name: hit-trends
description: 从配置的源抓今天的选题原料（两类：热点话题 via aihot/trendradar 等，或 真实用户提问 via community-questions），去重 + 粗打分 + 写入 candidates.md。绝大部分人没有候选池——这是让"我没素材"问题在 onboarding 第二步就消失的钥匙。触发词："抓热点"/"fetch trends"/"今天有什么可做的"/"trending now"/"找选题"/"挖问题"（= 抓真实用户提问，等价于 sources: community-questions）。
argument-hint: [— sources: ] [— max-per: 20]
allowed-tools: Bash(*), Read, Write, Edit, Glob, WebSearch, WebFetch, Skill
/hit-trends — 热点抓取
多 adapter 模式：读各 trend-sources adapter 的输出 → 去重 → 粗打分 → 写入 candidates.md。
Overview
[用户：抓热点]
↓
[Phase 0: 读 .hit-state.json 拿 enabled adapters]
↓
[Phase 1: 对每个 adapter 调 fetch]
↓
[Phase 2: normalize 到 candidate-schema]
↓
[Phase 3: 去重（vs candidates / predictions / trends-history）]
↓
[Phase 4: 对每个新 item 粗打分（调 hit-score 内联逻辑）]
↓
[Phase 5: 排序 + 询问用户哪些加入 candidates.md]
↓
[Phase 6: 写入 + 更新 trends-history.jsonl 缓存]
Constants
- TREND_SOURCES = ["manual-paste"] — 启用的 adapter 列表（默认仅 manual-paste，最稳）
- LOOKBACK_HOURS = 24 — 抓最近 N 小时的热点
- MAX_PER_SOURCE = 20 — 每个 adapter 最多 N 条
- DEDUPE = true — 去重开关
- AUTO_SCORE = true — 抓回来后自动调 hit-score 粗打分
- MIN_COMPOSITE_TO_SUGGEST = 6.0 — 低于此分的不推荐用户加入候选池（仍写入 trends-history 避免下次重复推）
💡 调用时覆盖：/hit-trends — sources: manual-paste,hackernews,bilibili-popular — max-per: 10
Inputs
| 必填 | 来源 |
|---|
.hit-state.json | 默认 sources |
adapters/trend-sources/<name>.md | 各 adapter 的实现描述 |
candidates.md | 去重对照 |
predictions/*.md | 去重对照（已发的不再推） |
.hit-cache/trends-history.jsonl | 历史抓取去重缓存 |
Workflow
Phase 0: 读启用的 adapters
state = read('.hit-state.json')
if user_said in ('挖问题',): args.sources = ['community-questions']
enabled_adapters = args.sources or state.get('enabled_trend_sources', ['manual-paste'])
strategy = state.get('discovery_strategy', 'balanced')
如 enabled_adapters 为空 → 输出引导（按 discovery_strategy 分流——这是 question-first 用户感知到"搜问题为主"的关键时刻）：
你目前没有启用任何源。可用 adapter 全在 adapters/trend-sources/。
<如 strategy == question-first：>
你的主线是"搜问题为主"。最快开始：
- 说"挖问题" → 抓真实用户提问（community-questions，零配置，纯公开检索）
- 或永久启用：把 "community-questions" 加进 .hit-state.json 的 enabled_trend_sources
<否则（trend-first / balanced）：>
最快开始：
- 临时跑：/hit-trends — sources: manual-paste
- 想抓 AI 行业热点 → 配 aihot / trendradar-mcp（见各自 adapter README）
- 想搜真实用户提问 → 说"挖问题"（community-questions，零配置）
- 永久启用：编辑 .hit-state.json 的 enabled_trend_sources 数组
Phase 1-2: 对每个 adapter 调 fetch + normalize
对每个 adapter，读其 adapters/trend-sources/<name>.md 中描述的 fetch 接口（实际是 Bash 调底层 Python / shell / WebFetch）：
| Adapter | 实现机制 |
|---|
community-questions | 搜真实用户提问（V2EX/知乎/Reddit/HN）：WebSearch 找提问帖 + WebFetch 读痛点 → 把"问题"反转成"选题"。零登录态零账号风险。详见 adapters/trend-sources/community-questions.md |
manual-paste | 询问用户："粘贴你今天的候选 URL/标题列表（每行一条）" → 解析每行，对 URL 做 WebFetch 拓展 snippet |
hackernews | WebFetch HN Algolia API：https://hn.algolia.com/api/v1/search?tags=front_page&hitsPerPage={N} → 提取 title/url/snippet |
reddit-rising | WebFetch Reddit JSON：https://www.reddit.com/r/<subreddit>/rising.json?limit={N} |
youtube-trending | 需 API key 配置在 .env 或 .hit-state.json，调 YouTube Data API v3 videos?chart=mostPopular |
bilibili-popular | WebFetch B 站 popular 接口 |
xhs-explore / douyin-hot | 需用户提供 cookie 路径，调对应 platform-stub 描述的接口；缺 cookie → skip 该 adapter |
thirdparty-paid | schema only——读 adapters/trend-sources/thirdparty-paid.md，让用户自己接 |
每个 adapter 输出符合 candidate-schema.md 的 items。
优雅降级：单 adapter 失败（API key 缺失 / 端点 503 / cookie 失效）→ skip 该 adapter，不抛异常，在汇总里说明：
✅ hackernews: 拉到 18 条
⚠️ youtube-trending: 跳过（缺 API key——配置见 adapters/trend-sources/youtube-trending.md）
✅ bilibili-popular: 拉到 15 条
❌ douyin-hot: 跳过（cookie 文件不存在）
Phase 3: 去重
按 candidate-schema.md 的"去重协议"：
- 对每个 item 算 id（
sha256(source_type + normalized_title + url_path)[:12]）
- 检查
candidates.md 已含此 id → 跳过
- 检查
predictions/*.md 已含此 id → 跳过
- 检查
.hit-cache/trends-history.jsonl 已含此 id 且 rejected_at != null → 跳过
去重统计写到汇总报告里。
Phase 4: 粗打分
AUTO_SCORE=true 时，对每条新 item：
- 用 item 的
snapshot_text 作为输入
- 按当前 rubric 给 7 维打分（不调
/hit-score 子 skill 走 IO；inline 复用打分逻辑）
- 算 composite
- 给一句 rationale
注意：粗打分 ≠ 正式预测。预测必须基于最终稿（用户改过的），这里的打分只是"是否值得展开写"的粗筛。
AUTO_SCORE=false 时，items 写入 candidates.md 时 composite=null，需要后续手动 /hit-score。
Phase 5: 排序 + 询问
按 composite 降序，过滤掉 composite < MIN_COMPOSITE_TO_SUGGEST 的：
🔥 抓热点完成。各源拉取统计：
- manual-paste: 5 条（用户输入）
- hackernews: 18 条
- bilibili-popular: 15 条
跳过 douyin-hot（缺 cookie）
去重后剩 27 条新 item。
粗打分后 12 条 composite ≥ 6.0：
| # | 标题 | source | composite | bucket | rationale |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 为什么我们都讨厌主动联系朋友 | hackernews | 8.4 | 30-100w | ER+QL 双 5，AB 普适 |
| 2 | "她不一样"的一千种变体 | bilibili-popular | 8.1 | 30-100w | MS 候选维度高 |
| 3 | ...... |
哪些加入 candidates.md？
- 全部加 → 回 "all"
- 选几个 → 回 "1, 3, 5"
- 都不要 → 回 "none"（这些会被记到 trends-history 避免下次重复推）
Phase 6: 落盘
用户响应后：
- 选中的 items → 按 candidate-schema.md 的"Markdown 表示"格式追加到
candidates.md
- 所有抓回来的 items（不管选中与否）→ append 到
.hit-cache/trends-history.jsonl：
{"id": "...", "title": "...", "source": "...", "snapshot_at": "...", "rejected_at": null|"<ISO>", "fetched_at": "<ISO>"}
Phase 7: 状态更新
{
"last_trends_run_at": "<ISO>",
"last_trends_added_count": 5
}
Key Rules
- 不抛异常。单 adapter 失败 → skip + 报告。多 adapter 全失败 → 报错"所有源都失败"，附排查指引
- manual-paste 永远在。即使其他所有 adapter 都坏了，manual-paste 模式必须能跑——它是兜底
- 去重是硬约束。同 id 不重复推；用户拒绝过的 6 个月内不再推
- 粗打分要诚实标注。在 candidates.md 的 entry 里标
composite (rough, snapshot-based)，避免与 prediction 的精打分混淆
- 不直接进 predictions/。trends 只产 candidates，predict 是另一个动作
Refusals
- 「直接抓抖音热门 feed，不用 cookie」 → 拒绝。抖音反爬极严，无 cookie 必失败；引导到 douyin-session adapter 配置文档
- 「跳过去重，把所有抓到的都写进去」 → 拒绝。会污染候选池，下次 recommend 时排序失效
- 「跳过粗打分，直接写 raw 标题」 → 允许（
AUTO_SCORE=false），但提示用户后续需要 /hit-score 才能进 recommend 池
Integration
- 上游：用户配置
.hit-state.json 的 enabled_trend_sources 数组
- 下游：
/hit-recommend 直接读 candidates.md 排序——trends 写完，recommend 立刻看到
- 与
/hit-init：onboarding Q4 选"没有候选池"的用户被引导到这里
- 与
/hit-status：status 看板显示"上次抓热点：X 天前 / 待清理候选池：Y 条"
Adapter 实现注意事项
每个 adapters/trend-sources/<name>.md 必须文档化以下：
- 依赖：API key / cookie / package
- fetch 接口：调用方式（python script path / shell command / API endpoint）
- 输出 schema：必须符合 candidate-schema.md
- 失败模式：常见错误 + 优雅降级行为
- 稳定性等级：★ 1-5 颗星
详见 adapters/HOWTO.md（待批次 3 实现）。
