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在 OpenClaw 开始构建任何新内容之前，它会自动检查该创意是否已存在于 GitHub、Hacker News、npm、PyPI 和 Product Hunt 上——并根据发现结果调整方法。 功能 在编写任何代码之前扫描 5 个真实数据源（GitHub、Hacker News、npm、PyPI、Product Hunt） 返回一个 reality_signal 评分（0-100），表示该领域的拥挤程度 显示前几名竞争对手及其星数和描述 当领域饱和时建议转型方向 作为构建前关卡：高信号 = 停下讨论，低信号 = 继续 痛点 你告诉你的智能体"给我构建一个 AI 代码审查工具"，它愉快地花了 6 小时编码。同时，GitHub 上已有 143,000+ 个仓库——最热门的有 53,000 星。智能体从不检查，因为你从未要求，它也不知道要看。 设置方法 使用 idea-reality-mcp（MCP 服务器）： 安装 MCP 服务器： pip install idea-reality-mcp 将其连接到你的 OpenClaw 设置（根据你的客户端配置 MCP）。 测试它： 验证这个想法："AI 驱动的代码审查工具" 将其设为默认： 从现在开始，在开始任何新构建之前， 始终先运行 Idea Reality Check。 如果信号评分超过 70，告诉我竞争情况， 在继续之前等待我的指示。 工作原理 reality_signal = f(GitHub repos, HN mentions, npm packages, PyPI projects, PH launches, product age, community size) 低信号（0-30）：真正的空白空间。继续。 中信号（30-70）：存在竞争但可进入。考虑差异化。 高信号（70-100）：高度竞争。在继续之前讨论转型或缩小范围。 评分是动态的——它考虑到不仅仅是存在，还有成熟度。一个拥有 50,000 星和 4...