version: "1.0.0"
name: "wechat-topic-radar"
display_name: "公众号爆款选题雷达"
description: |
全网热点聚合分析工具，智能发现公众号爆款选题。
采集知乎、微博、小红书、公众号等多平台热点，
通过综合热度算法识别高潜力选题，
提供切入角度建议、竞品分析和内容差异化方案。
author: "liujian"
tags: ["内容创作", "公众号", "热点分析", "选题工具", "数据分析"]
基于5大维度评估选题价值：
# 执行完整的热点扫描和分析
python scripts/radar_main.py scan
# 指定平台和数量
python scripts/radar_main.py scan -p zhihu weibo -l 30
# 快速获取热点概览
python scripts/radar_main.py quick
# 按关键词筛选
python scripts/radar_main.py quick -k 职场
# 分析单个选题
python scripts/radar_main.py analyze "为什么年轻人都不结婚了？"
# 对比多个选题
python scripts/radar_main.py compare "标题1" "标题2" "标题3"
from scripts.radar_main import WechatTopicRadar
# 初始化雷达
radar = WechatTopicRadar('config/config.yaml')
# 执行完整扫描
result = radar.scan()
# 获取TOP10热门选题
top_topics = result['scores'][:10]
for score in top_topics:
print(f"{score.topic.title} - 热度: {score.total_score}")
# 快速扫描
quick_result = radar.quick_scan(keyword="职场")
# 分析单个选题
analysis = radar.analyze_topic("你的选题标题")
print(analysis.angles[0]['suggested_title'])
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🔥 公众号爆款选题雷达 - 开始扫描
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📱 扫描平台: zhihu, weibo, xiaohongshu, wechat
📊 每平台采集: 50 条
⏰ 开始时间: 2024-01-15 09:30:00
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📡 Step 1: 多平台数据采集...
✅ 共采集 156 条热点数据
🌡️ Step 2: 综合热度计算...
✅ 计算完成，89 条达到热度阈值
📈 Step 3: 热点趋势分析...
✅ 提取 45 个关键词
✅ 识别 23 个上升话题
🔍 Step 4: 选题深度分析...
✅ 完成 10 个选题深度分析
📄 Step 5: 生成分析报告...
✅ HTML报告: ./data/reports/topic_radar_report_20240115_093015.html
✅ JSON数据: ./data/topic_data_20240115_093015.json
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✨ 扫描完成!
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🏆 TOP 5 热门选题:
1. [知乎] 2024年最赚钱的10个行业... (热度: 92.5)
2. [微博] 为什么年轻人都不结婚了？... (热度: 89.3)
...
配置文件位置：config/config.yaml
# 扫描平台配置
data_collection:
platforms:
- zhihu
- weibo
- xiaohongshu
- wechat
limit_per_platform: 50
# 热度算法权重
heat_algorithm:
weights:
platform: 0.20
interaction: 0.25
trend: 0.20
quality: 0.15
potential: 0.20
# 报告配置
report:
output_dir: ./data/reports
wechat-topic-radar/
├── SKILL.md # Skill定义文件
├── README.md # 项目说明
├── requirements.txt # Python依赖
├── config/
│ └── config.yaml # 配置文件
├── scripts/
│ ├── radar_main.py # 主控模块
│ ├── data_collector.py # 数据采集
│ ├── heat_algorithm.py # 热度算法
│ ├── topic_analyzer.py # 选题分析
│ └── report_generator.py # 报告生成
├── data/ # 数据存储
│ └── reports/ # 报告输出
└── assets/ # 静态资源
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