公众号选题|爆款标题|热点追踪|系列策划 — 公众号 AI 选题与标题生成,覆盖热点调研、选题策划、起标题、写摘要、系列排期。面向自媒体编辑、内容运营。触发词(**单独触发仅限对已有标题/摘要的修改**):「改标题」「换个标题」「重起标题」「优化标题」「标题再想想」「换个标题试试」「改摘要」「重写摘要」「优化摘要」「摘要再优化下」。新做选题、起新标题、策划系列/内容日历、追热点都请走 aws-wechat-article-main;需要多环节串联(写+审+排+配图+发)也走 main。
npx skills add https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills --skill aws-wechat-article-topics
公众号选题 & 爆款标题 AI 助手 —— 热点追踪、选题调研、起标题、写摘要、系列排期一次搞定。
> 套件说明 · 本 skill 属 aws-wechat-article-* 一条龙套件(共 9 个 slug,入口 aws-wechat-article-main)。跨 skill 的相对引用依赖同一 skills/ 目录,建议一并 clawhub install 全套。源码:<https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills>
本 skill 主要由 Agent 驱动(对话式选题调研、标题生成),脚本层仅用于更新本篇元数据。
web_search / web_fetch(Claude Code 内置能力,非本 skill 脚本层发起).aws-article/config.yaml、本篇 article.yaml、.aws-article/products/{产品名}/*.md(业务介绍 .md,直接挂在产品根;选题涉及用户业务时必读)topic-card.md、research.md;更新本篇 article.yamlpython3 {baseDir}/../aws-wechat-article-publish/scripts/article_init.py本 skill 是 aws-wechat-article-* 一条龙公众号套件的选题环节(入口 aws-wechat-article-main)。工作流中的若干步骤会读取同级 ../aws-wechat-article-main/references/*.md 等共享文档(首次引导、env/config 示例等)。
skills/ 根目录时,跨 skill 引用都能读到。file not found;本 skill 内的纯本地步骤仍可用。完整 9 slug 清单见 源码仓库。
要成文并发到公众号、或「今天发什么」需整条编排时 → aws-wechat-article-main。
通过调研生成高质量选题,支持单篇和系列。
任何操作执行前,必须按 首次引导 执行其中的 「检测顺序」。检测通过后才能进行以下操作(或用户明确书面确认「本次不检查」):
根据用户输入自动识别模式:
| 模式 | 触发条件 | 示例 |
|------|---------|------|
| A. 明确选题 | 用户给了具体话题 | 「写一篇 AI Agent 的文章」 |
| B. 有方向 | 给了领域但没具体题目 | 「AI 最近有什么好写的」 |
| C. 无方向 | 只说要选题 | 「这周写什么」「帮我找几个选题」 |
| D. 系列策划 | 提到系列/专栏/连载 | 「做个 AI 入门系列」「写 10 篇专栏」 |
选题进度:
- [ ] 第1步:配置检查(见本节「配置检查」)
- [ ] 第2步:全局账号三键(`.aws-article/config.yaml` 的 `article_category` / `target_reader` / `default_author`)⛔ 与 [main](../aws-wechat-article-main/SKILL.md)「2) 全局账号约束」一致;缺则**问用户确认后**再写入,**禁止**从 `article.yaml` 擅自填充,**先于**方向确认与调研
- [ ] 第3步:确认是否已有选题或写作方向 ⛔
- [ ] 第4步:调研
- [ ] 第5步:生成选题
- [ ] 第6步:生成标题与大纲
- [ ] 第7步:展示并等待用户选择 ⛔
- [ ] 第8步:输出选题卡片(新建本篇目录时须具备或更新本篇 article.yaml)
config.yaml + article.yaml).aws-article/config.yaml 含账号定位、topic_direction、update_frequency、title_style、文风等(模板 {baseDir}/../aws-wechat-article-main/references/config.example.yaml,字段见 articlescreening-schema.md)。本 skill 做选题前须能读到该文件(或用户当次已等价说明)。{drafts_root}/YYYYMMDD-标题slug/article.yaml 含标题、作者、摘要、publish_completed 等(见 schema;可用 {baseDir}/../aws-wechat-article-publish/scripts/article_init.py 初始化/更新)。article.yaml,再进入选题;若目录已存在且含 article.yaml,须先读(与 config.yaml 一起)再产出 topic-card.md / research.md。article.yaml(至少 publish_completed: false,并尽量写入已定标题/摘要等),不得仅有 topic-card.md 就引导调用 write.py 却无任何本篇 YAML——write.py 依赖仓库 config.yaml 与本篇目录;本篇 article.yaml 可缺但推荐补齐以便元数据一致(见 writing SKILL)。同本节 「配置检查」。
.aws-article/config.yaml)⛔在调用 web_search、调研或与用户确认选题方向之前(环境校验已通过的前提下),打开 .aws-article/config.yaml,检查 article_category、target_reader、default_author 是否 trim 后均非空。任一项缺失:逐项询问用户,用户确认后再写回该文件;禁止从 article.yaml 等擅自抄录填充。与 main「2) 全局账号约束」一致;一条龙下若 main 已在本轮完成本步,可不再重复。
在调用 web_search / 调研之前,先与用户对齐当前处于哪种情况(对应上文 A/B/C/D):
禁止:在用户仍处于「只说找选题、没说领域/偏好」等模糊状态时,直接开始联网调研。
确认后 → 归入 A/B/C/D,再进入 第 4 步:调研。
须先读 .aws-article/config.yaml:选题边界、topic_direction、update_frequency、账号定位等以其为准。若本篇目录已存在 article.yaml(例如已定题),可一并读取已有 title / digest 等,避免与后序冲突。尚无本篇文件时,以用户当次说明与 skill 默认为准。
ls .aws-article/products/,进入相关产品目录必读根下 *.md(业务介绍)寻找契合自家业务的选题角度;与业务无关的选题方向则不强求查阅使用 web_search 搜索 + web_fetch 深入阅读,为选题提供数据支撑。
| 模式 | 调研目标 |
|------|----------|
| A | 竞品文章怎么写、数据支撑、独特角度 |
| B | 该方向近期热点、读者关注什么 |
| C | config.yaml 中的账号定位、topic_direction 与近期热点 |
| D | 知识体系拆解、竞品系列分析、读者学习路径 |
各模式的搜索策略和搜索词模板:references/research-strategy.md
基于调研结果。用 config.yaml 的 update_frequency 控制本批数量:周更约 3–5 个,日更可略多,月更可略少;无配置时按对话约定或 skill 默认。
| 模式 | 生成规则 |
|------|----------|
| A | 围绕用户主题,提供 3-4 个不同切入角度 |
| B/C | 筛选 3-5 个选题,标注类型(🔥热点 / 🌲常青 / 📚系列) |
| D | 规划系列总线 + 拆出每篇选题 |
为每个选题生成完整的「选题卡片」:标题候选(3-5 个,混合风格)、切入角度、大纲预览、工作量评估、摘要候选。
标题风格:按优先级加载:
config.yaml 的 title_style / custom_title_style > default_title_style(若有;须为 YAML 列表;多候选时须按选题择一并写回本篇 article.yaml 同键为单元素列表;custom_* 非空时优先于 default_*).aws-article/presets/title-styles/ 下的自定义风格输出模板:references/output-format.md
⚠️ 必须停下来等用户操作,不要自作主张继续。
展示所有选题卡片后,提示用户:
请选择:
- 输入编号(如 1)→ 选定该选题
- 「调整 + 意见」→ 按意见修改后重新展示
- 「重新选」→ 换一批选题
- 「组合 1+3」→ 融合多个选题
- 系列模式:「先写第 N 篇」→ 按该篇进入写稿
禁止的行为:
用户确认后:
article.yaml,不要改目录名,直接在该目录写入;否则创建 {drafts_root}/{YYYYMMDD}-{标题slug}/(drafts_root / series_root 以 config.yaml 为准,无则与 main SKILL 及仓库惯例一致)。topic-card.mdresearch.md{series_root}/{系列slug}/plan.mdarticle.yaml:同目录若无或需更新已定题信息,须在本步创建或补全(publish_completed: false;标题、摘要等与用户选定一致时可写入)。推荐:python {baseDir}/../aws-wechat-article-publish/scripts/article_init.py <本篇目录> --title "…" --digest "…" 等。总览一条龙下 main 若已初始化,则合并更新缺失键即可。→ 交给 aws-wechat-article-writing。须已具备 .aws-article/config.yaml(仓库根相对路径);本篇目录建议已有 article.yaml(见 writing SKILL)。
| 文件 | 说明 |
|------|------|
| .aws-article/config.yaml | 全局账号与选题/文风约束;选题全程以之为准 |
| article.yaml | 本篇元数据与 publish_completed;新建本篇须 false;单独 topics 须在目录内创建或更新 |
| topic-card.md | 选题卡片(标题、摘要、角度、大纲) |
| research.md | 调研摘要(搜索发现、竞品分析、数据点) |
article.yaml 与文末推荐链接(智能体)全局 .aws-article/config.yaml 一般不修改;embeds.related_articles 若在全局已配置 manual,各篇可用同一套 {embed:link:名称}。若全局未配或希望每篇不同推荐:
article.yaml 中只增加 embeds.related_articles.manual(name + url 列表);不要在本篇写名片/小程序(仍以全局为准)。format.py 仅将本篇的 embeds.related_articles 与全局同名块深度合并。manual 为空或本篇需要单独列表时):运行python {baseDir}/../aws-wechat-article-publish/scripts/getdraft.py published-fields
得到已发布正式文章的 title / digest / url,结合当前篇主题挑选最多 3 条,写入本篇 article.yaml 的 embeds.related_articles.manual,并在 article.md 文末使用 {embed:link:名称},name 与 manual 中一致。
{embed:link:…} 与合并后的 related_articles 一致(参见 review SKILL 定稿说明)。This skill should be used when working with LaminDB, an open-source data framework for biology that makes data queryable, traceable, reproducible, and FAIR. Use when managing biological datasets (scRNA-seq, spatial, flow cytometry, etc.), tracking computational workflows, curating and validating data with biological ontologies, building data lakehouses, or ensuring data lineage and reproducibility in biological research. Covers data management, annotation, ontologies (genes, cell types, diseases, tissues), schema validation, integrations with workflow managers (Nextflow, Snakemake) and MLOps platforms (W&B, MLflow), and deployment strategies.
This skill should be used when working with LaminDB, an open-source data framework for biology that makes data queryable, traceable, reproducible, and FAIR. Use when managing biological datasets (scRNA-seq, spatial, flow cytometry, etc.), tracking computational workflows, curating and validating data with biological ontologies, building data lakehouses, or ensuring data lineage and reproducibility in biological research. Covers data management, annotation, ontologies (genes, cell types, diseases, tissues), schema validation, integrations with workflow managers (Nextflow, Snakemake) and MLOps platforms (W&B, MLflow), and deployment strategies.
Orchestrate the full edge research pipeline from candidate detection through strategy design, review, revision, and export. Use when coordinating multi-stage edge research workflows end-to-end.
Workflow 5: orchestrate a text-only resubmit of a polished paper to a different venue under hard constraints (no new experiments, no bib edits, no framework changes, never overwrite prior submissions). Use when user says \"resubmit pipeline\", \"重投流程\", \"port paper to <new venue>\", \"resubmit to <venue>\", \"tighten paper for resubmission\", or has a rejected/withdrawn paper to move to a different top venue under tight time budget.
Workflow 5: orchestrate a text-only resubmit of a polished paper to a different venue under hard constraints (no new experiments, no bib edits, no framework changes, never overwrite prior submissions). Use when user says \"resubmit pipeline\", \"重投流程\", \"port paper to <new venue>\", \"resubmit to <venue>\", \"tighten paper for resubmission\", or has a rejected/withdrawn paper to move to a different top venue under tight time budget.
This skill should be used when user encounters "paper-search MCP error", "Docker not found", "Docker not running", "paper search not working", or needs help configuring paper search integration.
Submit recoverable SSH-direct research Runs with live progress cards and model-free monitoring.
Use when reviewing, designing, or modifying Java enterprise systems that may support intermediary services, hosting services, online platforms, marketplaces, content moderation, recommender systems, advertising delivery, complaint workflows, transparency reporting, or systemic-risk evidence under the EU Digital Services Act. This should trigger for requests such as Review a Java online platform for DSA controls; Design notice-and-action or appeal workflows; Add recommender, ad transparency, moderation, audit, researcher access, or privacy-safe observability evidence; Assess online-platform transparency controls before production release. Part of Plinth Toolkit
Take aiworkskills/aws-wechat-article-topics from the repository into ~/.claude/skills for personal
use, or into .claude/skills inside a project.
The agent identifies a skill by the name field in its header. Two skills with the
same name cannot sit side by side — one of them will be ignored.