gzh-explosive-content-detector

Name: gzh-explosive-content-detector
Author: SpaceZephyr

130stars16forks

How to install gzh-explosive-content-detector?

spacezephyr/creator-buddy/gzh-explosive-content-detector

$npx -y skills add SpaceZephyr/creator-buddy --skill gzh-explosive-content-detector

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Summary

为公众号文章创作打造的专业数据洞察工具。全网持续收录每日爆款文章，收录依据：低粉高阅读、阅读靠前、数据增长中、原创靠前，助力号主获取数据参考。

Files · 1

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SKILL.md

1	# 公众号爆款文章查询
2
3	---
4
5	## 简介
6
7	面向公众号选题与创作的数据洞察 Skill：持续收录全网爆款文章，按「低粉高阅读、阅读靠前、数据增长中、原创靠前」等维度筛选，为号主提供可参考的爆款样本。
8
9	能做什么？
10
11	- 🔍 关键词探测：按赛道/细分词查询最匹配的公众号爆款内容
12	- 📊 智能筛选：结合用户意图与内容相关性，从候选中挑出最多 10 条高质量推荐
13	- 🃏 双形态展示：Markdown 卡片 + HTML 网格卡片，便于阅读与分享
14	- 🧭 细分引导：展示结果后主动给出 10 个可继续深挖的细分赛道词
15
16	适合谁用？
17
18	- 公众号运营 / 编辑 —— 找选题、看对标
19	- 内容创作者 —— 了解近期高热话题与标题范式
20	- MCN / 增长 —— 批量观察某一垂类的爆款特征
21
22	运行依赖：Python `requests>=2.28.0`。
23
24	---
25
26	## 功能特性
27
28	### 核心功能
29
30	- 爆款文章探测：搜索全站热门的公众号文章
31	- 时间窗口：默认最近 7 天；最多可查询近30天公众号爆款数据
32	- 泛化词治理：识别大类泛词后必须先给细分推荐并等待用户「拓展 / 不拓展」，禁止同轮继续跑脚本
33	- 输出产物：脚本生成 `{keyword}_爆款数据.html`；筛选逻辑可参考 `{keyword}_爆款数据.json`（若脚本产出）
34
35	### 特色亮点
36
37	- 意图优先：优先提取用户描述中的细分方向词，避免只用「职场」「情感」等过大类词一查了之
38	- 数据诚实：非实时快照； today / 超 30 天等诉求有固定话术说明边界
39	- 禁止凑数：最多 10 条，少于 10 条如实展示，禁止编造
40	- 展示闭环：每条含推荐理由（≥15 字、禁止空话模板）；文末必须附 10 个细分词引导下一轮查询
41
42	---
43
44	## 使用场景
45
46	当用户提出下列类型需求时，应调用本 Skill：
47
48	\| 用户可能会问 \| Agent 行为概要 \|
49	\| --------------------------------------- \| ------------------------------------------------ \|
50	\| 「最近有什么爆款」「看看全站热门」 \| 关键词传 `""`，按默认时间窗查询全站热门 \|
51	\| 「职场 / 情感领域有什么爆款」（大类词） \| 走泛化词流程：先给细分词 + 等待「拓展 / 不拓展」 \|
52	\| 「职场沟通技巧」「亲子教育选题」 \| 视为细分词，可直接调用脚本（无需拓展询问） \|
53	\| 「近 15 天的 xxx」 \| 将口语映射为 `startDate = 今天 - N 天` 后查询 \|
54	\| 「要高赞 / 高分享的」 \| 意图类型归为数据需求型，筛选时侧重互动与数据表现 \|
55
56	### 典型示例
57
58	场景一：无赛道浏览
59
60	> 用户：最近公众号有什么爆款文章？
61	> 助手：`--keyword ""` 拉全站热门 → 展示卡片与 HTML → 再给 10 个热门赛道细分词。
62
63	场景二：大类词需拓展
64
65	> 用户：帮我看看职场类的爆款。
66	> 助手：识别「职场」为泛化词 → 仅回复细分词列表并说明「拓展 / 不拓展」→ 本轮不调用脚本 → 用户回复后再执行查询。
67
68	场景三：自带细分描述
69
70	> 用户：我是情感号，做恋爱、婚姻、婆媳方向，给我热门参考。
71	> 助手：提取「情感、恋爱技巧、婚姻经营、婆媳关系」等多词逗号查询 → 意图筛选 → 展示 ≤10 条。
72
73	---
74
75	## 重要数据说明
76
77	时间与实时性
78
79	- 数据时间差说明：文章互动数据截止为数据获取时间，互动量可能持续增长，后续会持续更新。
80	- 默认时间范围：最近 7 天（`startDate = 今天 - 7 天`）；数据不足时自动扩展范围，并按下文固定话术告知用户。
81
82	边界话术（须原文使用）
83
84	- 用户提及「今天 / 今日」：「非常抱歉，今天的数据暂未更新，已为您展示最近可用的数据」
85	- 用户要求的时间超出 30 天：「非常抱歉，当前仅支持最近30天的数据，已为您展示最接近的数据」
86
87	---
88
89	## 核心执行规则（必须遵守）
90
91	1. 泛化词必须先问再查：识别为泛化词时禁止直接调用脚本；须先输出细分词推荐并等待用户选择。
92	2. 正确顺序：关键词提取 → 判断是否泛化词 → 泛化词则询问 → 用户回复后再调用脚本。
93	3. 强制等待：输出细分推荐后必须停止本轮脚本执行；不得在同一 assistant 回合内继续调用脚本。
94
95	泛化词 vs 具体词（定义须保留，用于判定）
96
97	- 泛词：抽象层级高、覆盖范围广的概括性词汇，无具体场景/属性修饰，常为行业大类；语义为上位概念（如「职场」含工作/打工人；「情感」含恋爱/婚姻；如 AI）；上下文中常搭配「领域」「类型」等（如「职场领域」「情感类型」）。
98	- 具体词：抽象层级低、指向明确，含场景/属性修饰，为某泛词的直接子类；语义为下位概念（如「职场沟通」属职场技能子类；「恋爱技巧」属情感子类）；结构常含修饰（如「婆媳」→「婆媳关系」；「亲子」→「亲子教育」）。
99
100	---
101
102	## 项目架构
103
104	### 目录与脚本（参考）
105
106	```
107	gzh-explosive-content-detector/
108	├── SKILL.md # 本技能文档
109	├── scripts/
110	│ └── fetch_gzh_trends.py # 数据拉取与 HTML 生成入口
111	└── （运行产出）{keyword}_爆款数据.html
112	（若脚本生成）{keyword}_爆款数据.json
113	```
114
115	### 数据流（概念）
116
117	```
118	用户请求 → 意图/关键词/泛化词判定 → fetch_gzh_trends.py → HTML（+ JSON）
119	↓
120	筛选与卡片渲染说明 ← 意图 + 相关性 + 数据分
121	```
122
123	---
124
125	## 常见问答
126
127	Q1：用户只说「职场」，能不能直接查？
128	A：不能。须先走泛化词拓展并等待「拓展 / 不拓展」，同一轮禁止脚本。
129
130	Q2：什么时候关键词传空？
131	A：用户未给出任何赛道或主题词，仅泛泛要看爆款 / 热门时，传 `""` 查全站。
132
133	Q3：数据为空怎么办？
134	A：提示关键词较为冷门，建议更换为更热门的赛道关键词；不得因数据少而改用无关关键词或误触发泛化词拓展流程。
135
136	---
137
138	## 更新日志
139
140	### v1.1.1
141
142	- 与原版执行逻辑对齐校验：补回固定话术、筛选步骤、卡片示例、自检原文及「拓展=逗号多词」等约束，避免重构引入歧义
143
144	### v1.1.0
145
146	- 参照模板重构文档结构（简介 / 场景 / 指南 / 架构 / FAQ）
147	- 合并重复的数据说明与展示要求，修正泛化词示例代码块格式
148
149	### v1.0.0
150
151	- 爆款探测、泛化词治理、筛选与双形态展示、细分推荐与自检清单

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1	# 公众号爆款文章查询
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3	---
4
5	## 简介
6
7	面向公众号选题与创作的数据洞察 Skill：持续收录全网爆款文章，按「低粉高阅读、阅读靠前、数据增长中、原创靠前」等维度筛选，为号主提供可参考的爆款样本。
8
9	能做什么？
10
11	- 🔍 关键词探测：按赛道/细分词查询最匹配的公众号爆款内容
12	- 📊 智能筛选：结合用户意图与内容相关性，从候选中挑出最多 10 条高质量推荐
13	- 🃏 双形态展示：Markdown 卡片 + HTML 网格卡片，便于阅读与分享
14	- 🧭 细分引导：展示结果后主动给出 10 个可继续深挖的细分赛道词
15
16	适合谁用？
17
18	- 公众号运营 / 编辑 —— 找选题、看对标
19	- 内容创作者 —— 了解近期高热话题与标题范式
20	- MCN / 增长 —— 批量观察某一垂类的爆款特征
21
22	运行依赖：Python `requests>=2.28.0`。
23
24	---
25
26	## 功能特性
27
28	### 核心功能
29
30	- 爆款文章探测：搜索全站热门的公众号文章
31	- 时间窗口：默认最近 7 天；最多可查询近30天公众号爆款数据
32	- 泛化词治理：识别大类泛词后必须先给细分推荐并等待用户「拓展 / 不拓展」，禁止同轮继续跑脚本
33	- 输出产物：脚本生成 `{keyword}_爆款数据.html`；筛选逻辑可参考 `{keyword}_爆款数据.json`（若脚本产出）
34
35	### 特色亮点
36
37	- 意图优先：优先提取用户描述中的细分方向词，避免只用「职场」「情感」等过大类词一查了之
38	- 数据诚实：非实时快照； today / 超 30 天等诉求有固定话术说明边界
39	- 禁止凑数：最多 10 条，少于 10 条如实展示，禁止编造
40	- 展示闭环：每条含推荐理由（≥15 字、禁止空话模板）；文末必须附 10 个细分词引导下一轮查询
41
42	---
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44	## 使用场景
45
46	当用户提出下列类型需求时，应调用本 Skill：
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48	\| 用户可能会问 \| Agent 行为概要 \|
49	\| --------------------------------------- \| ------------------------------------------------ \|
50	\| 「最近有什么爆款」「看看全站热门」 \| 关键词传 `""`，按默认时间窗查询全站热门 \|
51	\| 「职场 / 情感领域有什么爆款」（大类词） \| 走泛化词流程：先给细分词 + 等待「拓展 / 不拓展」 \|
52	\| 「职场沟通技巧」「亲子教育选题」 \| 视为细分词，可直接调用脚本（无需拓展询问） \|
53	\| 「近 15 天的 xxx」 \| 将口语映射为 `startDate = 今天 - N 天` 后查询 \|
54	\| 「要高赞 / 高分享的」 \| 意图类型归为数据需求型，筛选时侧重互动与数据表现 \|
55
56	### 典型示例
57
58	场景一：无赛道浏览
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60	> 用户：最近公众号有什么爆款文章？
61	> 助手：`--keyword ""` 拉全站热门 → 展示卡片与 HTML → 再给 10 个热门赛道细分词。
62
63	场景二：大类词需拓展
64
65	> 用户：帮我看看职场类的爆款。
66	> 助手：识别「职场」为泛化词 → 仅回复细分词列表并说明「拓展 / 不拓展」→ 本轮不调用脚本 → 用户回复后再执行查询。
67
68	场景三：自带细分描述
69
70	> 用户：我是情感号，做恋爱、婚姻、婆媳方向，给我热门参考。
71	> 助手：提取「情感、恋爱技巧、婚姻经营、婆媳关系」等多词逗号查询 → 意图筛选 → 展示 ≤10 条。
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73	---
74
75	## 重要数据说明
76
77	时间与实时性
78
79	- 数据时间差说明：文章互动数据截止为数据获取时间，互动量可能持续增长，后续会持续更新。
80	- 默认时间范围：最近 7 天（`startDate = 今天 - 7 天`）；数据不足时自动扩展范围，并按下文固定话术告知用户。
81
82	边界话术（须原文使用）
83
84	- 用户提及「今天 / 今日」：「非常抱歉，今天的数据暂未更新，已为您展示最近可用的数据」
85	- 用户要求的时间超出 30 天：「非常抱歉，当前仅支持最近30天的数据，已为您展示最接近的数据」
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87	---
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89	## 核心执行规则（必须遵守）
90
91	1. 泛化词必须先问再查：识别为泛化词时禁止直接调用脚本；须先输出细分词推荐并等待用户选择。
92	2. 正确顺序：关键词提取 → 判断是否泛化词 → 泛化词则询问 → 用户回复后再调用脚本。
93	3. 强制等待：输出细分推荐后必须停止本轮脚本执行；不得在同一 assistant 回合内继续调用脚本。
94
95	泛化词 vs 具体词（定义须保留，用于判定）
96
97	- 泛词：抽象层级高、覆盖范围广的概括性词汇，无具体场景/属性修饰，常为行业大类；语义为上位概念（如「职场」含工作/打工人；「情感」含恋爱/婚姻；如 AI）；上下文中常搭配「领域」「类型」等（如「职场领域」「情感类型」）。
98	- 具体词：抽象层级低、指向明确，含场景/属性修饰，为某泛词的直接子类；语义为下位概念（如「职场沟通」属职场技能子类；「恋爱技巧」属情感子类）；结构常含修饰（如「婆媳」→「婆媳关系」；「亲子」→「亲子教育」）。
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100	---
101
102	## 项目架构
103
104	### 目录与脚本（参考）
105
106	```
107	gzh-explosive-content-detector/
108	├── SKILL.md # 本技能文档
109	├── scripts/
110	│ └── fetch_gzh_trends.py # 数据拉取与 HTML 生成入口
111	└── （运行产出）{keyword}_爆款数据.html
112	（若脚本生成）{keyword}_爆款数据.json
113	```
114
115	### 数据流（概念）
116
117	```
118	用户请求 → 意图/关键词/泛化词判定 → fetch_gzh_trends.py → HTML（+ JSON）
119	↓
120	筛选与卡片渲染说明 ← 意图 + 相关性 + 数据分
121	```
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123	---
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125	## 常见问答
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127	Q1：用户只说「职场」，能不能直接查？
128	A：不能。须先走泛化词拓展并等待「拓展 / 不拓展」，同一轮禁止脚本。
129
130	Q2：什么时候关键词传空？
131	A：用户未给出任何赛道或主题词，仅泛泛要看爆款 / 热门时，传 `""` 查全站。
132
133	Q3：数据为空怎么办？
134	A：提示关键词较为冷门，建议更换为更热门的赛道关键词；不得因数据少而改用无关关键词或误触发泛化词拓展流程。
135
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138	## 更新日志
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140	### v1.1.1
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142	- 与原版执行逻辑对齐校验：补回固定话术、筛选步骤、卡片示例、自检原文及「拓展=逗号多词」等约束，避免重构引入歧义
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144	### v1.1.0
145
146	- 参照模板重构文档结构（简介 / 场景 / 指南 / 架构 / FAQ）
147	- 合并重复的数据说明与展示要求，修正泛化词示例代码块格式
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151	- 爆款探测、泛化词治理、筛选与双形态展示、细分推荐与自检清单

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