Una publicación de r/SideProject describía 3 horas por idea dedicadas a validar conceptos. Este tutorial comprime la validación a 30 minutos con un conjunto de llamadas de Scavio y un pase de LLM.
Requisitos previos
- Python o cualquier cliente HTTP
- Clave API de Scavio
- Una clave API de LLM
Guia paso a paso
Paso 1: Expresa la idea en una oración
Precisión de la fuerza.
Python
IDEA = 'AI tool that turns Reddit threads into competitor research briefs'Paso 2: Utilice SERP para conocer la idea
¿Qué ya existe?
Python
import os, requests
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
serp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H, json={'query': f'{IDEA} 2026'}).json()Paso 3: Extraiga la señal de demanda de Reddit
¿La gente está pidiendo esto?
Python
reddit = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/reddit/search', headers=H, json={'query': IDEA}).json()Paso 4: Extraer la discusión de YouTube
La cobertura de creadores existente indica la audiencia.
Python
yt = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/youtube/search', headers=H, json={'query': IDEA}).json()Paso 5: Pasar el paquete a LLM con aviso estricto
Un solo mensaje devuelve el veredicto.
Text
# Prompt:
# 'Based on these 3 sources, return a JSON: {already_exists: bool, demand_signal: low|medium|high, top_3_competitors, biggest_objection, gut_call: yes|no|maybe}.'Ejemplo en Python
Python
# Total time: 30s of Scavio calls + 30s of LLM call + 5-10 min of reading.
# Total cost: ~$0.05 of Scavio + $0.10 of LLM tokens.Ejemplo en JavaScript
JavaScript
// Same in TS.Salida esperada
JSON
JSON verdict in 30 minutes. The founder triages 4-6 ideas in a workday instead of 1-2.