我用 Claude Code 的 Ralph Loop 写了一份 8 万字的市场调研报告

Bundy
10 阅读4分钟

我用 Claude Code 的 Ralph Loop 写了一份 8 万字的市场调研报告

循环插件让 AI 自动迭代调研，整个过程我我终于没有手动复制粘贴了。

缘起

做 React + Node 全栈这几年，一直有个副业梦。

不是接外包，是想做一款自己的产品。最近在研究 Shopify 插件市场，想着能不能给出海的中国商家做个利润追踪工具。

但我不懂商业分析，做产品不能拍脑袋，得有数据支撑。专业的市场调研报告动辄几千美金，个人开发者哪买得起。

于是我试了试用 AI 做调研。

Claude Code 和普通 AI 的区别

一开始也用过 Chatgpt，但很快发现问题：

  1. 上下文太短，聊几句就忘了前面说的
  2. 没法操作本地文件，每次都要复制粘贴
  3. 下次对话又得重新开始

后来发现了 Claude Code，它有一个功能让我决定用它：200K 上下文 + 本地文件操作。

这意味着它可以：

  • 讌同一个对话里持续讨论一个复杂话题
  • 直接读写本地的 markdown 文档
  • 有个 MEMORY.md 自动保存关键信息
  • 联网搜索实时数据

Ralph Loop：让 AI 自动迭代

这是 Claude Code 最让我惊艳的功能。

普通的 AI 对话是一次性的，你问什么它答什么。但调研不是这样的，调研需要不断深入、不断补充。

Ralph Loop 让我可以设置一个循环指令：

继续调研，一定要拿到全面的市场数据

然后 Claude Code 就会：

  1. 搜索当前章节缺少什么数据
  2. 萜索最新的市场信息
  3. 把结果追加到文档
  4. 检查还有没有遗漏
  5. 继续下一轮

我的循环过程

我启动了循环，然后去忙别的事了。

几个小时后回来看，文档从 10 个章节变成了 90 个章节。

每一轮它都在自动：

  • 搜索竞品信息
  • 补充定价数据
  • 添加用户评价
  • 完善技术方案
  • 检查数据准确性

我完全没有参与这个过程，除了最开始设置目标。

循环的效果

第 1 轮：10 个章节，约 5,000 字
第 2 轮：补充竞品定价
第 3 轮：添加用户评价分析
第 4 轮：完善市场规模数据
第 5 轮：补充技术实现方案
第 6 轮：添加风险评估
第 7 轮：最终整理和总结

最终成果：
- 90 个章节
- 约 80,000 字
- 6,006 行

这和手动调研的区别

如果手动做这个调研：

  1. 搜索竞品信息 -> 复制到文档
  2. 搜索定价 -> 复制到文档
  3. 搜索用户评价 -> 复制到文档
  4. 发现缺少数据 -> 继续搜索
  5. 重复以上步骤几百次

整个过程需要不断切换上下文，复制粘贴，整理格式。

用 Ralph Loop：

  • 设置一次指令
  • 等几个小时
  • 收获一份完整的报告

具体用法

吿动循环

/ralph-loop "继续调研，一定要拿到全面的市场数据"

查看进度

随时可以用 /tasks 查看当前状态。

停止循环

用 /ralph-wiggum:cancel-ralph 可以停止。

苿到的几个关键数据

通过 7 轮循环，报告越来越完整：

竞品定价分析

TrueProfit: $35-60/月, 评分 4.9
BeProfit: $29.99/月, 评分 4.7
SimplyCost: $4.99/月, 评分 4.8

发现一个价格缺口： $10-25 这个价位几乎没有优质产品

开发者收入分布

54.53% 月收入 < $1,000
35% 零收入
Top 0.18% 年入 > $1M
Top 25% 年入 $167K+

中位数： $725/月

心理定价

调研发现 6.99比6.99 比 9.99 转化率更高。

7以下被视为便宜，超过7 以下被视为便宜，超过 10 转化率会断崖下跌。

成功率

只有 10-15%，但这让我有了正确预期。

Ralph Loop 的局限

  1. 需要设置明确的循环指令，指令太模糊效果不好
  2. 循环次数要控制，不然会一直跑下去
  3. 需要定期检查进度，确保方向正确

最终成果

shopify-market-research-report.md
- 90 个章节
- 约 80,000 字
- 6,006 行

shopify-market-research-report.pdf
- 可分享的 PDF 版本

我的体会

循环比一次性完美重要

Ralph Loop 的核心思想是不要想一次做完，让 AI 多跑几轮。

每一轮都会发现新的数据缺口，然后自动补上。

工具要能操作文件

能直接读写本地文件，这是和普通 AI 聊天工具最大的区别。

不用复制粘贴，文档直接在本地更新。

设置明确的目标

循环开始前要给清晰的指令，告诉 AI：

  • 调研什么
  • 目标是什么
  • 哪些数据更重要

写在最后

8 万字的调研报告，如果纯靠人工，可能需要几周甚至几个月。

用 Ralph Loop，几个小时就完成了核心内容。

不是说 AI 完全替代了人的思考，而是 AI 把执行工作做了，让我能专注于决策。

如果你也想尝试：

  1. 安装 Claude Code
  2. 创建一个项目目录
  3. 给出调研目标
  4. 启动 Ralph Loop
  5. 等几个小时

最重要的一点：不要追求一次完美，让 AI 帮你迭代。

报告地址： juejin.cn/post/761521…

本文作者：一个想搞副业的前端开发

avatar
文章
阅读
粉丝