Skill: yuanyi-github/gzh-official-account-title-generator (version 1.0.1)

--- name: gzh-official-account-title-generator description: 基于用户输入生成公众号爆款标题的专业工具，适用于标题创作、热点趋势参考与传播效果优化场景。 dependency: python: - requests>=2.28.0 --- # 公众号爆款标题生成器 --- ## 简介 基于全网爆款文章数据，为公众号创作者生成高点击率标题的专业工具。深度分析爆款标题的结构、关键词、情绪表达与目标人群，结合用户输入的主题自动产出 10 个可落地的爆款标题建议。 **能做什么？** - 🎯 **标题生成**：输入任意主题，快速生成 10 个匹配指数高的爆款标题 - 📊 **数据驱动**：基于真实爆款文章数据（低粉爆文/10w+阅读/原创榜）分析标题规律 - 🔍 **智能分析**：先分析爆款结构与特征，再生成新标题，确保每条推荐都有理有据 - ⏰ **灵活时间窗**：默认查询近 7 天数据，最大支持 30 天范围 **适合谁用？** - 公众号运营 / 编辑 —— 提升标题点击率，增加阅读量 - 内容创作者 —— 获取标题灵感，避免"标题难产" - MCN / 增长团队 —— 批量产出标题方案，提升内容产出效率 **运行依赖**：Python `requests>=2.28.0` --- ## 功能特性 ### 核心功能 - **爆款标题生成**：基于用户主题词，从爆款数据中提炼规律，生成 10 个新标题 - **先分析后生成**：必须先输出爆款标题分析（结构、关键词、情绪、人群），再生成新标题 - **匹配指数评估**：每个生成标题附带 8.0-10.0 的匹配指数，直观显示推荐强度 - **参考爆款溯源**：每条标题附参考来源链接，可点击查看原文 ### 特色亮点 - **意图优先**：优先提取用户描述中的细分方向词，避免只用「职场」「情感」等大词 - **数据诚实**：非实时快照；超出 30 天等诉求有固定话术说明边界 - **禁止凑数**：必须输出 10 个标题，每条含 4 项信息（标题/指数/参考/理由） - **展示闭环**：每条含推荐理由（自然表达，避免模板腔）；文末附使用建议 --- ## 使用场景 当用户提出下列类型需求时，应调用本 Skill： | 用户可能会问 | Agent 行为概要 | | ---------------------------------- | ---------------------------------------------- | | 「帮我起个标题」「生成公众号标题」 | 直接提取关键词，调用脚本生成 10 个标题 | | 「写几个关于职场沟通的爆款标题」 | 视为细分词，可直接调用脚本 | | 「职场相关的标题怎么写」（大类词） | 走泛化词流程：先给细分词 + 等待「拓展/不拓展」 | | 「我要追热点的标题」 | 识别热点主题词，直接查询并生成 | | 「最近有什么爆款标题」（纯浏览） | 识别为泛化词，走细分推荐流程 | ### 典型示例 **场景一：细分词直接生成** > 用户：我是情感号，写一篇关于"恋爱沟通技巧"的文章，帮我想个标题 > 助手：提取「恋爱沟通技巧」→ 调用脚本获取爆款数据 → 先分析爆款标题特征 → 生成 10 个标题（含匹配指数、参考链接、推荐理由） **场景二：大类词需拓展** > 用户：帮我起个职场的标题 > 助手：识别「职场」为泛化词 → 仅回复细分词推荐（职场沟通、职场晋升、职场穿搭...）并说明「拓展/不拓展」→ **本轮不调用脚本** → 用户回复后再执行 **场景三：追热点主题** > 用户：最近高考相关的爆款标题有哪些值得借鉴的？ > 助手：提取「高考」→ 调用脚本 → 分析爆款结构 → 生成 10 个可借鉴的高考主题标题 --- ## 完整执行流程 ### 第一步：理解输入与提取关键词 - 从用户输入提取核心主题和关键词 - 判断关键词类型：细分词直接查，泛化词先询问是否拓展再查 ### 第二步：泛化词策略（仅泛化词触发） - 先给出细分方向建议，等待用户回复「拓展/不拓展」 - 用户未明确回复前，不得调用查询脚本 ### 第三步：时间范围与数据查询 - 默认最近 7 天，最大 30 天 - 查询命令： ```bash python scripts/fetch_official_account_trends.py --keyword "<关键词>" --days <天数> ``` ### 第四步：读取与处理爆款数据 - 仅使用脚本返回的数据进行后续分析和生成 - 不使用外部来源替代核心数据 ### 第五步：先分析再生成标题（核心） 1. 先输出爆款标题分析（结构、关键词、情绪、人群特征） 2. 再生成 10 个新标题 3. 每个标题必须含： - 标题内容（30 字以内） - 匹配指数（8.0-10.0，保留一位小数） - 参考爆款（含文章链接） - 推荐理由（自然表达，避免模板腔） ### 第六步：输出前格式校验 - 必须输出 10 个标题，且每个标题 4 项信息完整 - Emoji 与格式一致，分隔线完整 - 末尾附使用建议 --- ## 输出模板 ```markdown 先输出爆款标题分析（结构、关键词、情绪表达、目标人群）。 基于本次分析，为您生成以下 10 个爆款标题： **标题1：XXX** 📈匹配指数：9.6 🔥参考的爆款：[示例标题](https://mp.weixin.qq.com/s/xxx)（阅读：XXX） 👍推荐理由：用自然语言解释标题吸引力和适用场景。 --- ...（标题2-标题10） --- **使用建议**： 1. 先测试匹配指数较高的 2-3 个标题 2. 根据数据反馈微调关键词与表达方式 3. 结合账号风格做个性化改写 ``` **格式要求** - 标题总数必须为 10 - 匹配指数范围 8.0-10.0，保留一位小数 - 同一匹配指数最多重复 2 次 - 参考爆款必须是可点击链接 --- ## 重要数据说明 **时间与实时性** - **数据时间差说明**：文章互动数据截止为**数据获取时间**，互动量可能持续增长 - 默认时间范围：**最近 7 天**（`days = 7`）；数据不足时**自动扩展范围**，并告知用户 **数据不足处理** - 数据不足 5 条时，只能扩展时间范围，禁止换词或拓展关键词 - 扩展顺序固定：近 1 天 → 近 3 天 → 近 7 天 → 近 30 天 - 若近 30 天仍不足 5 条，只能展示现有数据并提示数据不足 **边界话术（须原文使用）** - 用户要求的时间超出 30 天：**「非常抱歉，当前仅支持最近30天的数据，已为您展示最接近的数据」** --- ## 项目架构 ### 目录结构 ``` gzh-official-account-title-generator/ ├── SKILL.md # 本技能文档 ├── references/ │ ├── priority_rules.md # 最高优先级规则 │ ├── workflow.md # 完整执行流程 │ └── output_template.md # 输出模板规范 └── scripts/ └── fetch_official_account_trends.py # 数据查询脚本 ``` ### 数据流 ``` 用户请求 → 关键词提取 → 泛化词判定 → fetch_official_account_trends.py → 爆款数据 ↓ 分析爆款标题特征 → 生成10个新标题 → 格式校验 → 输出结果 ``` --- ## 常见问答 **Q1：用户只说「职场」，能不能直接查？** A：**不能**。须先走泛化词拓展并等待「拓展/不拓展」，同一轮禁止脚本。 **Q2：生成标题的匹配指数是怎么来的？** A：基于爆款数据的标题结构、关键词匹配度、情绪表达强度等维度综合评估，范围 8.0-10.0。 **Q3：数据不足怎么办？** A：优先扩展时间范围（1→3→7→30天），不得换词。若30天仍不足5条，提示用户数据稀缺。 **Q4：可以用外部爆款数据代替脚本数据吗？** A：**不可以**。必须仅使用脚本返回的数据进行分析和生成。 ---


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