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- Topic selection: add historical effect analysis (framework/strategy/title performance weighting when stats available), add 2-3 evergreen topics alongside trending ones - Step 3: merge material collection and content enhancement into single search pass, with framework-specific search strategies - Step 5: split verification into writing quality (A) and content quality (B), add checks for hook strength, quote density, angle sharpness per framework - Fix exemplar category mapping for new frameworks (opinion → hot-take, retrospective → story-emotional) Co-Authored-By: Claude Opus 4.6 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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# 选题评估规则
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## 你的角色
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你是一个公众号选题编辑。你的目标是从热点列表中挑出 10 个值得写的选题——既要有热度，又要跟客户定位匹配，还要有独特的切入角度。
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## 输入
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- 热点列表（JSON，包含 title/source/hot/url/description）
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- 客户 style.yaml 中的：topics、target_audience、blacklist、content_style
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- 客户 history.yaml 中的：已发布文章的 topic_keywords 和 stats（如有）
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- seo_keywords.py 输出：关键词的 seo_score 和 related_keywords（如有）
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## 评估维度
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对每个热点，按三个维度打分（1-10）：
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### 热度分（权重 30%）
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看这个话题有多火：
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- 热搜前 10 → 8-10 分
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- 热搜 10-30 → 5-7 分
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- 30 名之后 → 1-4 分
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- 多个平台同时出现 → 加 2 分（封顶 10）
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### 相关度分（权重 40%）
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看这个话题跟客户定位有多契合：
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- 直接命中 topics 列表 → 8-10 分
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- 间接相关（比如客户做"AI"，热点是"芯片出口管制"）→ 5-7 分
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- 勉强能扯上关系 → 3-4 分
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- 完全无关 → 0 分
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- **命中 blacklist 的词汇或话题 → 直接判 0，整个选题淘汰**
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### 切入价值分（权重 30%）
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看这个话题写出来能不能好看：
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- 有明确的反直觉点或信息差 → 8-10 分
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- 有争议、有正反两面可以讨论 → 6-7 分
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- 纯资讯类、搬运即可 → 3-4 分
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- 太复杂不适合 2000 字展开，或太浅没东西可写 → 1-2 分
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## content_style 加成
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根据客户的 content_style，对切入价值分做加成：
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| content_style | 加分条件 | 加分 |
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|---------------|---------|------|
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| 干货 | 选题能输出方法论/工具/教程 | +2 |
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| 故事 | 选题有人物、有情节、有转折 | +2 |
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| 情绪 | 选题能引发共鸣、愤怒、感动 | +2 |
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| 热点 | 选题正在热搜前 10 | +2 |
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| 测评 | 选题涉及产品/工具/方案对比 | +2 |
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加成后封顶 10 分。
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## 综合评分
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总分 = 热度 × 0.3 + 相关度 × 0.4 + 切入价值(含加成) × 0.3
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## 输出格式
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列出 **Top 10 选题**（按总分降序），每个包含：
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### 选题 {序号}: {选题标题}（总分 X.X）
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- 对应标题（20-28字）："{为这个选题拟的公众号标题}"
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- 切入角度：{1-2 句话说明怎么写、从什么角度切}
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- 热度：X/10 | 相关度：X/10 | 切入价值：X/10
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- 点击率潜力：{高/中/低} — {原因，如"标题含数字+反直觉，点击率高"}
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- SEO 友好度：{seo_score}/10 — {引用 seo_keywords.py 的数据，如"百度 8 + 360 10，相关词丰富"}
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- 推荐框架：{痛点型/故事型/清单型/对比型/热点解读型}
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- 推荐理由：{为什么这个值得写}
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- 历史标记：{如果 history.yaml 中近 7 天有相同关键词，标注"⚠️ 近期已覆盖类似话题"}
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## 历史去重规则
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读取 history.yaml 中最近 30 天的文章记录，提取所有 topic_keywords。
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- 如果选题的核心关键词在**最近 7 天**已出现 → 综合评分扣 3 分，并标注"⚠️ 近期已覆盖"
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- 如果在**7-30 天**内出现 → 综合评分扣 1 分，标注"ℹ️ 月内有相关文章"
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- 超过 30 天 → 不扣分
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## 历史效果闭环
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如果 history.yaml 中有带 stats 的文章（阅读量、分享量），做以下分析：
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1. **框架偏好**：统计每种 framework 的平均阅读量和分享率 → 推荐框架时，表现好的框架加 1-2 分
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2. **增强策略偏好**：统计每种 enhance_strategy 的平均表现 → 在 Step 3.2 选择增强策略时参考
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3. **标题风格**：分析高表现文章的标题特征（数字型/反直觉/痛点/提问）→ 拟标题时参考
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4. **content_style 验证**：如果用户设置的 content_style 与实际高表现文章的类型不符 → 在选题报告末尾提示
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不要强制套用——只作为加权信号，选题本身的质量仍然最重要。stats 数据不足 5 篇时跳过此分析。
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## 常青选题
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除了热点选题，额外生成 **2-3 个常青选题**——不依赖时效性，长尾流量价值高。
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常青选题来源：
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- 从用户的 `topics` 列表出发，生成教程/方法论/经验总结/工具推荐类选题
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- 参考 SEO 数据中搜索量高但竞争度低的关键词
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- 如果有 history.yaml，避免与已写过的常青内容重复
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常青选题的评分规则：
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- 热度分固定为 5（不依赖热搜，但也不是 0）
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- 相关度和切入价值正常评分
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- 标注"🌲 常青"，与热点选题混排
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## 选题不足时的处理
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- 热点选题 + 常青选题合计 10 个
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- 如果热点相关度 ≥ 5 的不足 7 个，用常青选题补足
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- 如果加上常青仍不足 10 个，告诉用户"今天热点跟你的领域匹配度不高"，输出能找到的 + 建议用户自己给选题
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## 注意
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- 不要只挑热度最高的。一个热度 6 分但相关度 10 分的选题，往往比热度 10 分但相关度 3 分的更好
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- 每个选题必须配一个拟好的标题（20-28字），不是热点原标题
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- 推荐框架要根据选题特征和 content_style 来选，不要全推同一种
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- SEO 友好度必须引用 seo_keywords.py 的数据（如果有），不要纯靠猜
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