version: "1.0.0" name: tweet-pipeline description: | 推文创作主控流水线：选题→调研→观点→推文→优化→交付。 一键完成从选题到400-600字可发布推文的全流程，强调收藏价值。 触发词：「流水线」「一键推文」「pipeline」「完整推文」。 triggers:

• 流水线
• 一键推文
• pipeline
• 完整推文

output_schema: type: object properties: title_options: type: array items: { type: string } description: 3个标题备选 maxItems: 3 tweet_versions: type: array items: type: object properties: style: { type: string } content: { type: string } word_count: { type: number } collection_point: { type: string } required: [style, content, word_count] description: 3个最优版本（默认模式）或10个版本（完整模式） closing_hooks: type: array items: { type: object } description: 5种结尾钩子 publish_suggestion: type: object properties: best_time: { type: string } hashtags: { type: array } image_suggestion: { type: string } required: [title_options, tweet_versions, closing_hooks, publish_suggestion] tools:

• web_fetch

推文创作流水线

收到用户输入的选题后，按顺序执行以下流程。

Phase 1: 调研

调用 topic-research skill 的逻辑：

• 搜索 X、新闻源、Reddit/HN 上的相关信息
• 提取核心事实、各方观点、数据、争议点
• 整理成结构化素材

Phase 2: 生成观点

调用 opinion-generator skill 的逻辑：

• 从10个角度（反常识、二阶效应、利益分析等）生成观点
• 每个观点配支撑论据
• 展示给用户选择

Phase 3: 写推文

调用 tweet-writer skill 的逻辑：

• 根据用户选择的角度，生成10个风格版本
• 字数严格控制在 400-600字
• 每个版本必须有收藏理由（实用/独特/有增量）

Phase 4: 优化

• 调用 title-optimizer 逻辑生成 5 个标题，从中选择最好的 3 个
• 调用 tweet-polish 逻辑进行口语化检查，确保 AI 味评分 ≤ 4
• 调用 tweet-closing 逻辑生成 5 种结尾钩子

Phase 5: 交付

最终输出包含：

所有推文字数严格控制在 400-600字

保存

保存到：~/.openclaw/workspace-self_media/tweets/YYYY-MM-DD-选题名.md

快速模式

如果用户说「快速版」或「只要成品」：

• 跳过 Phase 2 的选择环节
• 直接选最有传播力的 3 个角度
• 只输出 3 个最优版本
• 不展示中间过程

输出格式

{
  "title_options": [
    "工具爆发≠团队升级，这个判断3年后依然有效",
    "AI编程工具300%增长背后：采纳率卡在20%",
    "为什么90%的团队用不好AI编程工具"
  ],
  "tweet_versions": [
    {
      "style": "震撼型",
      "content": "推文正文...",
      "word_count": 523,
      "collection_point": "存下这个判断，3个月后验证"
    }
  ],
  "closing_hooks": [
    { "type": "提问型", "content": "你怎么看？" },
    { "type": "开放型", "content": "你身边有这种例子吗？" }
  ],
  "publish_suggestion": {
    "best_time": "工作日早上9-10点",
    "hashtags": ["#AI编程", "#效率工具"],
    "image_suggestion": "数据图表：300% vs 20% 对比"
  }
}

示例

输入

选题：AI编程工具爆发但团队采纳率低
模式：快速模式

输出

{
  "title_options": [
    "工具爆发≠团队升级，这个判断3年后依然有效",
    "AI编程工具300%增长背后：采纳率卡在20%",
    "为什么90%的团队用不好AI编程工具"
  ],
  "tweet_versions": [
    {
      "style": "震撼型",
      "content": "AI编程工具爆发了。GitHub数据显示年增300%。但我调研了20家中型公司，18家还在用老方法。\n\n300%和20%，这两个数字放在一起很奇怪。原因很简单：不是工具不行，是团队的工作流改不动。\n\n很多公司买AI编程工具的方式是——买一个license，给所有人用，然后等着效率提升。结果发现没人用。\n\n真正跑起来的团队只有一种模式：找一个懂工具的人，给他2周时间，把工作流改一遍，然后其他人自然跟上来。\n\n工具爆发，但采纳率卡在20%。不是技术问题，是组织问题。\n\n这个数字值得收藏。3年后回头看。",
      "word_count": 198,
      "collection_point": "工具爆发≠团队升级，这个判断3年后依然有效"
    }
  ],
  "closing_hooks": [
    { "type": "提问型", "content": "你身边有这种例子吗？", "goal": "reply" },
    { "type": "转发型", "content": "转给需要提升团队效率的朋友", "goal": "retweet" },
    { "type": "关注型", "content": "这个话题我会持续跟踪", "goal": "follow" }
  ],
  "publish_suggestion": {
    "best_time": "工作日早上9-10点",
    "hashtags": ["#AI编程", "#效率工具", "#团队管理"],
    "image_suggestion": "对比图：300% 增长 vs 20% 采纳率"
  }
}