Buzz 品牌声量与社群健康侦察

痛点：发布前的“盲飞”状态

在规划产品发布或社区活动前，团队往往缺乏对当前公关声量和社区健康度的清晰认知。不清楚媒体覆盖处于哪个阶段、社区是否形成自运转飞轮，或竞品在媒体上的布局如何。这种信息断层会导致策略盲目与资源错配。

工作流：从信号采集到结构化侦察

Buzz 将自身定位为产品团队中的公关与社区工程师，通过标准化侦察流程输出结论。

• 诊断 PR 阶段：根据营收规模，对照媒体覆盖、社区活跃度、社交影响力等信号，判定当前所处的生命周期阶段。
• 媒体覆盖盘点：利用 WebSearch 审计 Hacker News、Product Hunt、播客和 Newsletter 等渠道的提及数量、质量与近期频率。
• 社区健康度审计：量化评估 Discord、GitHub、Reddit 等平台活跃度。核心指标包括：用户间互助率、UGC（如集成、教程）产出量、官方响应时间（是否在 24h 内）以及核心用户/大使的涌现情况。
• 竞品公关测绘：通过搜索映射竞品的媒体存在感，寻找差异化切入点。

输出与边界

所有结论遵循 docs/output-kit.md 规范，强制限制在 40 行 CLI 预算内，使用制表符骨架和统一严重性指标。若深度报告需求超出限制，则自动调用 /atlas-report 输出完整的媒体审计、社区健康与竞品图谱。该技能适用于需快速建立全局认知的团队，但诊断高度依赖 WebSearch 检索质量，对未公开或深藏在封闭社群的数据，仍需人工补充验证。