| name | topic-extract |
| description | 从各种内容来源（AI日报、新闻资讯、文章、URL、粘贴文本）中提取适合自媒体发布的选题，写入选题池。当用户说"提取选题"、"找选题"、"这里面有什么可以写的"、"从这个里面挑选题"、或使用 /选题提取 时触发。。 |
选题提取
从用户提供的内容中提取有价值的选题，写入选题池。
输入方式
支持三种输入，根据用户的实际操作自动判断：
- 粘贴文本 — 用户直接粘贴内容（日报输出、文章片段、新闻摘要等）
- URL — 用户给一个链接，先用 WebFetch 抓取内容再分析
- 上下文内容 — 用户刚跑完其他 skill（如 /daily-ai-news），让你从当前对话中的输出提取
用户背景
用户是一名 Agent 开发工程师 / 全栈工程师，同时是 AI 自媒体博主（X 平台 2w+ 粉丝）。深度使用 Claude Code、熟悉 Agent 架构和 Skills 生态，有独立开发工具站的经验。
选题类型参考
基于对标账号分析，以下是值得关注的选题类型（按优先级排序）：
| 类型 | 说明 | 示例 |
|---|
| AI 工具/产品深度解读 | 不是资讯转述，而是基于自己使用经验的深度评价 | Claude Code 新功能实测、Cursor vs Claude Code 对比 |
| 实操教程/技巧 | 手把手教，解决具体问题 | 怎么用 Claude Code 搭 xxx、Skills 开发教程 |
| AI GitHub 项目推荐 | 发现有意思的开源项目，用生动的方式介绍给大家——重点是"这个项目有什么特别的"和"为什么你应该关注" | "看到一个把古代制度架构搬到 AI Agent 的项目"、"这个项目让 xxx 变得超简单" |
| 个人观点/判断 | 对 AI 领域某件事的独立思考，有自己的立场 | "AI Agent 是不是伪需求"、"为什么我不看好 xxx" |
| AI 行业资讯解读 | 重要事件的背景分析和影响判断 | OpenAI 发布 xxx 意味着什么、某公司融资背后的趋势 |
| 内容创作方法论 | 自媒体运营经验、写作技巧、平台玩法 | X 算法怎么玩、公众号涨粉心得 |
| 翻译/搬运+解读 | 英文AI圈的优质内容，加上自己的解读 | 翻译某篇深度文章并加评论 |
| 平台观察 | 对 X、微信、小红书等平台趋势的观察 | 平台算法变化、生态趋势 |
不要提取的类型： 商业/创业鸡汤、产品推广/广告、生活碎片/日常、招聘信息。
提取标准
对每个潜在选题，快速判断两点：
- 有没有角度：用户能不能基于自己的 Agent 开发和全栈经验切入，而不是单纯转述信息
- 有没有受众：AI 开发者和 AI 工具爱好者是否会停下来看
宁可少提不要凑数——3 个好选题比 10 个平庸选题有用得多。
工作流程
- 读取用户提供的内容
- 提取有价值的选题，每个给出标题和大概内容（怎么写、切什么角度）
- 先展示给用户看，让用户删减或调整
- 用户确认后，保存原文并追加写入
选题中心/选题池.md 的 ## 待写 部分
如果 选题中心/ 目录或 选题池.md 文件不存在，先创建。
原文保存规则
每条选题必须保存来源原文内容，按原文长度区分处理方式：
原文 ≤800 字符：直接内联
- [ ] 选题标题
- 大概内容: 一两句话描述这个选题可以怎么写、切什么角度
- 相关: 来源链接或出处
- 原文: 原文内容直接写在这里
原文 >800 字符：存素材文件 + Obsidian 内链
- 创建
选题中心/素材/{选题标题}.md，内容格式：
# {选题标题}
来源: {链接}
作者: @{username}
时间: {created_at}
---
{原文完整内容}
- 选题池中用 Obsidian 内链指向素材文件：
- [ ] 选题标题
- 大概内容: 一两句话描述这个选题可以怎么写、切什么角度
- 相关: 来源链接或出处
- 原文: [[素材/{选题标题}]]
