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拆解分析火爆的社交媒体帖子（推文、公众号文章、小红书帖子等），提取钩子类型、情绪驱动、为什么火，并根据判断写入经典选题库或选题池。当用户说"拆解这条帖子"、"分析一下为什么火"、"这条推文怎么写的"、"帮我拆一下"、或使用 /热帖拆解 时触发。用户分享一条帖子并想了解其传播机制时也应触发。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | post-analyze |
| description | 拆解分析火爆的社交媒体帖子（推文、公众号文章、小红书帖子等），提取钩子类型、情绪驱动、为什么火，并根据判断写入经典选题库或选题池。当用户说"拆解这条帖子"、"分析一下为什么火"、"这条推文怎么写的"、"帮我拆一下"、或使用 /热帖拆解 时触发。用户分享一条帖子并想了解其传播机制时也应触发。 |
分析一条火爆帖子的核心机制，提取可学习的要素。
用户提供一条帖子（粘贴文本或链接）。如果是链接，先用 WebFetch 抓取内容。
精简拆解，只抓最有用的信息：
这条帖子在说什么，写给谁看的。
开头用了什么手法把人留住。常见类型：
不需要每个都勾选，只说这条帖子实际用了哪个，怎么用的。
这条帖子触发了什么情绪，让人愿意点赞/转发。说具体：
用 2-3 句话说清楚核心原因。要具体——"因为它用了 xxx 手法，触发了 xxx 情绪，让 xxx 人群产生了 xxx 反应"，而不是"因为内容好"。
分析完成后，判断这条帖子的价值类型，并问用户确认去向：
建议进入经典选题库的情况： 这条帖子代表了一种可反复使用的选题模式。比如"零基础入门指南"是一种模式，"真实数据复盘"是一种模式，"反常识观点"是一种模式。关键是：这个模式换个话题还能再用。
建议进入选题池的情况： 这个话题本身有价值，用户可以用自己的角度写一篇类似的，但它不代表一种通用模式。
给出你的建议和理由，让用户最终决定。
追加到 选题中心/经典选题库.md：
## [模式名称]
**为什么反复火：** xxx
**情绪驱动：** xxx → xxx
**钩子类型：** xxx
**参考帖子：** 链接或原文摘要
**下次可以写：** 基于这个模式我能写什么
追加到 选题中心/选题池.md 的 ## 待写 下：
- [ ] 选题标题
- 大概内容: 受这条帖子启发，我可以怎么写、切什么角度
- 相关: 原帖链接
如果目录或文件不存在，先创建。
为文章生成配图。分析文章结构，判断哪些位置需要什么类型的插图（infographic/flowchart/comparison/framework/timeline/scene），生成 prompt 并调用 image-gen 生成图片，最后插入文章。当用户说"配图"、"给文章加插图"、"生成文章插图"、"illustrate this article"时触发。即使用户只说"帮这篇文章配个图"也应该触发。
AI image generation with OpenAI, Google and DashScope APIs. Supports text-to-image, reference images, aspect ratios, and direct Cloudflare R2 upload. Sequential by default; parallel generation available on request. Use when user asks to generate, create, or draw images.
快速信息推文 — 用户丢过来一条推文链接、新闻、开源项目、产品动态等素材，快速消化内容，写一条信息推文，判断该引用转发还是原创发布，确认后通过 xurl 直接发送。当用户说"帮我转发这个"、"这个发一条推"、"帮我分享这个"、"这条推翻译一下发出去"、"写个推发出去"并附带了链接或素材时触发。也适用于用户贴了一段英文内容想快速中文转发的场景。
Use when fact-checking a single wiki page against its cited sources — verifies that every footnote actually supports its claim and surfaces uncited factual claims. Run after ingesting a high-stakes page or any time you want confidence in one page's accuracy.
Use when adding a new source to a wiki — a paper, article, URL, file, transcript, or any document. One ingest may touch 10-15 wiki pages.
Use when bootstrapping a new personal wiki for any knowledge domain — research, codebase documentation, reading notes, competitive analysis, or any long-term knowledge accumulation project.