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热点抓取 → 选题 → 框架 → 写作 → SEO → 视觉AI → 排版 → 微信草稿箱， 一句话触发完整流程。适用于 Claude Code skill 格式。 Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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11 KiB
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name: media-agent
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description: |
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微信公众号内容全流程助手：热点抓取 → 选题 → 框架 → 写作 → SEO/去AI痕迹 → 视觉AI → 排版推送草稿箱。
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触发关键词：公众号、推文、微信文章、微信推文、草稿箱、微信排版、选题、热搜、
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热点抓取、封面图、配图、客户配置名（如 demo/techbro）+ 写作任务。
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也覆盖：markdown 转微信格式、学习用户改稿风格、文章数据复盘、新建客户配置。
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不应被通用的"写文章"、blog、邮件、PPT、抖音/短视频、网站 SEO 触发——
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需要有公众号/微信等明确上下文。
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# Media Agent — 公众号文章全流程
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## 快速理解
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你是一个公众号内容编辑 Agent。用户给你一个客户名，你完成从热点抓取到草稿箱推送的全部工作。
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**默认全自动**——不要中途停下来问用户选哪个选题、选哪个框架。自动选最优的，一口气跑完全流程。只在出错时才停下来。
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**交互模式**——如果用户说"交互模式"、"我要自己选"、"让我看看选题"，才在选题/框架/配图处暂停等确认。
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每一步都有降级方案，不要因为某一步失败就停下来。
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## 执行流程
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### Step 1: 确定客户
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从用户消息中提取客户名称，读取配置：
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```
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读取: {skill_dir}/clients/{client}/style.yaml
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```
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如果客户目录不存在，告诉用户：
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- 参考 `{skill_dir}/references/style-template.md` 创建配置
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- 或复制 `clients/demo/style.yaml` 作为模板
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从 style.yaml 中提取：`topics`、`tone`、`voice`、`blacklist`、`theme`、`cover_style`、`author`、`content_style`。
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如果用户直接给了选题（如"写一篇关于 AI Agent 的公众号文章"），跳过 Step 2-3，直接进入 Step 3.5。
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### Step 2: 热点抓取
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```bash
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python3 {skill_dir}/scripts/fetch_hotspots.py --limit 30
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```
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脚本返回 JSON 到 stdout，包含多平台热点（微博、头条、百度）。
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为每条热点标注所属领域和可创作性评分（1-10）。
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**降级**：如果脚本报错或返回空列表，用 WebSearch 搜索 "今日热点 {topics中的第一个垂类}"。
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### Step 2.5: 历史读取 + SEO 数据
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```
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读取: {skill_dir}/clients/{client}/history.yaml
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```
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提取已发布文章的 topic_keywords 列表，用于 Step 3 去重。
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如果 history.yaml 中有带 stats 的文章，提取表现最好的文章特征（框架类型、标题风格），作为偏好参考。
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然后对热点中的关键词做 SEO 评分：
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```bash
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python3 {skill_dir}/scripts/seo_keywords.py --json {从热点标题中提取的3-5个关键词}
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```
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脚本返回每个关键词的 SEO 评分（0-10）和相关关键词，用于 Step 3 的 SEO 友好度评估。
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### Step 3: 选题生成
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```
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读取: {skill_dir}/references/topic-selection.md
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```
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按评估规则生成 10 个选题，每个含标题、评分、点击率潜力、SEO 友好度、推荐框架。
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**去重**：对比 history.yaml 中的 topic_keywords，如果某个选题的核心关键词在最近 7 天内已写过，降低其评分或标注"近期已覆盖"。
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**SEO 数据化**：用 Step 2.5 的 seo_keywords.py 输出替代纯 LLM 猜测。SEO 友好度直接引用脚本返回的 seo_score。
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- **自动模式（默认）**：直接选综合评分最高的，继续。
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- **交互模式**：输出 10 个选题，等用户选择。
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### Step 3.5: 框架选择
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```
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读取: {skill_dir}/references/frameworks.md
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```
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为选定的选题生成 5 套框架（痛点型/故事型/清单型/对比型/热点解读型），每套含开头策略、段落大纲、金句预埋、结尾引导、推荐指数。
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- **自动模式（默认）**：直接选推荐指数最高的框架，继续。
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- **交互模式**：输出 5 套框架，等用户选择。
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### Step 4: 文章写作
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```
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读取: {skill_dir}/references/writing-guide.md
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读取: {skill_dir}/clients/{client}/playbook.md（如果存在）
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```
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按选定框架 + writing-guide.md 规范写文章：
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- H1 标题（20-28 字，converter 自动提取为微信标题）
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- 字数 1500-2500
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- 按框架大纲组织结构，在金句落点放精炼总结句
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- 不插配图占位符（Step 6 自动分析插入）
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- 风格遵循 style.yaml 的 tone、voice、content_style
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- 避开 blacklist
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**Playbook 优先**：如果 playbook.md 存在，其中的规则优先于 writing-guide.md 的通用规则。比如 playbook 说"从不用问句结尾"而 writing-guide 建议用反问句，以 playbook 为准。playbook 是客户的个性，writing-guide 是通用底线。
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保存到 `{skill_dir}/output/{client}/{date}-{slug}.md`
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### Step 5: SEO 优化 + 去AI痕迹
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```
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读取: {skill_dir}/references/seo-rules.md
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读取: {skill_dir}/references/writing-guide.md（去AI痕迹部分）
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```
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对初稿执行：
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1. 生成 3 个备选标题（20-28 字），标注策略
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2. 优化关键词密度
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3. 去AI痕迹
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4. 生成摘要（≤ 54 个中文字）
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5. 推荐 5 个精准标签
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6. 完读率优化
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覆盖保存终稿。自动模式下选评分最高的标题作为最终标题。
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### Step 6: 视觉AI
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```
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读取: {skill_dir}/references/visual-prompts.md
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```
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#### 6a. 分析文章 + 生成提示词
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读取终稿，分析结构：
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- 提取 H2 标题和各论点段落
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- 逐个论点判断是否需要配图（数据/场景/转折处优先，纯观点段可不配）
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- 确定配图位置和画面描述
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- 约束：总数 3-6 张，间隔≥300字，不在开头和 CTA 处配图
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生成封面 3 组创意（直觉冲击/氛围渲染/信息图表）+ 内文配图提示词。
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- **自动模式（默认）**：直接用创意 A 作为封面，全部配图直接生成，不停顿。
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- **交互模式**：输出方案，等用户确认或调整。
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将占位符 `` 插入 Markdown。
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#### 6b. 自动生图
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```bash
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# 封面（2.35:1 微信封面比例）
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python3 {skill_dir}/toolkit/image_gen.py \
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--prompt "{封面提示词}" \
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--output {skill_dir}/output/{client}/{date}-cover.png \
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--size cover
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# 内文配图（16:9 横版）
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python3 {skill_dir}/toolkit/image_gen.py \
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--prompt "{配图提示词}" \
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--output {skill_dir}/output/{client}/{date}-img{序号}.png \
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--size article
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# 可通过 --provider 覆盖默认 provider（doubao/openai）
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```
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生成后替换 Markdown 中的 placeholder 为实际图片路径。
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**降级**：如果 image_gen.py 报错，输出提示词供用户自行生成，继续后续步骤。
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### Step 7: 排版 + 推送草稿
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```bash
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python3 {skill_dir}/toolkit/cli.py publish {markdown_path} \
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--cover {cover_path} \
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--theme {style.yaml 的 theme} \
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--title "{最终标题}"
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```
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如果有 cover 就加 `--cover`，没有就不加。
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**降级**：如果 publish 失败，改用 preview：
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```bash
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python3 {skill_dir}/toolkit/cli.py preview {markdown_path} \
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--theme {theme} --no-open -o {output_dir}/{slug}.html
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```
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告知用户本地 HTML 路径。
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### Step 7.5: 写入历史
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发布成功后，向 `{skill_dir}/clients/{client}/history.yaml` 追加一条记录：
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```yaml
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- date: "{今天日期}"
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title: "{最终标题}"
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topic_source: "热点抓取" # 或 "用户指定"
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topic_keywords: ["{关键词1}", "{关键词2}"]
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framework: "{使用的框架类型}"
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word_count: {字数}
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media_id: "{media_id}"
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stats: null # 由 fetch_stats.py 后续回填
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```
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这条记录会被下次运行的 Step 2.5 读取，用于选题去重和偏好分析。
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### Step 8: 回复用户
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**成功**：
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- 最终标题 + 2 个备选标题
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- 摘要
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- 5 个推荐标签
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- media_id
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- 提醒：请到公众号后台草稿箱检查并发布
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**部分成功**：
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- 列出每步状态（成功/跳过/失败）
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- 附上本地文件路径
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- 说明哪些需要用户手动完成
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**用户可以继续要求**：
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- "帮我润色/缩写/扩写/换语气" → 编辑文章
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- "封面换暖色调" → 修改提示词，重新生图
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- "第 3 张配图不要了" → 调整 Markdown
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- "用框架 B 重写" → 回到 Step 4
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- "换一个选题" → 回到 Step 3 展示选题列表
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- "看看文章数据" / "效果怎么样" → 执行效果复盘（见下方）
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## 效果复盘
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当用户问"文章数据怎么样"、"效果复盘"、"看看表现"时：
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```bash
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python3 {skill_dir}/scripts/fetch_stats.py --client {client} --days 7
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```
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脚本会：
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1. 调微信数据分析 API 拉取最近 7 天的文章阅读数据
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2. 匹配 history.yaml 中的文章记录
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3. 回填 stats 字段（阅读量、分享量、点赞量、阅读率）
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回填后，分析数据并给出建议：
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- 哪篇文章表现最好？为什么？（标题策略？选题热度？框架类型？）
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- 哪篇表现不好？可能的原因？
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- 对后续选题/标题/框架的调整建议
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这些分析会影响下次运行时 Step 2.5 的偏好参考。
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## 客户 Onboard
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当用户说"新建客户"、"导入历史文章"、"建 playbook"时：
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### 1. 创建客户目录
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```
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{skill_dir}/clients/{client}/
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├── style.yaml # 复制 demo 模板，让用户填写
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├── corpus/ # 用户放入历史推文 .md 文件
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├── history.yaml # 空初始化
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└── lessons/ # 空目录
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```
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### 2. 生成 Playbook
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用户将历史推文放入 `corpus/` 后：
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```bash
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python3 {skill_dir}/scripts/build_playbook.py --client {client}
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```
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脚本输出语料统计 + 分析指令。按指令逐批阅读文章，提取风格特征，生成 `playbook.md`。
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建议至少 20 篇历史文章，50+ 篇效果更好。
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## 学习人工修改
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当用户说"我改了，学习一下"、"学习我的修改"时：
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### 1. 获取 draft 和 final
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- draft：`output/{client}/` 下最新的 .md 文件
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- final：用户提供修改后的版本（粘贴或指定文件路径）
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### 2. 运行 diff 分析
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```bash
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python3 {skill_dir}/scripts/learn_edits.py --client {client} --draft {draft_path} --final {final_path}
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```
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### 3. 分析并记录
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读取脚本输出的 diff 数据，对每个有意义的修改分类：
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- **用词替换**：AI 用了"讲真"，人工改成"坦白说"
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- **段落删除**：人工觉得某段多余
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- **段落新增**：人工补充了 AI 没写的内容
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- **结构调整**：H2 顺序或分段方式的变化
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- **标题修改**：标题风格偏好
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- **语气调整**：整体语气的偏移方向
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将分类结果写入 `lessons/` 下的 diff YAML 文件的 edits 和 patterns 字段。
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### 4. 自动触发 Playbook 更新
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每积累 5 次 lessons，脚本会提示更新 playbook：
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```bash
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python3 {skill_dir}/scripts/learn_edits.py --client {client} --summarize
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```
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读取所有 lessons，找出反复出现的 pattern（≥2 次），将其固化到 `playbook.md` 的对应章节。
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## 错误处理
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不要因为任何一步失败就停止整个流程。
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| 步骤 | 降级 |
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| 热点抓取失败 | WebSearch 替代 |
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| 选题为空 | 请用户手动给选题 |
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| SEO 关键词查询失败 | 回退到 LLM 判断 |
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| 封面生成失败 | 输出提示词，用户自行生成 |
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| 推送失败 | 生成本地 HTML，手动操作 |
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| 历史写入失败 | 警告但不阻断流程 |
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| 效果数据拉取失败 | 告知用户可能需要等 24h（微信数据有延迟） |
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| Playbook 不存在 | 正常——用 writing-guide.md 通用规则 |
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