Aether - 产品想法调研与决策系统

全网产品想法情报与决策系统 — 帮助创业者和产品经理在投入开发前，通过多平台数据采集和分析，科学判断产品想法的市场价值和切入策略。

技术架构

• 桌面壳: Tauri v2
• 前端: React + TypeScript + Vite + Tailwind CSS
• 后端: Rust (Tokio async runtime)
• 数据库: SQLite (bundled, WAL mode, FTS5)
• 并行调度: Tokio + Semaphore-based rate limiting

核心功能

1. 想法建模: 将模糊想法标准化为可研究对象
2. 多平台采集: Google、Reddit、G2、App Store 等 8 类数据源
3. 竞品识别: 结构化竞品卡片 + 分类树
4. 用户声音挖掘: 情绪判断、主题聚类、差评分析
5. 信号抽取: 10 种信号类型（需求/痛点/替代/竞品/满意/不满/改进/付费/趋势/风险）
6. 九维评估: 需求强度、痛点强度、市场拥挤度、差异化空间等
7. 策略生成: 5 种切入策略（蓝海验证/差评切入/细分人群/体验重构/暂缓进入）
8. 验证计划: 访谈、落地页、投放测试等行动计划

开发运行

前置条件

• Rust 1.70+
• Node.js 18+
• Tauri CLI: cargo install tauri-cli

启动开发模式

npm install
npm run tauri dev

构建生产版本

npm run tauri build

项目结构

src/                    # React 前端
  components/           # UI 组件
  types.ts              # TypeScript 类型定义
  mockData.ts           # 默认配置
src-tauri/              # Rust 后端
  src/
    main.rs             # Tauri 入口
    lib.rs              # 库根
    models/mod.rs       # 数据模型
    db/mod.rs           # SQLite 数据库层
    config/mod.rs       # 配置系统
    adapters/           # 平台适配器 (Google, Reddit, G2, App Store)
    scheduler/mod.rs    # 并行调度器
    analysis/mod.rs     # 分析引擎 (信号抽取/主题聚类/评估/策略)
    commands/mod.rs     # Tauri 命令
  migrations/           # 数据库迁移
  Cargo.toml
  tauri.conf.json

数据源覆盖

类型	代表平台	状态
搜索引擎	Google Search	已实现
社区论坛	Reddit	已实现
软件点评	G2 / Capterra	已实现
应用商店	App Store (iTunes API)	已实现
产品目录	Product Hunt	可启用
社交媒体	X / Twitter	可启用
替代品目录	AlternativeTo	可启用

三权配置体系

• 系统默认: 程序内置，开箱即用
• 用户全局: 在「设置中心」修改，持久化到 SQLite
• 项目级覆盖: 在「平台配置」针对单个项目独立调整

License

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