : un serveur MCP et une REST API publique pour que vos propres agents AI puissent rechercher des mentions, créer des dispositifs d'écoute et agir directement sur l'intention. Si l’un de ces points compte pour vous, continuez à payer.
Existe-t-il une alternative open source à SnitchFeed ?
Oui : F5Bot (Vous envoie un e-mail quand un mot-clé apparaît sur Reddit, Hacker News ou Lobsters. Pas de notation, de tableau de bord, de X ni de LinkedIn · gratuit et ne dort jamais.) Le prompt sert quand vous le voulez exactement à votre façon.