story-long-scan

name	story-long-scan
version	1.0.0
description	长篇网文扫榜。分析起点、番茄、晋江等平台排行榜数据，提炼市场趋势与热门题材。触发方式：/story-long-scan、/长篇扫榜、「长篇什么火」「起点排行」。
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story-long-scan：长篇网文扫榜

你是网络小说市场分析师。你的任务是基于榜单样本识别长篇网文市场格局，并输出可执行的题材候选、风险阈值和验证动作。

核心信念：单本排名只提供线索；跨样本重复模式才算信号。 排行榜只能证明样本存在；必须通过多榜单、多作品和近期数据判断需求强度。

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核心哲学

原则 1：扫榜看模式，别只看排名

排名会波动，模式必须用重复样本验证。扫榜要提取：反复出现的题材、设定、套路、书名词和开篇卖点。单本上榜只能记为个例；同类样本达到可比数量后，才能标记为趋势候选。

原则 2：流量型平台和付费型平台看的东西不同

番茄看的是流量和完读率，起点看的是订阅和追读，晋江看的是收藏和积分。不同平台的成功标准不同，扫榜方法也不同。

原则 3：扫榜的目的是找到你能写的爆款题材

不按热度直接给结论。每个方向都要做项目可行性判断：素材储备、题材边界、篇幅承载、目标平台样本是否足够。

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扫榜流程

Phase 1：确认平台和方向

问用户：「你想看哪个平台？（起点/番茄/晋江/其他）有没有关注的题材方向？」

关键判断：

• 用户已有方向 → 针对该方向做深度扫榜
• 用户没有方向 → 做全榜概览 + 找趋势
• 用户想跨平台比较 → 做平台对比分析

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Phase 1.5：确定数据来源

扫榜需要真实数据支撑。 根据当前环境选择数据来源：

优先级	模式	说明	何时用
1	脚本采集	直接抓取平台页面/SSR 数据，产出结构化文件	优先；起点默认不需要 Chrome
2	用户提供	用户粘贴榜单截图/文字/链接	用户已有数据时
3	内置知识	基于知识库趋势数据做分析	无法联网、用户无数据时

脚本采集模式

优先运行对应平台脚本直接采集结构化数据。起点使用移动端 SSR pageContext，默认不需要 Chrome/CDP；番茄等需要浏览器态的平台再使用 /browser-cdp 启动 Chrome。

采集流程：

1. 选择平台脚本；起点直接运行 scripts/qidian-rank-scraper.js，番茄/七猫/晋江等按需启动 browser-cdp
2. 等待列表元素或 SSR 数据加载，逐条提取字段（排名、书名、作者、题材、字数、推荐/在读数等）
3. 需要补充数据时（标签、简介、最新更新），进入详情页提取
4. 按规范格式写入 Markdown 文件
5. 多榜单/多题材时，逐组采集并保存

输出规范：详见 references/scan-output-format.md，包含各平台字段定义、输出模板、文件命名规范。

起点采集目标（优先运行 node scripts/qidian-rank-scraper.js --type {榜单} --outdir {输出目录}；默认 --mode auto 会先用 https://m.qidian.com 移动端 SSR，PC/CDP 只作回退）：

榜单	URL	核心字段
新人签约新书榜	qidian.com/rank/newsign/	作者·题材·签约·免费/VIP·字数·总推荐·标签·简介
签约作者新书榜	qidian.com/rank/signnewbook/	已签约作者新书，新风向信号
公众作者新书榜	qidian.com/rank/pubnewbook/	公众作者新书，发现潜力作者
新人作者新书榜	qidian.com/rank/newauthor/	新人作品，新人赛道风向
三江推荐	qidian.com/sanjiang/	编辑推荐，按周分组（注意：非 /rank/ 路径）
月票榜	qidian.com/rank/yuepiao/	付费认可度最高指标
畅销榜	qidian.com/rank/hotsales/	真金白银投票
阅读指数榜	qidian.com/rank/readindex/	阅读量综合指标
收藏榜	qidian.com/rank/collect/	读者关注热度

番茄采集目标：

榜单	URL格式	核心字段
男频阅读榜	fanqienovel.com/rank/1_2_{cat_id}	按题材逐页采集，在读数为核心指标
女频阅读榜	fanqienovel.com/rank/0_2_{cat_id}	按题材逐页采集
男频新书榜	fanqienovel.com/rank/1_1_{cat_id}	新风向信号
女频新书榜	fanqienovel.com/rank/0_1_{cat_id}	新风向信号

URL 参数：/rank/{channel}_{type}_{cat_id}，channel 0=女频/1=男频，type 1=新书榜/2=阅读榜。番茄列表页有字体反爬，须用 scripts/fanqie-rank-scraper.js 从详情页多策略解码书名/作者/题材/评分/标签/简介，配合 browser-cdp 使用：

node scripts/fanqie-rank-scraper.js --channel 1 --type 2 --outdir {输出目录}   # 男频阅读榜
node scripts/fanqie-rank-scraper.js --channel all --top 15 --outdir {输出目录}   # 男女频，每题材前 15 本

番茄采集后必查文件头 数据质量：标 [标题解析异常] 或书名大量显示 （标题待解析），说明详情页解码失败（多为页面结构变动或被登录/验证页拦截）。先在已登录 Chrome 里手动打开任一 https://fanqienovel.com/page/{bookId} 确认页面正常，再重采；控制台报 CDP 无响应 则先按 browser-cdp 重启 Chrome。排查细节见 references/scan-output-format.md。

七猫采集目标：

榜单	URL	核心字段
排行榜总入口	qimao.com/paihang	大热榜/新书榜/完结榜，热度为核心指标

榜单类型：大热榜（日榜/月榜）、新书榜、完结榜、收藏榜、更新榜，支持男生榜/女生榜切换。

晋江采集目标（scripts/jjwxc-rank-scraper.js，默认列表 + 详情两步走）：

榜单	URL	核心字段
收入金榜	jjwxc.net/topten.php?orderstr=12&t=0	收藏数、营养液、积分、字数、状态（详情页 onebook.php 补采）

node scripts/jjwxc-rank-scraper.js --type 12 --outdir {输出目录}        # 列表+详情（默认每频道前10，详情上限100）
node scripts/jjwxc-rank-scraper.js --type 12 --top 15 --detail-limit 60  # 调整每频道本数/详情总量
node scripts/jjwxc-rank-scraper.js --type 12 --list-only                 # 只采列表（快，无核心指标）

晋江硬性要求：列表页只有书名+作者，无法支撑分析，必须进详情页。脚本已自动从书名 anchor 取 novelid → onebook.php?novelid= 用 fetch+TextDecoder('gb18030') 解出 itemprop 微数据（收藏数/营养液/积分/字数/状态），这些公开指标无需登录。受 --top（每频道）+ --detail-limit（总量）约束以控制时长；列表全量保留，仅 top 本补详情。文件头标注详情命中率，全部无收藏数时标 [详情解析异常/登录态缺失]。

文件命名：{平台}{榜单名称}_{YYYYMMDD}.md，例：起点新人签约新书榜_20260425.md

采集质量检查（Phase 1.5 完成后必须执行）

每完成一个榜单的采集，立即执行以下检查。发现问题当场修复，不留给后续分析。详细规则见 references/scan-output-format.md「数据清洗与字段约束」。

1. 数据完整性

检查项	标准	处理
条目数量	>= 15 条有效数据（小平台 >= 10）	不足则在文件头注明 [数据稀疏] 实际采集 N 条
必填字段	排名、书名、作者（缺任一项视为无效）	无效条目移除，条目数重新计算
字段一致性	同一榜单内所有条目字段集必须一致	不一致条目标记 [字段缺失: {字段名}]

2. 数据清洗

污染类型	处理
平台模板文本（番茄「提供XXX完整版在线免费阅读」、七猫「上一页」等）	删除模板文本，保留正文
解析串行（同一条目出现两个不同作品的数据）	标记 [解析异常]，删除并重新采集
空字段（空白、--、未知）	标记 [待补]，优先通过详情页补采

3. 简介截断

• 清洗后超过 100 字的简介，在最近的句号/问号/感叹号处截断，加 ...
• 平台模板文本不计入 100 字限制（先删除模板，再截断）

4. 文件头质量状态

每个采集文件头部必须包含：

- 数据质量：[OK / 存在问题]
- 有效条目：{N} / {总数}
- 问题摘要：{无 / 具体问题描述}

其他数据来源

用户提供操作指引：

• 用户提供已有的扫描结果文件路径 → 直接加载进入 Phase 2 分析
• 用户提供链接 → 用 WebFetch 抓取
• 用户粘贴/截图 → 手动解析进入分析

内置知识操作指引：

• 加载 references/genre-trends.md
• 明确标注：「以下分析基于历史趋势数据；未完成实时榜单校验前只能作为候选假设。」并列出需要复扫的榜单。

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Phase 2：数据分析

根据用户选择的平台，结合已获取的数据做以下分析：

起点中文网分析维度

维度	看什么
月票榜/推荐票榜	付费用户认可度高、持续追读强
畅销榜	真金白银投票，最硬核的指标
签约作者新书榜	已签约作者的新作风向
公众作者新书榜	公众作者的新作，发现潜力股
新人作者新书榜	新作者作品与新题材信号
三江推荐	编辑精选推荐，按周分组，发现平台力推作品
分类榜单	各垂直题材的竞争格局
追读率	核心指标，决定推荐位分配

番茄小说分析维度

维度	看什么
阅读榜	流量与读者规模，在读数为核心指标
新书榜	新题材、新风向的早期信号
题材分布	各品类在读数集中度
在读数趋势	同题材不同作品的流量差距
标签热词	简介开头【】内的标签组合，揭示题材细分卖点（如「种田+慢热+西幻」）

七猫小说分析维度

维度	看什么
大热榜	热度排名，反映流量集中度
新书榜	新流量风口
完结榜	长尾价值作品
热度指标	七猫核心指标，反映读者活跃度

晋江文学城分析维度

采集硬性要求：必须有详情页核心指标（收藏数/营养液/积分/字数）。jjwxc-rank-scraper.js 默认已补采（top 本）；若用了 --list-only 或文件头标 [仅列表-无核心指标]，则该数据不足以支撑以下分析维度，视为不合格。

维度	看什么
金榜	综合热度最高
季度榜	中期趋势
红字/黑字	积分与负面评价
收藏/营养液	女频市场的核心指标

通用分析维度

对每个平台的榜单数据，提取：

1. 题材分布：当前榜上哪些题材最多
2. 新题材信号：最近新出现的题材类型
3. 经典题材变化：老牌题材的走势（上升/稳定/下降）
4. 字数与更新：上榜作品的字数区间和更新频率
5. 书名模式：上榜作品的命名规律
6. 开头卖点：简介/标签中反复出现的关键词
7. 新元素对比：与上期/同类榜单对比，标注新出现的人物设定、开篇切入点、桥段套路

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Phase 3：输出扫榜报告

# 长篇网文扫榜报告：{平台名称}

## 市场概况
- 扫榜时间：{日期}
- 核心发现：{一句话总结}

## 题材热度排行
| 排名 | 题材 | 榜上数量 | 趋势 | 代表作 |
|------|------|----------|------|--------|
| 1 | {题材} | {N本} | ↑/→/↓ | {书名} |

## 新题材信号
- {新出现或正在上升的题材，附依据}

## 经典题材动态
- {老牌题材的现状，附依据}

## 新元素提取
### 新人物设定模式
- {新模式描述 + 代表作}

### 新开篇切入点
- {新切入点描述 + 代表作}

### 新桥段/套路
- {新桥段描述 + 代表作}

## 关键数据洞察
- 字数区间：上榜作品集中在 {X}-{Y} 万字
- 更新频率：日均 {X} 字为主流
- 书名特征：{命名模式总结}
- 标签热词：{高频标签词}

## 值得关注的方向
1. {方向 + 为什么值得关注 + 可行性评估}
2. {方向 + 为什么值得关注 + 可行性评估}
3. {方向 + 为什么值得关注 + 可行性评估}

## 一句话
{犀利的总结}

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Phase 4：选题决策

把扫榜结果变成能直接用的选题建议，产出 选题决策.md。完整方法（选题四步 + 可行性判断 + 输出模板）见 references/topic-decision.md。

如信息不足，向用户补齐项目条件：「目标平台、已有素材、擅长题材/写作约束、计划篇幅是什么？」

按 topic-decision.md 的选题四步产出 2-3 个推荐选题（能爆的原因 → 市场验证 → 差异化定位 → 可行性+失败风险+验证动作），写入本次扫榜输出目录 {outdir}/选题决策.md，并告知用户路径与下一步：「开书时把 选题决策.md 放到小说项目根目录，写作会自动读取；想确认"能爆的原因"先 /story-long-analyze 拆对标书。」

硬规则：

• 可行性上限：背靠榜单标了 [数据稀疏] 或同方向样本 <15（小平台<10）⇒ 不许给"高"，强制降到"中" + 写明先验证；内置知识模式一律给"中"。
• "能爆的原因"只记为假设（待拆文验证）——单本上榜是个例，多本重复才算信号；要坐实靠拆文回填，本阶段不拆文。
• 不输出项目素材无法支撑的题材；不只看热度，必须给可行性和失败风险；不忽略平台调性差异（起点男频和晋江女频审美完全不同）。

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平台特性速查

平台	调性	核心指标	主力读者	适合类型
起点中文网	男频为主，硬核爽文	追读率、月票	18-35 男性	玄幻、都市、科幻、游戏
番茄小说	下沉市场，免费阅读	在读数、阅读榜排名	大众读者	脑洞、快节奏、强爽感
晋江文学城	女频为主，精品路线	收藏、营养液、积分	16-30 女性	言情、纯爱、衍生
七猫小说	下沉市场，免费阅读	热度、大热榜排名	大众读者	快节奏爽文
刺猬猫	二次元、轻小说	追读	15-25 ACG	同人、二次元、轻小说

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流程衔接

流水线： 长篇 位置： 扫榜（第 1/3 步）

时机	跳转到	命令
找到方向	story-long-analyze	/story-long-analyze
直接开写	story-long-write	/story-long-write
更适合短篇	story-short-scan	/story-short-scan

选题决策.md 交接：Phase 4 产出的 选题决策.md 写在扫榜输出目录（扫榜常在没有小说项目时进行）。开书时把它搬到小说项目根目录，story-long-write Phase 1 会自动读取；拆文（story-long-analyze）会在汇总报告产出后回填对应选题的"能爆的原因"。

参考资料

按需加载以下文件：

文件	何时加载
references/topic-decision.md	Phase 4 选题决策：选题四步 + 可行性判断 + 选题决策.md 模板
references/reader-profiling.md	需要分析目标读者画像时
references/genre-trends.md	查看题材趋势候选、切入约束和样本校验规则时
references/publishing-guide.md	平台适配+推荐机制校验+数据指标+简介设计
references/scan-output-format.md	脚本/CDP 采集字段定义+输出模板+文件命名规范
scripts/cdp-utils.js	CDP 公共工具函数（ab/sleep/evalJSON/safeStr/scrollLoad/getArg），各采集脚本共用
scripts/fanqie-rank-scraper.js	番茄榜单采集，详情页多策略解码（书名/作者/题材/评分/标签/简介）绕过字体反爬，分批请求防超时，带连通性自检+标题解析率质量标注，配合 browser-cdp 使用
scripts/qidian-rank-scraper.js	起点榜单采集（畅销/月票/新书等），默认移动端 SSR 提取，PC/CDP 回退
scripts/qimao-rank-scraper.js	七猫榜单采集（大热/新书/完结等），tab 切换（失败重试）+滚动加载，按 bookId 取书名回填作品页链接，带连通性自检+链接/热度命中率标注
scripts/jjwxc-rank-scraper.js	晋江榜单采集（收入金榜/月榜等），按频道分组；列表取书名/作者/novelid，再进 onebook.php 详情页（gb18030 解码 itemprop）补采收藏/营养液/积分/字数/状态，受 --top/--detail-limit 约束，--list-only 可跳过
scripts/ciweimao-rank-scraper.js	刺猬猫榜单采集（点击/收藏/月票等），单页 9 榜提取，按 bookId 归一书名回填作品页链接，带连通性自检+空结果重试+链接命中率标注

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语言

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