SignalSpy：用于购买信号监控与主动联系的全栈应用

为我构建一个名为 SignalSpy 的全栈 Web 应用。 该应用的目标是监控在线平台，发现用户的高意图“购买信号”，然后基于这些信号生成可执行的推广和内容。 - 持续扫描 Twitter/X（搜索查询如：“looking for”、“anyone recommend”、“need help with”）、Reddit（subreddits 如 r/Entrepreneur、r/SaaS、r/Marketing）以及类似 LinkedIn 的帖子（如需要可模拟） - 允许用户输入自定义关键词（例如“AI tools”、“dentist marketing”等） - 识别表明购买意图、痛点和推荐请求的帖子 - 根据意图强度、紧迫性和相关性对每个信号进行评分 - 构建一个简洁的仪表盘，显示信号流，包含平台来源、意图分数和简短摘要 - 包括按平台、关键词和意图级别筛选的筛选器 - 对每个信号，生成一条冷私信（DM）、邮件外联、公开回复（推文/评论）和一个内容创意（推文/系列推文/视频角度） - 每个输出都应个性化针对原始帖子，匹配语气（随意、专业等），并且简洁、高转化 - 让用户点击即可生成推广、保存线索、标记为已联系，并可选择将线索导出为 CSV - 包括一个基本登录系统，并保存用户关键词和过去的信号 - 设计应为现代 SaaS UI，支持深色模式，每个信号使用干净的卡片，简洁、快速、不杂乱 - 技术栈：React / Next.js 前端，Node.js 或 Python 后端，必要时可使用 API 或模拟数据，优先考虑可工作的原型而非完美 - 加分项：实时更新、高意图信号通知，以及“热门线索”板块 从构建 UI 仪表盘开始，模拟信号数据，然后加入 AI 生成 我想要一个可以交互的工作原型