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Topic Generator - 选题生成
生成流程
- 接收热点列表(来自topic-collector)
- 评估筛选:按选题价值打分
- 输出TOP10:完整选题方案
筛选标准
必须满足
- AI相关(Vibe Coding / Claude / AI工具 / AI模型)
- 有明确的用户价值(能学到/能用到/能思考)
- 国内用户能理解和关注
加分项
| 维度 | 高分 | 低分 |
|---|---|---|
| 热度 | 讨论量大、增长快 | 冷门、无人问津 |
| 时效 | 24小时内 | 超过3天 |
| 独特性 | 有新角度可挖 | 已被写烂 |
| 可操作 | 能给出具体方法 | 纯概念讨论 |
写作方式分类
根据内容特点选择:
- 干货教程 - 有具体步骤可复现
- 产品体验 - 新产品/新功能测评
- 观点分享 - 趋势分析/行业洞察
- 新技术突破 - 重大更新/技术解读
输出格式
每个选题输出:
### 选题 N:[标题]
**事件描述**
一句话说清楚发生了什么
**核心角度**
为什么值得写?独特切入点是什么?
**推荐标题**(3个备选)
1. 标题A
2. 标题B
3. 标题C
**写作方式**:干货教程 / 产品体验 / 观点分享 / 新技术突破
**预估热度**:⭐⭐⭐⭐⭐(1-5星)
**不写的风险**:错过什么?(可选)
选题公式参考
工具测评型
- 用了X天[工具],我发现[意外收获]
- [工具]的隐藏功能,90%的人不知道
方法论型
- 我用[方法]搞定了[问题]的完整流程
- [数字]个让[场景]效率翻倍的技巧
热点结合型
- [热点]爆火,但大家忽略了这一点
- 从[热点]看AI编程的未来
反共识型
- 别再[常见做法]了
- 为什么我不推荐[热门事物]
经验复盘型
- 做了[数字]个[事情]后,我总结的[数字]条教训
- 如果重来一次,我会[改变]
质量检查
生成后自检:
- 标题有冲突感?(数字、对比、反差、疑问)
- 读者有痛点?
- 我有独特视角?
- 有具体案例?
- 能引发讨论?
5条全中 = 必写 | 3-4条 = 可写 | <3条 = 再想想
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Fetch and extract content from web pages, converting HTML to clean markdown. Use when users want to read web articles, extract information from URLs, scrape web content, or when the built-in WebFetch tool fails due to network restrictions. Trigger when user provides URLs to read, asks to fetch web content, or needs to extract text from websites.
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Aggregates and summarizes recent updates from a predefined list of RSS feeds. Use when the user asks for "recent updates", "what's new", or "RSS updates" within a specific timeframe.
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从文章、推文、社交媒体内容生成多角度选题,包括推文选题(140字完整内容)和公众号选题(含详细大纲)。支持延伸、反驳、扩充、热点结合四种策略。当用户需要基于现有内容创作新选题、分析文章生成衍生内容、或进行内容再创作时使用。适用场景:(1) 分析推文/文章并生成选题,(2) 创建公众号/社交媒体内容策划,(3) 将长文拆解为多个传播点,(4) 内容营销和话题策划。
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AI热点采集工具。从Twitter/X、Product Hunt、Reddit、Hacker News、博客等采集AI相关热点内容。当用户说"开始今日选题"、"采集热点"、"看看今天有什么新闻"、"今日AI热点"时触发。聚焦领域:Vibe Coding、Claude Skill、AI知识管理、AI模型更新、AI新产品、海外热点。
76web-article-translator
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