oh-story-long-scan

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description	研究长篇网文平台与榜单样本，分析读者契约、题材组合、主角机制、开篇兑现、更新阶段、升级空间和作者适配度。用于长篇扫榜、市场趋势观察、选题比较或开书前验证方向。
license	MIT
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Oh Story 长篇市场研究

把榜单当作有偏差的市场样本，不把排名本身当作选题答案。先确认平台、榜单口径、目标读者、题材范围、采样日期和作者自身优势。

执行流程

1. 收集可复核样本，并为每组数据记录平台、榜单类型、链接、访问日期、可见口径和样本量。
2. 使用 references/method.md 编码题材组合、情绪承诺、主角起点、核心机制、首个冲突、首次兑现和长期升级空间。
3. 先报告样本频次，再解释可能机制；把样本少的新组合标为信号，不直接称为趋势。
4. 输出多个选题候选，分别说明市场证据、作者适配、差异化、开篇验证方式、持续写作空间和风险。
5. 市场结论只作为 Goethe 的讨论输入，不直接改写项目资产。

数据边界

• 不执行上游 Node、CDP 或平台抓榜脚本，不启动或重启浏览器，不绕过登录或访问限制。
• 只使用当前会话可访问、Deep Research 返回或用户提供的来源；无法获得实时数据时给研究框架和待查清单，不伪造最新榜单。
• 区分流量榜、付费榜、新书榜、完结榜和编辑推荐，说明推荐位、作者存量读者、热点事件等偏差。

本 Skill 改编自 oh-story-claudecode 的 story-long-scan，基于提交 48a4789d1f542eb672addf8ccb5dbdc20e63be46；MIT 许可见同目录 LICENSE。