producthunt

Descripción general de la skill producthunt

Qué hace la skill producthunt

La skill producthunt es un flujo ligero de obtención de datos de Product Hunt basado en la API oficial de GraphQL. Ayuda a un agente o a un usuario a recuperar posts, topics, users, collections y comentarios de posts de Product Hunt sin tener que componer consultas GraphQL manualmente cada vez.

Quién debería instalar producthunt

La skill producthunt encaja especialmente bien para quienes hacen investigación de lanzamientos, seguimiento de competidores, preparación de outreach a founders o descubrimiento de mercado alrededor de Product Hunt. Resulta especialmente útil si necesitas datos estructurados sobre lanzamientos concretos, páginas de topics, perfiles de makers o tendencias en collections, en lugar de un resumen web genérico.

La necesidad real que resuelve

La mayoría de los usuarios no necesitan “acceso a Product Hunt” en abstracto. Necesitan responder preguntas prácticas con rapidez: qué se lanzó hoy, cómo rindió un producto, qué topics están activos, quién hizo un lanzamiento, qué dicen los comentarios o qué collections importan para discovery. La skill producthunt está pensada para ese trabajo operativo de recuperación de datos.

Por qué usar esto en lugar de un prompt normal

Un prompt normal puede adivinar o resumir páginas públicas, pero esta skill producthunt te da una vía repetible para consultar Product Hunt directamente mediante scripts como scripts/get_post.py, scripts/get_posts.py y scripts/get_user.py. Eso importa cuando necesitas identificadores más limpios, paginación, filtrado por topic y salida en JSON para análisis posteriores.

Principales fortalezas y tradeoffs

Fortalezas:

• Cubre los objetos más habituales de Product Hunt: posts, topics, users, collections, comments
• Usa scripts pequeños y orientados a una tarea específica en lugar de una única herramienta opaca
• Admite búsquedas por ID o slug en varios comandos
• Ofrece --json en comandos de detalle para reutilización estructurada

Tradeoffs:

• Requiere un PRODUCTHUNT_ACCESS_TOKEN válido
• Está centrada principalmente en recuperación de datos, no en analítica avanzada
• El filtrado es útil, pero no lo bastante amplio como para sustituir trabajo GraphQL personalizado en investigaciones avanzadas
• Funciona mejor en flujos basados en terminal, no para usuarios que prefieren interfaces point-and-click

Cómo usar la skill producthunt

Contexto de instalación y requisitos previos

El repositorio no expone un paquete independiente solo para esta skill; vive dentro de ReScienceLab/opc-skills. En la práctica, instalar producthunt significa clonar o añadir el repositorio padre de skills y luego ejecutar los scripts desde skills/producthunt.

También necesitas un token de desarrollador de Product Hunt:
https://www.producthunt.com/v2/oauth/applications

Configúralo en tu shell antes de ejecutar nada:

export PRODUCTHUNT_ACCESS_TOKEN="your_developer_token"

Verificación rápida antes de profundizar

Primero ejecuta una recuperación simple para confirmar que la autenticación y los scripts están bien conectados:

cd skills/producthunt
python3 scripts/get_posts.py --limit 3

Si esto falla, no sigas perdiendo tiempo depurando prompts. Comprueba primero que el token existe, porque scripts/credential.py solo lee la variable de entorno PRODUCTHUNT_ACCESS_TOKEN.

Archivos que conviene leer primero

Para adoptar la skill rápidamente, lee esto en este orden:

1. skills/producthunt/SKILL.md
2. skills/producthunt/scripts/producthunt_api.py
3. skills/producthunt/scripts/get_posts.py
4. skills/producthunt/scripts/get_post.py
5. skills/producthunt/.claude-plugin/plugin.json

Este orden te muestra primero el alcance, luego el comportamiento compartido de la API y después los dos scripts que la mayoría de los usuarios realmente va a usar.

Comandos principales en la skill producthunt

Puntos de entrada habituales:

python3 scripts/get_post.py chatgpt
python3 scripts/get_post.py 12345
python3 scripts/get_posts.py --limit 20
python3 scripts/get_posts.py --topic ai --limit 10
python3 scripts/get_post_comments.py POST_ID --limit 20
python3 scripts/get_topic.py artificial-intelligence
python3 scripts/get_topics.py --query "AI" --limit 20
python3 scripts/get_user.py rrhoover
python3 scripts/get_user_posts.py rrhoover --limit 20
python3 scripts/get_collection.py SLUG_OR_ID
python3 scripts/get_collections.py --featured --limit 20

Qué entrada necesita la skill

La skill producthunt funciona mejor cuando tu petición incluye al menos un identificador o filtro fuerte:

• slug o ID del post
• username
• slug del topic
• slug o ID de la collection
• ventana de fechas
• intención featured/non-featured
• límite de volumen de resultados

Entrada débil: “Busca lanzamientos de IA en Product Hunt.”
Entrada mejor: “Obtén posts de Product Hunt del topic artificial-intelligence, límite 10, y luego revisa los comentarios del resultado con más votos.”

Cómo convertir un objetivo difuso en un prompt sólido

Si quieres que un agente use bien la skill producthunt, especifica:

1. tipo de objeto
2. identificador o filtro
3. rango temporal si aplica
4. formato de salida
5. siguiente acción tras la recuperación

Ejemplo:

Use the producthunt skill to find recent Product Hunt posts in topic `ai` after 2026-01-01, limit 10. Return name, slug, votes, comments, URL, and website. Then identify the 3 most discussed launches for follow-up comment retrieval.

Eso es mucho mejor que:

Check Product Hunt for interesting AI launches.

Mejor flujo de trabajo para investigación de Product Launches

Para producthunt for Product Launches, una secuencia fiable es:

1. get_posts.py para explorar un rango de fechas o un topic
2. get_post.py para obtener detalle de los lanzamientos preseleccionados
3. get_post_comments.py para revisar recepción y objeciones
4. get_user.py o get_user_posts.py para entender mejor a los makers
5. get_collection.py o get_collections.py si importan las listas de discovery

Este flujo por etapas evita recuperar datos de más y aporta mejor contexto que saltar directamente a comentarios o perfiles de usuario.

Cuándo usar salida JSON

Usa --json cuando quieras:

• pasar la salida a otro script
• comparar lanzamientos de forma sistemática
• guardar snapshots para análisis posterior
• evitar el formato de terminal, que puede perder información

Los comandos de detalle como get_post.py y get_collection.py admiten salida JSON. Prioriza JSON si estás construyendo resúmenes, scoring o pipelines de enrichment.

Filtros prácticos que cambian la calidad de los resultados

Hay varias entradas que mejoran de forma tangible el uso de producthunt:

• --topic reduce el ruido de lanzamientos amplios a una vista de categoría realmente útil
• --after y --before hacen explícitas las ventanas de tendencia
• --limit evita salidas largas y ruidosas
• --cursor importa para la paginación cuando necesitas más que la primera página
• --featured es útil cuando solo quieres lanzamientos con más visibilidad

Sin estos filtros, muchos usuarios confunden “la salida de la primera página” con “el mercado”.

Bloqueos habituales de instalación y ejecución

Los mayores frenos de adopción son sencillos:

• falta el token
• se ejecutan comandos fuera del directorio de la skill
• se usa el slug o username equivocado
• se esperan límites por encima del tope de 50 por llamada del script
• se confunden los IDs de posts con los slugs

Los scripts suelen aceptar slug o ID numérico, pero no todos los comandos aceptan cualquier frase humana ambigua. Normaliza tus identificadores cuanto antes.

Qué no hace bien esta skill

Esta guía de producthunt debería dejar clara una limitación: la skill recupera datos de Product Hunt, pero no genera automáticamente una estrategia completa de lanzamiento, modelos de ranking ni validación cruzada con otras fuentes. Si necesitas investigación competitiva más amplia, combínala con datos web, de app stores, redes sociales o reseñas, en vez de tratar Product Hunt como si fuera todo el mercado.

Preguntas frecuentes sobre la skill producthunt

Si soy principiante, ¿la skill producthunt me conviene?

Sí, siempre que te manejes con shell y variables de entorno. Los scripts son pequeños y específicos por tarea, así que un principiante puede copiar comandos conocidos rápidamente. La parte difícil suele ser el acceso a la API de Product Hunt, no los comandos en sí.

¿Necesito el token de la API de Product Hunt?

Sí. La skill producthunt depende de PRODUCTHUNT_ACCESS_TOKEN. Sin él, los scripts no pueden llamar a la API oficial de GraphQL.

¿Es mejor que navegar Product Hunt manualmente?

Para recuperación repetible, sí. La navegación manual sirve para una inspección puntual, pero la skill producthunt es mejor cuando necesitas slugs exactos, resultados paginados, JSON reutilizable o un flujo consistente a través de muchos lanzamientos.

¿Cuándo no debería instalar producthunt?

Omite la instalación de producthunt si:

• no tienes acceso a la API
• solo necesitas una exploración visual puntual
• quieres analítica profunda en lugar de recuperación de datos
• necesitas una experiencia exclusivamente no-code

En esos casos, el coste de configuración puede superar el beneficio.

¿Puedo usar la skill producthunt para monitorizar Product Launches?

Sí, especialmente para revisiones diarias o por topic de lanzamientos. Encaja bien para seguir posts featured, escanear categorías y profundizar en comentarios alrededor de product launches.

¿La skill admite búsqueda amplia sobre todo el contenido?

No exactamente como un motor de búsqueda. Ofrece scripts orientados a posts, topics, users, collections y comments. Si tu caso de uso necesita lógica de consulta muy personalizada, es posible que superes lo que permiten los comandos predefinidos y tengas que modificar scripts/producthunt_api.py o los scripts de consulta directamente.

Cómo mejorar la skill producthunt

Empieza con la consulta más pequeña que valide el encaje

Antes de montar un flujo alrededor de producthunt, prueba un comando estrecho:

python3 scripts/get_post.py <slug>

Si esa única recuperación ya te da los campos que necesitas, entonces amplía a listas, comentarios y búsquedas de usuarios. Así reduces tiempo perdido en configuración.

Usa identificadores más fuertes, no peticiones más amplias

La forma más rápida de mejorar el uso de producthunt es sustituir descripciones vagas por slugs reales, usernames, topics o ventanas de fechas. Los identificadores sólidos reducen búsquedas fallidas y hacen más limpio el análisis posterior.

Usa un patrón de recuperación en dos pasadas

Un buen patrón es:

1. consulta de lista para discovery
2. consulta de detalle para los elementos preseleccionados

Ejemplo:

• Primero: python3 scripts/get_posts.py --topic ai --limit 10
• Después: python3 scripts/get_post.py <slug>

Normalmente esto funciona mejor que pedir comentarios o historial de usuario antes de confirmar cuál es el post correcto.

Revisa comentarios solo después de validar el post

get_post_comments.py es valioso, pero recuperar comentarios tiene más sentido después de verificar el ID o slug exacto del post y confirmar que merece una revisión más profunda. De lo contrario, pierdes tiempo en hilos de discusión irrelevantes.

Usa ventanas de fechas para preguntas de tendencia

Si tu pregunta implica tiempo, exprésalo en la consulta. “Reciente” no es una query. --after YYYY-MM-DD y --before YYYY-MM-DD convierten una petición difusa en algo reproducible, algo crítico para comparar lanzamientos.

Prioriza JSON si vas a comparar resultados

Si vas a clasificar lanzamientos, contar temas o combinar datos de Product Hunt con otras fuentes, usa --json cuando esté disponible. La salida estructurada mejora la reutilización y reduce el trabajo de limpieza de formato.

Ojo con la falsa confianza que pueden dar los datos de Product Hunt

Un fallo común es sobredimensionar las señales de Product Hunt. Los votos, comentarios y el estado featured son indicadores útiles de discovery, pero no miden por completo el éxito de un producto. Usa la skill producthunt para reunir evidencia, no para sustituir el criterio.

Mejora la skill ampliando los scripts

Si la skill producthunt actual se queda cerca de lo que necesitas, pero no llega, el camino más limpio suele ser editar uno de los scripts existentes en vez de empezar desde cero. El repo ya separa responsabilidades en archivos enfocados como:

• scripts/get_posts.py
• scripts/get_post.py
• scripts/get_user.py
• scripts/get_collections.py

Eso hace relativamente sencillo añadir campos, filtros o una nueva consulta GraphQL para tu flujo.

Itera después de la primera salida

Tras el primer resultado, refina según lo que falte:

• alcance incorrecto -> añade filtros de topic o fecha
• demasiada salida -> baja --limit
• contexto insuficiente -> recupera detalle con get_post.py
• necesitas reacción de la audiencia -> recupera comentarios
• necesitas contexto del maker -> recupera datos de usuario

Ese bucle de iteración es la forma más rápida de obtener mejores resultados de la guía de producthunt y de la propia skill.