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Claude Code and agent skill by aiworkskills/wechat-article-skills

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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」「摘要再优化下」。新做选题、起新标题、策划系列/内容日历、追热点都请走 aws-wechat-article-main;需要多环节串联(写+审+排+配图+发)也走 main。

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npx vskill@latest install aiworkskills/wechat-article-skills/aws-wechat-article-topics

SKILL.md

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),脚本层只用于更新本篇元数据。

  • 凭证:无
  • 网络:Agent 可能使用 web_search / web_fetch(宿主内置能力,非本 skill 脚本层发起)。本 skill 不调任何需要凭证的接口——查已发布文章要微信凭证,那是 publish 的事
  • 文件读:.aws-article/config.yaml、本篇 article.yaml、.aws-article/products/{产品名}/*.md(选题涉及用户业务时必读)
  • 文件写:本篇目录下 topic-card.md、research.md、article.yaml;系列模式下 {series_root}/{系列slug}/plan.md
  • shell:只可能调 {python} {baseDir}/../aws-wechat-article-publish/scripts/article_init.py(纯本地写 YAML,不联网)

路由

要成文并发到公众号、或「今天发什么」需整条编排 → aws-wechat-article-main。本 skill 单独触发仅限已有标题/摘要的修改。

配置检查 ⛔

任何操作前先按 [首次引导 · 检测顺序](../aws-wechat-article-main/references/first-time-setup.md) 执行,通过后才继续(或用户明确书面确认「本次不检查」)。

四种输入模式

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
- [ ] 第2步:⛔ 全局账号三键
- [ ] 第3步:⛔ 归类 A/B/C/D(先于任何联网调研)
- [ ] 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:⛔ 展示并等用户选
- [ ] 第8步:落盘(topic-card.md + research.md + article.yaml)

一条龙下哪几步可以省、单独使用时要补什么,见 branches.md「一」。

第2步:全局账号三键 ⛔

在调用 `web_search`、调研或与用户确认方向之前,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,取得当轮明确答复后写回该文件。

禁止从 article.yaml 或其它草稿擅自抄录填充。与 main「2) 全局账号约束」 一致。

第3步:归类 A/B/C/D ⛔

在联网调研之前先与用户对齐:是已有具体主题、只有大致领域、完全没想法,还是要做系列/专栏。

用户本条消息已说清(直接给出话题、或明确说「这周帮我找几个选题」)→ 简短确认即可,不必重复盘问。

禁止:用户仍处于「只说找选题、没说领域/偏好」的模糊状态时就开始联网调研——搜出来的东西没有收敛方向,只会浪费一轮。

第4步:调研

先读 `.aws-article/config.yaml`:选题边界、topic_direction、update_frequency、账号定位以它为准。本篇目录已有 article.yaml(例如已定题)时一并读 title / digest,避免与后序冲突。

选题涉及用户自身业务时须读业务资料库,口径见 branches.md「三」。

用 web_search 搜 + web_fetch 深读,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 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

各模式的搜索策略与搜索词模板见 references/research-strategy.md。

第5步:生成选题

数量用 config.yaml 的 update_frequency 控制:周更约 3–5 个,日更略多,月更略少;无配置时按对话约定。

模式生成规则
A围绕用户主题,给 3-4 个不同切入角度
B/C筛 3-5 个选题,标类型(🔥热点 / 🌲常青 / 📚系列)
D规划系列总线 + 拆出每篇选题(见 branches.md「四」)
第6步:生成标题与大纲

每个选题出一张选题卡片: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。输出模板见 references/output-format.md。

标题风格的加载优先级与多候选收敛规则见 branches.md「二」;内置 5 种风格(悬念/干货/数字/反问/故事)见 references/title-presets.md。

摘要候选要能独立成立:它会进 article.yaml 的 digest,显示在后台文章列表里。别写成正文开头那段的复述——正文首个 > 导语是另一段文字,两者逐字相同的话读者等于同一段读两遍(review 会拦这一条)。

第7步:展示并等用户选 ⛔

必须停下来等用户操作。 展示所有选题卡片后提示:

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:不等用户选就继续写稿;假设用户会选某一个;跳过展示直接进下一步。

第8步:落盘

用户确认后:

  1. 文章目录:main 已建好目录且内含 article.yaml → 不要改目录名,直接往里写。否则创建 {drafts_root}/{YYYYMMDD}-{标题slug}/(drafts_root / series_root 以 config.yaml 为准)。
  2. 选题卡片 → topic-card.md
  3. 调研摘要 → research.md
  4. 系列模式:系列规划 → {series_root}/{系列slug}/plan.md
  5. `article.yaml`:同目录若无、或已定题信息需更新,本步必须创建或补全(publish_completed: false;标题、摘要与用户选定一致时写入):

``bash {python} {baseDir}/../aws-wechat-article-publish/scripts/article_init.py <本篇目录> --title "…" --digest "…" ``

→ 交给 aws-wechat-article-writing。须已具备 .aws-article/config.yaml,本篇目录建议已有 article.yaml。

分支与细则

一条龙 vs 单独使用、预设候选池收敛、业务资料库、系列策划、文末推荐链接归谁做 → references/branches.md。

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
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)

Security

  • Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

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10
7-day trend score
19

Stars and forks are for the whole GitHub repository, not this skill alone. Refreshed 22 May 2026, 5 months ago.

Works with

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