| name | wechat-keyword-analyzer |
| description | 微信公众号关键词文章搜索与深度分析工具。根据用户输入的关键词，搜索最近一周的公众号文章（默认获取3页约30篇），进行多维度深度分析并生成 Markdown 报告。
分析维度包括：(1) 标题分析 - 分析标题特征、关键词、吸引力元素；(2) 话题归类 - 将文章按主题/子领域分类归纳；(3) 写作风格拆解 - 分析写作技巧、文章结构、hook点；(4) 互动数据分析 - 分析阅读量、点赞、评论等数据。
当用户需要：(1) 根据关键词搜索公众号文章，(2) 分析特定话题的热门文章，(3) 寻找内容创作灵感和选题参考，(4) 学习高阅读量文章的写作方法，(5) 了解某个领域的内容趋势时使用此技能。
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微信公众号关键词分析
根据关键词搜索公众号文章，进行四维深度分析，生成选题参考报告。
工作流程
1. 提取搜索关键词
从用户输入中提取 1-2 个核心搜索词：
- 保留最具搜索价值的词汇
- 去除过于宽泛的表述
- 可拆分为多个关键词分别搜索
示例：
- "我想了解最近AI应用的热门文章" →
AI应用
- "帮我找找关于Claude的公众号文章" →
Claude
2. 搜索文章
使用搜索脚本获取文章数据：
python3 scripts/search_articles.py "关键词" \
--period 7 \
--pages 3 \
--sort time \
-o /tmp/wechat_keyword_articles.json
参数说明：
--period 7: 最近7天--pages 3: 获取3页（约30篇文章）--sort time: 按时间排序（可选 relevance 按相关性）-o: 保存到文件
多关键词搜索时，分别执行并合并结果。
3. 四维深度分析
读取文章数据后，从以下四个维度进行分析：
维度一：标题分析
分析所有标题的特征模式：
| 分析项 | 具体内容 |
|---|
| 长度分布 | 统计标题字数，找出最优长度区间 |
| 数字使用 | 是否包含数字（"3个方法"、"2025年"） |
| 疑问句式 | "为什么"、"如何"、"怎么"等问句 |
| 情绪词汇 | 紧迫感、好奇心、惊讶等情绪触发词 |
| 关键词密度 | 核心关键词在标题中的出现频率 |
| 标题结构 | 常见模式（对比式、清单式、悬念式等） |
输出：
- 高阅读量标题的共同特征
- 推荐的标题写作模板
- 具体标题优化建议
维度二：话题归类
将文章按主题/角度分类：
- 自动分类：根据标题和摘要归纳主题类别
- 统计分布：各类别的文章数量和平均阅读量
- 热门话题：识别当前最受欢迎的细分方向
输出：
- 3-5个主要话题分类
- 每个分类的代表文章
- 话题热度排名
维度三：写作风格拆解
分析高阅读量文章的写作特点：
| 分析项 | 关注点 |
|---|
| 开篇 Hook | 如何在前几行抓住读者 |
| 文章结构 | 总分总、递进式、故事线等 |
| 语言风格 | 口语化、专业性、情感化程度 |
| 互动设计 | 提问、引导评论、分享触发 |
| 视觉排版 | 小标题、列表、重点标注 |
输出：
- 成功文章的写作模式总结
- 可复用的写作框架
- 具体写作技巧建议
维度四：互动数据分析
分析文章的互动表现：
| 指标 | 计算方式 | 参考基准 |
|---|
| 阅读量 | read_num | 主要指标 |
| 点赞量 | like_num | 内容认可度 |
| 评论量 | comment_num | 互动深度 |
| 点赞率 | like_num/read_num | >1% 优秀 |
输出：
- 数据分布统计（平均、中位数、最高最低）
- 高互动文章的共同特征
- 数据表现与内容特征的关联
4. 生成分析报告
将分析结果整理为结构化 Markdown 报告。详细报告模板见 references/report_template.md。
报告核心内容：
# 公众号关键词分析报告：[关键词]
## 数据概览
- 搜索关键词：XXX
- 分析文章数：XX篇
- 时间范围：最近X天
- 平均阅读量：XXX
## 一、标题分析
### 高效标题特征
### 标题模板推荐
## 二、话题归类
### 主题分布
### 热门方向
## 三、写作风格拆解
### 成功模式总结
### 可复用框架
## 四、互动数据洞察
### 数据分布
### 高互动文章特征
## 五、选题建议
### 推荐选题方向
### 具体选题示例
## 附录：文章列表
5. 保存报告
命名规则：{关键词}_关键词分析报告.md
存储路径：保存到以当前日期命名的文件夹
mkdir -p $(date +%Y%m%d)
完成后告知用户：
分析报告已保存至：20260122/AI应用_关键词分析报告.md
API 配置
API 详细参数见 references/api_reference.md。
分析指南
深度分析方法和指标说明见 references/analysis_guide.md。
