公众号选题 & 爆款标题(AI)

v1.0.23

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...

1· 203·1 current·1 all-time
bymarsatwechat@aiworkskills

Install

OpenClaw Prompt Flow

Install with OpenClaw

Best for remote or guided setup. Copy the exact prompt, then paste it into OpenClaw for aiworkskills/aws-wechat-article-topics.

Previewing Install & Setup.
Prompt PreviewInstall & Setup
Install the skill "公众号选题 & 爆款标题(AI)" (aiworkskills/aws-wechat-article-topics) from ClawHub.
Skill page: https://clawhub.ai/aiworkskills/aws-wechat-article-topics
Keep the work scoped to this skill only.
After install, inspect the skill metadata and help me finish setup.
Required binaries: python3
Use only the metadata you can verify from ClawHub; do not invent missing requirements.
Ask before making any broader environment changes.

Command Line

CLI Commands

Use the direct CLI path if you want to install manually and keep every step visible.

OpenClaw CLI

Bare skill slug

openclaw skills install aws-wechat-article-topics

ClawHub CLI

Package manager switcher

npx clawhub@latest install aws-wechat-article-topics
Security Scan
VirusTotalVirusTotal
Benign
View report →
OpenClawOpenClaw
Benign
high confidence
Purpose & Capability
The name/description (选题、标题、调研、系列策划) aligns with required binaries (python3), filesystem access (read/write .aws-article/* and article.yaml), and use of web_search/web_fetch for research. The skill.json permissions (filesystem, network) are consistent with this purpose.
Instruction Scope
SKILL.md explicitly instructs the agent to read .aws-article/config.yaml, existing article.yaml, products/*.md, write topic-card.md/research.md, and (optionally) invoke a python3 helper script in a sibling skill directory. These actions are within the stated scope, but they do give the skill permission to read and modify local project files and execute a local python script — verify those files don't contain sensitive secrets and that sibling scripts are trustworthy before running.
Install Mechanism
No install spec (instruction-only) and only a runtime dependency on python3. That is the lowest-risk install profile; nothing is downloaded or extracted by the skill itself.
Credentials
The skill requires no environment variables or credentials. Asking to read repo config and product docs is proportionate to selecting topics tied to the user's business. No unrelated secrets/credentials are requested.
Persistence & Privilege
always is false, user-invocable is true, and autonomous invocation is allowed (platform default). The skill writes/updates only article-related files (article.yaml, topic-card.md, research.md) within the repo and does not request changes to other skills or global agent config.
Assessment
This skill appears coherent and low-risk for its stated purpose, but review the repository files it will read/modify before use. Specifically: 1) Check .aws-article/config.yaml, any product MD files, and existing article.yaml for secrets or sensitive info (the skill will read these). 2) If you install the full aws-wechat-article-* suite, inspect sibling scripts (e.g., article_init.py) before allowing execution — they run with python3 and could run arbitrary code. 3) Because the skill can write article.yaml and other files, run it in a workspace/draft directory you control to avoid accidental overwrites. 4) The skill uses agent-level web_search/web_fetch (not its own network code), so no extra network credentials are required. If you need higher assurance, open the linked GitHub repo and manually audit any scripts referenced by SKILL.md before invoking the skill.

Like a lobster shell, security has layers — review code before you run it.

Runtime requirements

Binspython3
latestvk9718dkqs0hqcnq83szqs61r6185e200
203downloads
1stars
10versions
Updated 4d ago
v1.0.23
MIT-0

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:https://github.com/aiworkskills/wechat-article-skills

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.mdresearch.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:

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」

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_directionupdate_frequencytitle_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_categorytarget_readerdefault_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_directionupdate_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。

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
Cconfig.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

第5步:生成选题

基于调研结果。用 config.yamlupdate_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

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.yamltitle_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_rootconfig.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

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

  1. 本篇 article.yaml 中只增加 embeds.related_articles.manualname + 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.yamlembeds.related_articles.manual,并在 article.md 文末使用 {embed:link:名称}namemanual 中一致。
  4. 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)。

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