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Analyzes Seednote (种草笔记) topics and scores engagement potential. Use when analyzing Seednote (种草笔记) topics, scoring engagement, or researching trending seednote content.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Use when user mentions "初始化", "anban-setup", "第一次使用", "API Key", "密钥", or when MCP tools fail with auth/connection errors suggesting missing ANBAN_API_KEY.
Creates and manages WeChat news article drafts (图文草稿) with HTML formatting. Use when creating or managing WeChat news article drafts. Also use when user mentions '发草稿', '发布文章', '创建草稿', 'publish draft', '草稿箱', or when the article pipeline reaches the draft publishing step.
Initializes, views, and modifies anban-creator configuration settings. Use when user wants to initialize, view, or modify anban-creator configuration.
Writes articles with style guidance, removes AI traces, converts Markdown to WeChat HTML, and checks content compliance. Use when writing articles, removing AI traces, converting Markdown to WeChat HTML, or checking content compliance.
电商出图全自动创作。用户提到"电商出图"、"电商素材"、"商品图"、"产品图"、"主图"、"详情页"、"商详"、"SKU图"、"电商封面"、"电商设计"、"ecommerce"时使用此 skill。
微信公众号图文文章全自动创作。用户提到"写文章"、"写一篇"、"发文章"、"公众号文章"、"推文"时使用此 skill。
| name | seednote-research |
| description | Analyzes Seednote (种草笔记) topics and scores engagement potential. Use when analyzing Seednote (种草笔记) topics, scoring engagement, or researching trending seednote content. |
| user-invocable | false |
仅原创模式适用。复刻模式（用户提供笔记 ID/链接）不做选题。
先确定本次笔记选题，不要凭空搜。
如何判断任务是否已指定主题（看 user prompt）：含 create content about: <X> → <X> 是指定主题；是 research and create content ... choose the optimal theme 这类让你自己选题的措辞 → 未指定；⚠️ 项目 keywords 不是主题。
about: <X>）→ 直接采用 <X>，禁止调 claim_topic（避免与服务端预认领重复消费），把它作为 search_feeds 的关键词；评分模型仅作参考。claim_topic(project_id="$PROJECT_ID", task_id="$TASK_ID")：返回非空 topic → 采用，作为 search_feeds 关键词；返回 null（池空）→ 继续下方研究流程，自行搜索 + 评分选题。选题池是用户预置、希望优先消费的选题。只要池里有，就必须用池里的。
在开始选题研究前，调用 list_project_topics(project_id="$PROJECT_ID") 查看系统内已有选题列表，避免重复。
重要：大多数 MCP 工具需要 feed_id 和 xsec_token 两个参数。这两个参数只能从 search_feeds 或 list_feeds 的返回结果中获取，不能凭空构造。
工作流程：
search_feeds(keyword=...) 或 list_feeds() 获取 Feed 列表feed_id（或 id）和 xsecToken 字段get_feed_detail 等）# 从项目选题池认领下一个未用选题（选题首选来源，池非空必用）
claim_topic(project_id="$PROJECT_ID", task_id="$TASK_ID")
# 搜索相关话题的热门笔记（返回结果包含 feed_id 和 xsecToken）
search_feeds(keyword="<话题关键词>")
# 获取推荐流（了解平台当前推广内容，返回结果包含 feed_id 和 xsecToken）
list_feeds()
# 获取具体笔记详情+评论数据（需从上面的结果提取 feed_id 和 xsec_token）
get_feed_detail(feed_id="<笔记ID>", xsec_token="<从列表结果提取的xsecToken>")
评分公式：
topic_score = engagement_rate × recency_weight × novelty_bonus
engagement_rate = (likes + favorites + 2×comments) / max(total, 1)
recency_weight: 24h→1.0, 7d→0.8, 30d→0.5, 更早→0.3
novelty_bonus: 同角度笔记<3 → 1.2, 否则 → 1.0
计算所有候选选题的 topic_score，自动选择得分最高者。评分明细与选题理由写入工作目录的 topic-analysis.md。
分析热门笔记时，重点提取以下维度：