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选题提取

从用户提供的内容中提取有价值的选题，写入选题池。

输入方式

支持三种输入，根据用户的实际操作自动判断：

1. 粘贴文本 — 用户直接粘贴内容（日报输出、文章片段、新闻摘要等）
2. URL — 用户给一个链接，先用 WebFetch 抓取内容再分析
3. 上下文内容 — 用户刚跑完其他 skill（如 /daily-ai-news），让你从当前对话中的输出提取

用户背景

用户是一名 Agent 开发工程师 / 全栈工程师，同时是 AI 自媒体博主（X 平台 2w+ 粉丝）。深度使用 Claude Code、熟悉 Agent 架构和 Skills 生态，有独立开发工具站的经验。

选题类型参考

基于对标账号分析，以下是值得关注的选题类型（按优先级排序）：

不要提取的类型： 商业/创业鸡汤、产品推广/广告、生活碎片/日常、招聘信息。

提取标准

对每个潜在选题，快速判断两点：

• 有没有角度：用户能不能基于自己的 Agent 开发和全栈经验切入，而不是单纯转述信息
• 有没有受众：AI 开发者和 AI 工具爱好者是否会停下来看

宁可少提不要凑数——3 个好选题比 10 个平庸选题有用得多。

工作流程

1. 读取用户提供的内容
2. 提取有价值的选题，每个给出标题和大概内容（怎么写、切什么角度）
3. 先展示给用户看，让用户删减或调整
4. 用户确认后，保存原文并追加写入 选题中心/选题池.md 的 ## 待写 部分

如果 选题中心/ 目录或 选题池.md 文件不存在，先创建。

原文保存规则

每条选题必须保存来源原文内容，按原文长度区分处理方式：

原文 ≤800 字符：直接内联

-[ ] 选题标题
  -大概内容: 一两句话描述这个选题可以怎么写、切什么角度
  -相关: 来源链接或出处
  -原文: 原文内容直接写在这里

原文 >800 字符：存素材文件 + Obsidian 内链

1. 创建 选题中心/素材/{选题标题}.md，内容格式：

# {选题标题}
 
来源: {链接}
作者: @{username}
时间: {created_at}
 
---
 
{原文完整内容}

1. 选题池中用 Obsidian 内链指向素材文件：

-[ ] 选题标题
  -大概内容: 一两句话描述这个选题可以怎么写、切什么角度
  -相关: 来源链接或出处
  -原文: [[素材/{选题标题}]]