# 公众号阅读增长榜 — 核心执行流程

本文档为本 Skill 的标准执行流程与硬性约束；执行榜单获取与增长分析时必须按本文档完整遵循。

## 标准流程

### 1. 用户意图识别（智能体处理）

智能体识别用户请求的榜单时间：

- **最新增长榜**：用户输入「今日增长榜」、「最新增长榜」、「公众号增长榜」  
  → 调用脚本，传入 `rankDate: "yesterday"`（查询昨日榜单，昨日无数据自动查询前天）

- **指定日期查询**：用户提到具体时间，如「昨天增长榜」、「3月15日的增长榜」  
  → 调用脚本，传入 `rankDate: "YYYY-MM-DD"` 格式日期

- **模糊请求**：用户输入不明确  
  → 默认查询昨日增长榜

### 2. 获取增长榜单数据（脚本执行）

调用 `scripts/fetch_growth_rank.py` 获取公众号增长率数据。

**重要说明**：

- 必须调用脚本获取数据，不能由智能体自行生成
- **必须将脚本 stdout 输出原样展示给用户，不得省略、修改或重新格式化**
- 脚本直接输出 Markdown 表格，智能体只需原样展示即可
- 每个作者展示一行数据（最高阅读作品）
- 标题列已渲染为 Markdown 链接格式 `[标题](链接)`
- 「综合评分指数」计算公式：8 + 2 × ((加权值/阅读数 - 0.2) / 0.8)，范围 8–10 分  
  - 加权值 = 转发×10×0.35 + 在看×5×0.25 + 点赞×2×0.15 + 阅读×1×0.25

**脚本调用参数**：

- `rankDate`：查询日期（支持 `"yesterday"`、`"today"`、具体日期 `"YYYY-MM-DD"`）
- `source`：`"公众号阅读增长榜-ClawHub"`（固定值）

**调用示例**：

```bash
python scripts/fetch_growth_rank.py --rankDate "yesterday" --source "公众号阅读增长榜-ClawHub"
python scripts/fetch_growth_rank.py --rankDate "2026-04-15" --source "公众号阅读增长榜-ClawHub"
```

### 3. 增长趋势分析（智能体处理）

基于脚本输出的榜单数据，智能体**必须完整输出以下 3 点分析**：

1. 📊 **爆文分析**：以 Markdown 表格形式展示（最多 5 条）  
   - 表格字段：作者、选题、核心差异、爆文  
   - 爆文字段展示文章标题（Markdown 链接格式，点击可跳转原文）

2. 📝 **高增长账号的作品类型分析**：以 Markdown 表格形式展示（最多 5 条）  
   - 表格字段：作品类型、作者、核心策略

3. 📌 **总结**：基于以上分析，综合提炼公众号阅读增长的核心规律与关键发现（字数严格控制在 300–500 字之间）

## 注意事项

- 榜单数据**必须以 Markdown 表格形式展示**，脚本输出的表格需原样展示
- 标题列为 Markdown 链接格式，可直接点击跳转原文
- 日期参数仅支持最近 30 天内的数据查询
- 查询最新数据时，昨日无数据会自动回退查询前天