feat(browser): auto-commit con 178 cambios

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-06-20 18:22:23 +02:00
parent 7d100e7f3e
commit 763e06c127
178 changed files with 19917 additions and 317 deletions
@@ -0,0 +1,78 @@
+---
+name: fetch_reddit_search
+kind: function
+lang: py
+domain: datascience
+version: "1.0.0"
+purity: impure
+signature: "def fetch_reddit_search(query: str, subreddits: list[str] = None, limit: int = 50, sort: str = \"new\") -> list[dict]"
+description: "Busca posts en Reddit via la API JSON publica (sin auth) y los normaliza a un shape comun de market intelligence. Por subreddit (o global si None), GET a search.json con t=year. Tolera errores por subreddit (429, red) continuando con los demas. Requiere User-Agent obligatorio."
+tags: [market-intel, reddit, scraping, http, social, demand, impure, datascience]
+uses_functions: []
+uses_types: []
+returns: []
+returns_optional: false
+error_type: "error_go_core"
+imports: [requests]
+params:
+  - name: query
+    desc: "termino de busqueda (ej: 'csv dedupe tool')"
+  - name: subreddits
+    desc: "lista de subreddits sin prefijo r/ (ej: ['SaaS','Entrepreneur']). Si None o vacio -> busqueda global en todo Reddit"
+  - name: limit
+    desc: "maximo de resultados por subreddit (o por la busqueda global). Reddit topea ~100"
+  - name: sort
+    desc: "orden de Reddit: 'new' (default), 'relevance', 'top', 'comments', 'hot'"
+output: "list[dict] (puede ser []). Cada fila: {source:'reddit', platform_id:str, title:str, body:str, url:str, author:str, channel:str, created_utc:float, platform_score:int, query:str}"
+tested: true
+tests:
+  - "parser normaliza children al shape exacto"
+  - "selftext vacio se mapea a body vacio"
+  - "children vacio devuelve lista vacia"
+test_file_path: "python/functions/datascience/fetch_reddit_search_test.py"
+file_path: "python/functions/datascience/fetch_reddit_search.py"
+---
+
+## Ejemplo
+
+```python
+from datascience import fetch_reddit_search
+
+# Buscar en subreddits concretos
+rows = fetch_reddit_search(
+    "csv dedupe tool",
+    subreddits=["SaaS", "Entrepreneur"],
+    limit=25,
+    sort="new",
+)
+for r in rows[:3]:
+    print(r["channel"], r["platform_score"], r["title"])
+
+# Busqueda global (sin subreddits)
+rows_global = fetch_reddit_search("i wish there was a tool", limit=50)
+```
+
+## Cuando usarla
+
+Usala como primera fase de un pipeline de market intelligence: recolectar
+conversaciones reales de Reddit donde la gente expresa necesidades o busca
+herramientas. Combina la salida con `score_demand_signal` para puntuar cada
+post por senal de demanda. Cubre subreddits de nicho (`subreddits=[...]`) o
+escanea todo Reddit (busqueda global).
+
+## Gotchas
+
+- **User-Agent obligatorio**: Reddit devuelve `429 Too Many Requests` si no se
+  envia un User-Agent identificable. Esta funcion envia
+  `demand_radar/0.1 (registry market-intel)` por defecto.
+- **Rate limiting**: la API publica sin auth tiene limites estrictos. Si haces
+  muchas llamadas seguidas o pides muchos subreddits, Reddit puede empezar a
+  devolver 429. La funcion **tolera** estos fallos por subreddit (try/except) y
+  sigue con los demas — un 429 en un subreddit no aborta la busqueda completa,
+  simplemente ese subreddit aporta 0 filas.
+- **Sin red = lista vacia, no excepcion**: si todas las peticiones fallan,
+  devuelve `[]`. Revisa el tamano del resultado, no asumas exito.
+- `created_utc` es epoch en segundos (float). `platform_score` son los upvotes
+  netos (`ups`), 0 si Reddit no lo provee.
+- `t=year` fija la ventana temporal a un ano; no es parametrizable en esta
+  version (mantiene la firma simple).