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# `deai-topic` — 选题分析 ## When to Use - 融合榜单已生成，需要筛选适合写作人设的选题 - 需要判断哪个热点最有写作价值（受众广度 + 差异化空间 + 切入角度） ## Input - `hotspot/榜单/{日期}-融合榜单.md`（融合榜单） - 或指定来源类型的原始榜单 ## Output - `hotspot/选题/{日期}-选题卡.md` --- ## 选题方法论 选题不是"找个热点随便写写"。选题质量直接决定文章 80% 的传播数据。本 Skill 基于以下核心理念： 1. **选题是产品决策**：每个选题都是一次"产品立项"——评估市场（热度）、用户需求（受众）、竞争格局（差异化空间）、资源可行性（能不能写出来） 2. **爆款可预测**：爆款不是玄学，情绪价值、信息差、社交货币是可量化评估的 3. **热度是硬通货，流量是选题的第一性原理**：再好的内容，没有曝光量等于不存在。选题阶段的热度评估直接决定了文章的流量天花板——7平台覆盖的话题曝光量通常是3平台话题的3-5倍。匹配度和经验不是限制器而是放大器：先确定"有没有人看"，再评估"能不能写好"。 4. **差异化是生存线**：找到别人都在写的话题不可怕，找不到自己的独特角度才可怕 5. **选题不是凭空创造，是发现**：好的选题 = 别人正在关注的问题 + 你有独特视角的理解。选题来源不只有热点榜单——同领域爆款内容的评论区也是免费选题库，用户提出的问题、表达的困惑、反复强调的痛点，都可以变成你的选题 6. **政治经济是流量放大器，也是内容深度的重要维度**：互联网/科技从来不是孤立的——AI 监管、芯片禁令、平台经济反垄断、数据安全立法、财政政策、产业补贴，每一个科技话题背后都有政治经济的影子。关注政经不是"跨界"，是"行业纵深"。政经话题的天然流量规模远超纯科技话题（百度热搜榜上政治经济类话题占比通常在 40% 以上）。**策略不是"写政经"，而是"用政经视角写科技/用科技视角写政经"**——两条路径都能让话题同时覆盖科技读者和泛政经读者。 7. **情绪是爆款的燃料，选题必须先判断"这让人什么感觉"**：人因为理性而点击，因为情绪而转发。选题阶段就要明确这篇文章的**核心情绪驱动力**——是焦虑（"再不看就晚了"）、愤怒（"这太离谱了"）、好奇（"真的假的？"）、还是共鸣（"终于有人把这事说清楚了"）。不同的情绪驱动力决定不同的标题风格、叙事节奏和平台选择。一个没有明确情绪驱动的选题，大概率发出去也没人转发。 --- ### Step 1：读取上游输出 从 `hotspot/榜单/{日期}-融合榜单.md` 或指定的原始榜单中提取所有热点条目。 每条热点需提取以下字段用于后续评分： - 标题、融合热度、覆盖来源数 - 各平台互动数据（浏览量、回答数、评论数）——如有 - 来源类型（微博/百度/知乎/头条/B站/抖音/小红书/视频号） ### Step 1.2：🎯 知识库趋势报告选题源（2026-08-11 新增，长线选题储备） 除了当日热点榜单，查询本地素材库 `素材库/趋势数据/`（来自 ima 知识库巨量算数/千瓜/蝉妈妈等行业报告要点），提取**趋势性选题**： 1. **提取方式**：读取趋势数据卡片，找出"正在上升但尚未上热搜"的趋势话题（如某品类增长、某用户行为变化、某技术渗透） 2. **与热点榜单的区别**： - 热点榜单 = 当日流量（追热度） - 知识库趋势 = 长线选题（占位未来，等趋势上热搜时你已有深度文章，成为引用源头） 3. **处理方式**：趋势性选题标记 `[趋势储备]`，进入 Step 2 分类评估；评分时"生命周期"按萌芽期处理（+2 分） 4. **频率**：非每日必做，每周 1 次批量提取即可，沉淀为选题储备池 **为什么重要**：行业报告的"趋势信号"通常比热搜早 2-6 个月。提前布局趋势选题，等趋势爆发时你就是"第一个深度解读的人"——这是 deai-topic 的差异化竞争优势来源。 ### Step 1.5：评论区挖掘（爆款选题的隐藏金矿） 热点榜单覆盖的是"已经火了的话题"，而评论区告诉你的是**"下一个会火的话题"**。在 Step 2 分类之前，先执行评论区挖掘，提取三大爆款信号： **挖掘范围：** 同领域（互联网/科技/商业）近期爆款内容的评论区——知乎高赞回答（赞同 1k+）、公众号 10w+ 文章评论区、B 站热门视频评论区、虎嗅/品玩评论区。 **三类提取目标：** | 类型 | 识别信号 | 转化方式 | 爆款价值 | |------|----------|----------|:--------:| | **用户提问** | "这个能用在 XX 场景吗？""有没有 XX 的替代方案？""你说的 XX 是什么意思？" | 直接转化为选题——回答这个具体问题 | ⭐⭐⭐——精准满足真实需求 | | **用户困惑** | "我还是没搞懂 XX""道理都懂但就是做不到""到底该选哪个？" | 选题方向：用一个具体案例破解这个困惑 | ⭐⭐⭐——评论区点赞数就是选题票数 | | **用户痛点** | 反复出现的情绪表达（"太真实了""我就是这样""终于有人说这个了"） | 选题方向：深挖这个痛点背后的逻辑，而非停留在情绪宣泄 | ⭐⭐⭐——情绪是转发燃料 | **选取规则：** - 单条评论点赞 ≥ 50 或同类评论重复出现 ≥ 3 次 → 值得单独成文 - 标注来源为 `[评论区挖掘]`，附评论原文和链接 - 挖掘结果直接进入 Step 2 分类，和热点榜单条目并列评分 **为什么这是爆款利器：** 热点榜单上的话题大家都在写，但评论区里用户用"自己的话"提出的问题几乎没人专门回答——你写一篇，就是这个"问题"的第一篇深度答案。信息流算法天然喜欢"精准命中用户搜索意图"的内容。 ### Step 2：四级话题分类 对每个热点按以下标准分类，决定是否进入评分流程。注意——**政治经济类话题不是"边缘"，而是科技读者群的高频关注区和流量放大器。** | 级别 | 定义 | 判断标准 | 处理方式 | |:----:|------|----------|:--------:| | **S 级：流量引擎** | 政治/经济/国际/宏观政策等大众高关注话题，可转换为产业/产品视角 | 话题本身为政经热点，天然流量大（融合热度 85+），且能找到与科技/商业/就业/消费的连接点 | **优先进入 Step 3 评分，引流价值额外加分** | | **A 级：核心领域** | 互联网/产品/科技/商业/产业话题 | 话题主体涉及互联网公司、科技产品、产品方法论、商业模式、AI 技术应用、产业经济 | 直接进入 Step 3 评分 | | **B 级：交叉拓展** | 社会/文化/教育/医疗等与科技或经济有交叉点 | 话题偏社会/生活，但能从产业逻辑、经济视角、技术影响切入 | 评估是否有独特的行业洞察角度，有则进入评分 | | **C 级：排除** | 纯娱乐八卦、纯体育赛事、纯个人情感（与科技/商业读者群无交集） | 无法找到任何与科技/经济/商业/职业发展相关的切入角度 | 直接排除，在输出中记录排除原因 | #### S 级/A 级话题的界定边界 这条边界最容易模糊，也是本版本改进的核心。按以下**三条测试**来判断一个政经话题是否够格进入 S 级： | 测试 | 问题 | 通过条件 | 示例：通过 | 示例：不通过 | |:----:|------|----------|-----------|-------------| | ① **利益测试** | 这个政策/事件直接影响科技行业从业者的"钱袋子"或"饭碗"吗？ | 能回答"这件事对行业/从业者意味着什么" | "央企增持A股" → 影响科技创业融资环境和资本信心 | "某地官员被查" → 无关 | | ② **连接测试** | 能找到一条清晰的路径从"政经事件"走到"科技/产业/产品"吗？ | 不超过 2 步推理 | "伊朗导弹袭击美军基地" → 地缘冲突 → 全球芯片供应链风险 → 电子产业链影响 | "某国总统选举结果" → 走不到科技产业 | | ③ **视角测试** | 这个话题能提供独特的行业洞察吗？ | "别人写新闻转述，我能写出背后的逻辑" | "教育部27个新专业" → 能分析"AI时代的技能树该更新什么" | "卫健委辟谣" → 任何领域都能写 | **三条中通过两条即可判定为 S 级。如果只通过一条，降为 B 级评估。** #### S 级引流话题的选题策略 政经话题的引流价值与常规科技话题不同，选题时遵循以下策略： | 策略 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | **以科技锚点为中心辐射** | 不跳入纯政经赛道，而是以科技/产品为锚点向外辐射 | 写"芯片出口管制"而不是写"中美关系"；写"AI监管立法"而不是写"政府政策" | | **从业者的焦虑是天然入口** | 经济下行、裁员潮、AI 冲击——这些"焦虑"本身就是政经话题在个人层面的投射 | "A 股大跌" → "互联网人的资产配置该怎么做" | | **用商业思维拆解宏观话题** | 把宏观话题具象化、生活化 | "地方政府债务" → "城投公司的商业模式是什么" | | **不做政治判断，做产业分析** | 不是说"这个政策好不好"，而是说"这个政策对哪些行业有利/不利" | "数据安全法" → 对隐私计算、数据标注、AI 训练三个细分市场的不同影响 | | **利用情绪但不煽动** | 政经话题自带情绪（焦虑/希望/愤怒），利用它做文章钩子，但论证靠事实和数据 | 开头写"这两天朋友圈被XX刷屏了"，但正文提供冷静的产业分析 | #### 政经话题的行业洞察转换规则 核心原则：**不谈政治立场，只谈产业逻辑、经济规律和商业视角。** 政经话题的选题不是"写政论"，而是"用政经素材做行业分析"。 **分类转换路径：** | 话题类型 | 转换方向 | 示例 | |----------|----------|------| | **宏观经济/货币政策** | → 互联网行业融资环境 / 科技公司估值逻辑 / 消费者购买力变化 | "美联储加息" → 从"资金流向"角度分析科技公司融资成本和估值逻辑 | | **财政政策/产业补贴** | → 具体赛道的竞争格局变化 / 企业成本结构 / 创业方向 | "芯片补贴政策" → 分析哪些细分赛道（RISC-V/先进封装/EDA）会受益 | | **中美科技博弈/制裁** | → 供应链韧性 / 国产替代进度 / 企业的 B/C 计划 | "美国扩大对华芯片出口限制" → 拆解华为/中芯的应对策略 | | **地缘冲突/国际关系** | → 全球供应链风险 / 能源成本 / 贸易路线变化对科技制造的影响 | "伊朗-以色列冲突" → 从"霍尔木兹海峡→石油→化工材料→芯片制造"的传导链 | | **金融监管/反垄断** | → 平台经济竞争格局 / 互联网企业出海合规 / 数据资产化 | "平台经济常态化监管" → 从"合规成本降低如何影响互联网公司利润"切入 | | **人口/就业/社保** | → 消费互联网的用户结构变化 / 劳动力供给对科技行业的影响 / AI 替代的加速 | "年轻人失业率" → 从"失业青年→低价劳动力供给→AI 替代价值下降"的经济逻辑切入 | | **税收/关税政策** | → 跨境电商成本结构 / 出海企业利润模型 / 本土品牌竞争力 | "跨境电商关税调整" → 从"关税→定价策略→用户购买决策"的产品逻辑链 | | **产业政策/新基建** | → 具体技术赛道的商业化前景 / B 端市场机会 / 政府采购逻辑 | "低空经济政策" → 从"政策放开→物流无人机→同城配送成本重构"的产品机会切入 | | **地方债/房地产** | → 居民消费能力拆解 / 互联网消费平台增长天花板 / 下沉市场机会 | "地方债压力" → 从"公务员降薪→三四线城市消费力下降→社区团购增长放缓"传导链 | ⚠️ **红线：** 严禁对政治立场表态度、选边站队、煽动民族情绪。不做价值判断，只做影响分析。 ### Step 2.5：🚫 历史选题撞车检测（2026-09-01 新增，硬门禁，禁止跳过） **目的**：杜绝与自家历史选题「完全重复」——同一事件/对象 + 同一角度 + 同一观点，换个标题重写一遍。**在历史选题上深化、扩展是允许且鼓励的，但深化/扩展 ≠ 完全重复：必须携带新增信息量**（新事件节点/新数据/新政策变化/新论证角度/作者新观点），纯换标题复述 = 完全重复 = 禁止。 **检测范围**： - 本地 `drafts/` 全部历史选题目录（`drafts/{日期}/{选题名}/` 及历史遗留的 `drafts/{选题名}/` 顶层目录），近 60 天为检测重点（热点轮动快，更久远一般不会撞） - `notebook/` 作者观点域（同主体话题的作者既有立场，用于判断"观点是否已表达过"） **检测通道（双通道，缺一不可）**： 1. **目录名检索**：`ls drafts/` 扫描历史选题目录名，候选热点的核心实体词（公司名/政策名/产品名/事件名）直接命中即疑似撞车 2. **内容检索**：对疑似命中的历史选题，读其 `标题方案.md`/`大纲.md`/`终稿-*.md` 的切入角度与核心观点，确认角度与立场是否与今日候选相同 **三层判定矩阵**： | 层 | 判什么 | 完全重复（🔴） | 深化（🟡，允许） | 扩展（🟢，允许） | |:--:|--------|---------------|-----------------|-----------------| | ① 事件/对象 | 核心事件、主体（公司/政策/产品/人物）是否同一 | 同 | 同 | 同 | | ② 切入角度 | 分析角度是否同一（如"成本账/估值泡沫/监管影响"） | 同 | 新角度，或旧角度新论证 | 属于历史二创空间的子选题/换人群换平台视角 | | ③ 核心观点 | 作者立场是否已有历史表达 | 同（观点已写过） | 观点升级/补全（作者新立场、新证据） | 观点延伸至新场景 | | **处置** | | **🔴 禁止入选今日主选题**，记入「放弃选题及原因」（原因=历史撞车+指向历史选题目录路径） | 允许入选，选题卡「基本盘」标注 🟡 深化 + 关联路径 + **一句话差异化增量** | 允许入选，标注 🟢 扩展 + 关联路径 + 区分点 | **执行规则**： - 任何候选热点都必须先过本检测再进 Step 3 评分；**撞车检测结果不合格的选题不得进入主选题 A/B/C**（即使评分再高，撞车即一票否决） - 深化/扩展的判断标准是**新增信息量**：今日候选相对历史选题必须至少多出"新事件节点 / 新数据 / 新政策变化 / 新论证角度 / 作者新观点"中的一项，并在选题卡中显式写出——写不出增量 = 视为完全重复 - 同一主体的连续事件追踪（如"申购→上市→股价腰斩"）允许，但每篇必须围绕**新的事件节点**建立新论证，禁止复述旧文内容 - 历史选题的知乎发布史同时核验：若同一知乎问题/专栏已发过（见 deai-daily-pipeline「知乎重复发布预检铁律」），选题卡须标注"⚠️ 知乎发布需避开历史已答问题" **输出要求（强制）**：每个推荐选题详析的「基本盘」新增一行 `- 历史去重检测：...`（见 Output 模板）；「放弃选题及原因」表新增"🔴 历史撞车"原因类型。 ### Step 3：五维选题评分 对每个 A 级和通过评估的 B 级话题，按以下五维模型打分。每维度 0-10 分，加权计算总分。 #### 3.1 热度（权重 35%）——"能不能蹭到流量" | 子指标 | 评分标准 | |--------|----------| | 融合热度值 | 90+ → 10分，70-89 → 8分，50-69 → 6分，30-49 → 4分，<30 → 2分 | | 跨平台覆盖数 | 5+平台 → 10分，3-4平台 → 8分，2平台 → 6分，1平台 → 4分 | | 热度趋势 | 明显上升 → +1分，平稳 → 0分，明显下降 → -1分 | | 知乎浏览量（如有） | ≥1000万 → 10分，500-999万 → 8分，100-499万 → 6分，<100万 → 4分 | **话题生命周期附加评估（识别最佳写作时机）：** 选题不仅要看当前热度，还要判断处于话题生命周期的哪个阶段——在不同阶段入场的策略截然不同。 | 阶段 | 识别信号 | 入场策略 | 得分调整 | |:----:|----------|----------|:--------:| | 🟢 **萌芽期** | 话题开始出现在知乎/虎嗅等深度平台，但尚未进入微博/头条大众视野；只有"懂的人"在讨论 | **最佳入场窗口**——率先深度解读，建立话语权，等大众热度来临时你就是引用源头 | +2 分 | | 🟡 **爆发期** | 微博热搜/头条热榜已上榜，跨平台覆盖 ≥ 3，融合热度快速上升 | **快速出稿窗口**——抢时效，先发快评再补深度，吃爆发流量 | +1 分 | | 🟠 **成熟期** | 各平台均已覆盖，头部答主已发文，评论区出现"又来炒冷饭" | **差异化窗口**——必须换角度，别人写"A 怎么样"，你写"为什么 A 其实不是 B" | -1 分 | | 🔴 **衰退期** | 热度开始下降，新发文章互动率明显低于峰值期 | **不建议入场**——除非你有独家信息或反常识角度 | -2 分，且需在选题卡标注"衰退期入场" | **判定方法：** 看话题在融合榜单上的出现时间 + 各平台首发时间差 + 评论区是否已有"又来炒冷饭"类评论。 **示例：** Kimi K3 暂停新用户 → 萌芽期偏爆发期（知乎虎嗅已深度讨论，微博抖音刚起量），+1 分 → 最佳策略是"出快评抢头条流量，同时准备深度分析吃知乎长尾"。 #### 3.2 匹配度（权重 15%）——"能不能写好" **核心原则：经验和能力是文章的放大器，不是选题的限制器。** 匹配度评估的不是"你过去做过什么"，而是"你研究后能不能写出独特洞察"。没有个人经历不是扣分项，有才是加分项。 | 子指标 | 评分标准 | |--------|----------| | 领域相关性 | 直接涉及互联网/科技/商业 → 10分，科技/商业 → 8分，有技术含量 → 6分，弱相关 → 3分。**对于S级政经话题**：能通过"产业影响"路径连接到科技读者群 → 8分，能通过"职业/收入"路径连接 → 10分 | | 行业洞察切入空间 | 天然有行业洞察角度 → 10分，可转换有空间 → 7分，勉强可切入 → 4分，无法切入 → 0分。**S级政经话题额外评估**：能通过上述转换规则找到清晰路径 → 在原分基础上+2（上限10分） | | **研究可达性（原"知识储备匹配度"）** | 2小时研究即可掌握关键信息 → 10分，需半天研究 → 7分，需1天+深入研究 → 4分。**不再以"熟悉程度"为扣分项，以"学习成本"为衡量标准** | | **个人经历可插入（改为加分项）** | 有直接相关经历可插入文章 → **+3分**；有间接相关或可类比 → **+1分**；无处插入 → **+0分**（不扣分）。个人经历是让文章独特的调料，不是写作的准入门槛 | | **🧠 作者观点储备（2026-08-22 新增，仅加分不扣分）** | 选题前先扫 `notebook/`（`type: opinion` 优先）：本话题作者是否有已沉淀的观点 → 有且贴合 → **+4分**（写作主脑现成，观点原创性强）；有部分相关 → **+2分**；无直接观点 → **+0分但须在选题卡标注"⚠️ 选题无作者观点储备，需在 deai-research Step 1.6 或流水线 Step 11.5 向作者确认立场"**（不扣分——观点可现场生成，但不得以网上观点冒充） | | **政经引流价值（仅S级）** | 话题天然流量大（融合热度90+）+ 科技行业读者高度关注 → 10分，流量大但关注度中等 → 7分，流量中等 → 4分 | | **⚠️ 受众宽度（红线约束）** | **如果选题的最佳切入角度依赖读者具备特定岗位身份（如"产品经理"）才能理解或产生共鸣，则此项扣2分。** 切入角度应让对科技/商业感兴趣的普通读者也能看懂——个人印记体现在表达方式和故事选择上，而非岗位身份标签。**用"行业洞察"替代"岗位视角"来构建切入角度。** | #### 3.3 爆款潜力（权重 30%）——"写了能不能爆" 这是整个评分模型中最关键的维度。爆款 = 情绪价值 × 信息差 × 社交货币。 **爆款信号自动检测（从上游数据中提取）：** | 信号 | 加分 | |------|:--:| | 跨平台覆盖数 ≥ 3 | +8 | | 知乎浏览量 ≥ 500 万 | +8 | | 知乎回答数 ≥ 1000（说明讨论有深度、观点多元） | +6 | | 知乎关注数 ≥ 5000（说明用户有持续追踪意愿） | +5 | | 话题下有多个万赞回答且立场对立 | +8 | **五要素评估：** | 要素 | 定义 | 评分方法 | |------|------|----------| | **情绪价值** | 能否引发共鸣/愤怒/焦虑/希望/怀旧？ | 浏览评论区，看是否有大量"我也是""太真实了""破防了"等情绪表达 → 强烈 10分 / 有 7分 / 平淡 4分 | | **争议性** | 是否存在明确的对立观点？ | 有多个高赞回答持相反立场 → 10分 / 有不同声音 → 7分 / 一边倒 → 4分 | | **信息差** | 能否提供读者不知道的增量信息？ | 涉及专业领域+有数据可挖+有内行视角 → 10分 / 有部分信息增量 → 7分 / 信息已充分曝光 → 4分 | | **社交货币** | 读者转发后获得什么？（"这篇文章说出了我想说但说不清的话"） | 观点独特+表达锋锐 → 10分 / 有一定启发性 → 7分 / 资讯汇总型 → 4分 | | **故事性** | 是否有可讲述的真实案例/人物经历？ | 有戏剧性转折的真实故事 → 10分 / 有案例 → 7分 / 纯观点分析 → 4分 | **情绪驱动力标签（每个选题必标）：** 不同的情绪驱动力决定不同的标题风格、叙事节奏和平台选择。选题时必须明确"这篇让人什么感觉"。 | 情绪类型 | 识别信号 | 最佳标题公式 | 最佳平台 | 爆款概率加成 | |:--------:|----------|-------------|:--------:|:-----------:| | 😰 **焦虑** | "再不看就晚了""XXX正在消失""你还不知道吗" | 恐惧+具体后果 | 头条/公众号 | +15% | | 😡 **愤怒** | "这太离谱了""看完气笑了""XXX的真相" | 反常识+指控 | 微博/头条 | +20% |