AI 需求雷达与产品工厂是一个面向 AI 产品孵化的本地桌面工作台。系统围绕“从真实评论到可售卖产品”的闭环设计，支持从公开评论、授权导出、本地 CSV/JSONL/JSON/TXT 文件和合规数据服务中导入需求信号，再经过评论清洗、需求标签识别、聚类归并、商业化评分、Codex 分析、OpportunityMemo 版本管理、产品项目看板和发布复盘，持续发现值得快速验证的小产品机会。
系统以“可赚钱需求榜”为目标，综合情绪强度、讨论热度、跨平台重复、付费信号、可交付性、分发难度、竞争压力、合规风险和证据置信进行排序。每个需求主题都能追溯代表评论、平台来源、热度证据和扣分原因，避免只看 AI 总结。
1. 采集雷达：支持多渠道权重配置、数据源适配器管理、本地文件导入、B站公开发现、TikHub 授权 API 适配、后台 worker 状态、LaunchAgent 常驻任务、热点发现队列和采集决策审计。
2. 需求清洗：自动识别求助、求教程、求安装、求资源、求机会、愿意付费、强情绪等信号；过滤噪音评论；支持重复评论去重、清洗状态、风险标签、删除影响统计和清理审计。
3. 机会评分：按商业价值排序需求主题，评分维度包括情绪强度、讨论热度、跨平台重复、付费可能、可交付性、分发难度、竞争压力、合规风险和证据置信。
4. 产品工厂：支持 Codex 分析任务队列、结构化 OpportunityMemo 版本管理、产品项目看板、MVP 范围、价格假设、分发渠道、风险和下一步动作记录。
5. 发布复盘：记录浏览、咨询、付费、退款、收入和用户反馈；生成日报、周报、爆发主题提醒、趋势诊断、清洗复查和评分模型候选版本。
6. 本地自动化：支持 SQLite 本地数据库、Node.js worker、macOS LaunchAgent、doctor 健康诊断、UI smoke、worker smoke 和自动备份恢复。
1. 项目采用本地优先架构：前端用 React + TypeScript + Vite 实现桌面工作台界面，外层用 Electron 打包成 macOS 本地 App；数据层使用本机 SQLite 持久化评论、帖子、渠道、需求簇、机会评分、Codex 分析任务、产品项目、日报和审计记录。后台用 Node.js worker 负责定时导入、清洗、去重、评分和生成分析任务，并通过 macOS LaunchAgent 支持每小时常驻运行。
2. 核心链路：多渠道数据输入 -> 评论清洗与标签识别 -> 需求聚类 -> 商业机会评分 -> Codex 分析队列 -> OpportunityMemo -> 产品工厂看板 -> 发布复盘。评论数据支持 CSV、TXT、JSON、JSONL、本地目录导入，以及 B站公开链接和 TikHub 授权 API 适配。系统会识别“求教程、求安装、求资源、愿意付费、强情绪”等信号，并按情绪强度、热度、付费可能、可交付性、分发难度、竞争压力和合规风险打分，输出“可赚钱需求榜”。
3. 工程上实现了 SQLite schema 迁移、增量去重、删除影响统计、自动备份、worker lock、防重复运行、失败退避重试、doctor 健康诊断、UI smoke、worker smoke 和 Vitest 单元/集成测试。Codex CLI 通过任务队列和 outbox 接入，只生成分析、memo 和产品草稿，不自动改代码或发布。
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