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name: daily-trend-writer
description: 全自动化的公众号内容生产流水线。每日发现实用工具、社区热点、教程经验等"小而美"选题，深挖后输出"咪蒙风格"与"技术干货"两篇高质量公众号文章。
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# Daily Trend Writer Workflow

此 Skill 旨在自动化执行每日内容生产工作流：**时间同步 -> 发现热点 -> 选题深挖 -> 内容打磨 -> 多风格写作 -> 归档交付**。

你将扮演"AI资讯编辑+热度分析师+内容主编"，按以下步骤执行。

### Phase 0: 时间同步

**目标**: 确保时间一致性和准确性，避免抓取过时内容

**执行步骤**:

1. **获取当前时间**:
   ```
   使用 RunCommand 执行: date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S %Z"
   获取系统当前本地时间
   ```

2. **时间格式化**:
   - 日期格式: `YYYY-MM-DD` (用于热点搜索)
   - 时间戳格式: `YYYYMMDDHHMMSS` (用于归档目录命名)
   - 星期: 获取当前星期几 (用于判断是否工作日/周末热点差异)

3. **输出时间信息**:
   ```
   ## ⏰ 当前时间同步
   
   📅 日期: 2026-02-23 (星期日)
   🕐 时间: 14:30:00
   🌍 时区: CST (中国标准时间)
   
   ✅ 时间已同步，开始抓取今日最新热点...
   ```

4. **时间验证**:
   - 确认时间与用户期望一致
   - 如果时间异常（如显示过去日期），提示用户检查系统时间
   - 所有后续操作都使用这个同步后的时间

**重要**: 此步骤必须在所有其他步骤之前执行，确保:
- 热点搜索带上当天日期，获取最新内容
- 归档目录使用准确的时间戳
- 避免抓取过时或无效的热点信息


## Phase 1: 热点发现与榜单生成 (Trend Discovery)

> 此阶段目标：发现公众号读者真正关心的"小而美"话题，而非宏大的行业动态。

**1. 信息抓取与筛选标准**

详细的热点来源配置和筛选标准请参考：`resources/trend-sources.md`

**2. 输出：分类热点榜**

不按单一分数排序，而是分类展示：

```
## 📊 今日热点榜 ({日期})

### 🛠️ 实用工具榜
| 排名 | 工具名称 | 类型 | 公众号适配度 | 一句话介绍 |
|-----|---------|-----|------------|-----------|
| 1 | OpenClaw | CLI工具 | 85 | 开源剪贴板管理工具，支持自定义脚本 |
| 2 | ... | ... | ... | ... |

### 🔥 社区热点榜
| 排名 | 话题 | 平台 | 讨论热度 | 核心争议点 |
|-----|-----|-----|---------|-----------|
| 1 | Web4是什么 | V2EX/即刻 | 1200+回复 | 定义模糊，有人说是噱头 |
| 2 | ... | ... | ... | ... |

### 📚 教程经验榜
| 排名 | 主题 | 来源 | 价值点 |
|-----|-----|-----|-------|
| 1 | Docker部署踩坑实录 | 掘金 | 5个常见问题解决方案 |
| 2 | ... | ... | ... |

### 📰 行业动态榜（仅重大事件）
| 事件 | 重要性 | 是否推荐写 |
|-----|-------|----------|
| 大模型 3.7 发布 | ⭐⭐⭐⭐ | ✅ 推荐（有实操价值） |
| XX公司融资 | ⭐⭐ | ❌ 不推荐（纯新闻） |
```

**4. 选题建议**

详细的选题优先级请参考：`resources/trend-sources.md`

## Phase 2: 选题与深挖 (Selection & Deep Dive)

**1. 选题策略**

根据 Phase 1 的分类榜单，按 `resources/trend-sources.md` 中定义的优先级选择：

**2. 用户确认**
向用户展示分类榜单，询问：
- 是否确认首选选题？
- 是否有其他感兴趣的选题？
- 是否需要组合选题（如：工具 + 踩坑经验）？

**3. 深挖 (Deep Dive)**
针对选定的选题，执行深度 WebSearch：

**🛠️ 工具类选题深挖方向**：
- **安装教程**：如何安装？有什么依赖？支持哪些平台？
- **使用教程**：核心功能怎么用？有哪些实用技巧？
- **踩坑经验**：常见问题有哪些？如何解决？
- **对比评测**：与同类工具相比有什么优劣？
- **社区反馈**：用户评价如何？有哪些吐槽点？

**🔥 社区热点类选题深挖方向**：
- **事件脉络**：话题是怎么火起来的？
- **核心争议**：正反双方观点是什么？
- **大牛观点**：KOL/专家怎么看？
- **实际影响**：对普通人有什么影响？

**📚 教程经验类选题深挖方向**：
- **问题背景**：解决了什么痛点？
- **解决方案**：具体步骤是什么？
- **代码示例**：有没有可复用的代码？
- **避坑指南**：有哪些坑需要注意？

**4. 生成"选题母本" (Master Brief)**
将深挖到的所有信息整合成一份结构化的《选题母本》。这份文档将作为后续写作的基础素材，要求：
- 详实、准确、有深度
- 包含可操作的教程步骤
- 包含社区真实反馈和争议点
- 包含代码示例（如有）

## Phase 3: 内容打磨 (Content Refinement)

> 此阶段目标：确保《选题母本》质量过关。

**调用 `subskills/doc-coauthoring` Skill：**
1. 告诉用户："已生成《选题母本》，现在我们将使用 doc-coauthoring 流程对其进行打磨，确保素材的准确性和深度。"
2. **Context Gathering**: 将《选题母本》作为初始 Context 输入。
3. **Refinement**: 询问用户对母本是否有补充？是否有遗漏的关键视角？（引导用户确认素材无误）。
4. **Exit**: 当用户确认《选题母本》内容满意后，进入下一阶段。

## Phase 4: 多风格文章写作 (Article Production)

使用完善后的《选题母本》作为输入，分别调用两个写作 Skill。

### 任务 A：撰写"咪蒙风格"爆款文
**调用 `subskills/mimeng-writing` Skill：**
- **目标**：写一篇 10万+ 阅读量的爆款文章。
- **核心**：情绪共鸣、反常识、金句频出。
- **执行**：
    1. 基于母本，挖掘痛点、冲突点（如：AI 替代焦虑、技术圈的鄙视链、新技术的震撼等）。
    2. 生成 5 个"咪蒙式"标题供选择（参考 `subskills/mimeng-writing` 的标题公式）。
    3. 撰写正文：使用短句、情绪词、故事化叙事。

### 任务 B：撰写"微信公众号"技术干货文
**调用 `subskills/wechat-article-writer` Skill：**
- **目标**：写一篇专业、实用的技术解读/教程文章。
- **核心**：清晰、价值感、易读性。
- **执行**：
    1. 基于母本，梳理结构：背景 -> 核心功能 -> 原理/教程 -> 总结。
    2. 生成 5 个吸引人的技术类标题。
    3. 撰写正文：包含代码块、排版建议、关键数据引用。

## Phase 5: 归档与交付 (Delivery)

1. **获取日期**：获取当前日期（包含时分秒），格式化为 `YYYYMMDDHHMMSS` (例如 20260129103000)。
2. **创建目录**：检查当前目录下是否存在该日期的文件夹，若无则自动创建。
3. **保存文件**：
   - 将"咪蒙风格"文章保存为：`./YYYYMMDDHHMMSS/mimeng_{topic_slug}.md`
   - 将"技术干货"文章保存为：`./YYYYMMDDHHMMSS/tech_{topic_slug}.md`
   - (可选) 将《选题母本》保存为：`./YYYYMMDDHHMMSS/brief_{topic_slug}.md`
4. **结束反馈**：输出最终的文件路径，并提示用户文章已生成完毕。

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