用 AI 搜尋真實用戶痛點：7 個免費開源工具

想知道用戶真正嘅痛點，唔使靠估——評論、吐槽、搜尋紀錄全部都喺網上面，仲有一堆開源、免費嘅 AI 工具幫你一次過拎埋全部。好多仲係 MCP，裝埋落 Claude 或者 Cursor，直接用人話問佢就得。

📱 Step 1｜App Store / Play Store 評論

呢三個負責幫你爬評論：

• mcp-appstoreMCP

  開源 MCP，同時搜兩間 App Store，拎評論仲順便幫你分析情感同主題——最啱直接攞嚟做 Live Demo。

• google-play-scraper (Python)MIT

  MIT 牌照，star 數約 1k，專攞 Play Store 評論。

• app-store-scraper (Node)

  Node 版，Apple 嗰邊用呢個。舊版 Python 爬蟲 2021 年已經封存，唔好再用。

💬 Step 2｜Reddit 吐槽

想搵吐槽，去 Reddit：

• Reddit Research MCPMCP

  搜 subreddit 同帖文，每個結論都連返原帖出處。Hosted 版唔使 API key，但牌照未確認，用嗰陣留意。

📈 Step 3｜搜尋熱度

想知道某個需求夠唔夠大，問 AI 比較搜尋趨勢：

• Google Trends MCPMCP

  直接同 AI 講要比較嘅關鍵字，佢幫你攞 Google Trends 走勢——同張 slide 嗰張截圖做緊嘅事一樣。

📑 Step 4（進階）｜完整研究報告

想要成份有引用嘅市場研究報告，呢兩個係進階選項，要自己攞 API key：

• GPT ResearcherApache-2.0

  Apache-2.0，star 29.5k，寫到成份有引用嘅市場研究報告。要自己攞 OpenAI 同 Tavily 嘅 API key，當係「返屋企先試」嘅進階工具。

• LangChain Open Deep Research

  LangChain 出嘅類似工具，想多一個選擇可以試下。

🧩 Step 5｜將原始資料變成痛點清單

拎到評論、帖文或者 Trends 數據之後，貼入 Claude，用呢個 prompt 幫你歸納：

We just pulled a batch of app reviews / Reddit posts / Google Trends data using the tools above — pasted below. Please help me:

1. Group the recurring user pain points, and quote the most common original wording for each.
2. Point out which pain point the market still hasn't solved well.
3. If we built one AI feature to solve the top pain point, how should it be designed?

(Paste the reviews / posts / data you pulled)

呢堆工具唔係幫你諗 idea，而係幫你快過其他人攞到真實用戶嘅證據。 證據夠多，你先知邊個痛點值得做。 呢步做足，先去諗用 AI 點樣解決佢。