选题与标题

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：

能力披露（Capabilities）

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。

• 凭证：无
• 网络：Agent 可能使用 web_search / web_fetch（Claude Code 内置能力，非本 skill 脚本层发起）
• 文件读：仓库内 .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）
• 文件写：本篇目录下 topic-card.md、research.md；更新本篇 article.yaml
• shell：可能调用同仓库的 python3 {baseDir}/../aws-wechat-article-publish/scripts/article_init.py

配套 skill（informational）

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）。

• 套件完整装齐到同一 skills/ 根目录时，跨 skill 引用都能读到。
• 单独安装本 skill 时，跨 skill 引用的步骤会在读取阶段遇到 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。

路由

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。

配置检查 ⛔

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」）：

四种输入模式

根据用户输入自动识别模式：

工作流

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）

配置与本篇文件（config.yaml + article.yaml）

• 全局：.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）。
• 本篇：{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）。
• 总览一条龙：main 在「3) 本篇准备」中建目录并优先落 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。
• 单独使用本 skill：第 8 步若新建本篇目录，须在同目录创建或更新 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）。

第1步：环境检查 ⛔

同本节 「配置检查」。

第2步：全局账号约束（.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。

第3步：确认是否已有选题或写作方向 ⛔

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）：

• 先问清（可一句话）：是否已经有想写的具体主题、还是只有大致领域、完全没想法要帮找选题、或要做系列/专栏。
• 若用户本条消息里已经说清楚（例如直接给出话题或明确「这周帮我找几个选题」），可做简短确认，不必重复盘问。
• 总览一条龙 且 main 已在「3) 本篇准备」中问清写作意图：本步口头确认一句即可，再进入第 4 步。

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。

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。

• 业务资料库：若选题涉及用户自身业务（产品/软件/服务），先 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。

各模式的搜索策略和搜索词模板：references/research-strategy.md

第5步：生成选题

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。

第6步：生成标题与大纲

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：

1. 用户指定（「用反问型」）
2. 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_）
3. .aws-article/presets/title-styles/ 下的自定义风格
4. fallback：内置 5 种风格（悬念/干货/数字/反问/故事）混合生成，详见 references/title-presets.md

输出模板：references/output-format.md

第7步：展示并等待用户选择 ⛔

⚠️ 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：

• ❌ 不等用户选择就继续写稿
• ❌ 假设用户会选某个选题
• ❌ 跳过展示直接进入下一步

第8步：输出选题卡片

用户确认后：

1. 文章目录：若 main 已创建本篇目录且内含 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）。
2. 将选题卡片保存为 topic-card.md
3. 将调研摘要保存为 research.md
4. 系列模式：将系列规划保存到 {series_root}/{系列slug}/plan.md
5. article.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）。

过程文件

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：

1. 本篇 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）。
2. 排版时 format.py 仅将本篇的 embeds.related_articles 与全局同名块深度合并。
3. 智能体自动获取推荐（全局 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。

1. 定稿前确认文末 {embed:link:…} 与合并后的 related_articles 一致（参见 review SKILL 定稿说明）。