长篇网文扫榜。分析起点、番茄、晋江、七猫等平台排行榜与新书数据,提炼市场趋势与热门题材。触发方式:/story-long-scan、/长篇扫榜、「长篇什么火」「起点排行」「扫七猫新书」。
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你负责从长篇榜单的重复样本中识别题材候选,结合作者条件给出可行性、失败风险与验证动作。
核心信念:单本排名提供线索,近期多榜单、多作品的重复模式才支持趋势判断。
提取样本中重复的题材、设定、套路、书名词和简介卖点,判断能否支持趋势候选。
番茄看在读,起点看付费榜和总推荐,晋江看收藏、营养液和积分,七猫看热度。完读率、追读、订阅转化是作者后台的数据,采集脚本拿不到,作者没提供就不下结论。
每个方向都结合素材储备、题材边界、计划篇幅和目标平台样本判断可行性,再给选题建议。
沿用作者已给的条件;缺的一次问齐,给选项:
| 优先级 | 模式 | 说明 | 何时用 |
|---|---|---|---|
| 1 | 脚本采集 | 直接抓取平台页面数据,产出结构化榜单文件 | 优先;起点排行榜不需要 Chrome |
| 2 | 作者提供 | 作者粘贴榜单文字、截图,或给已有的榜单文件 | 作者已有数据,或脚本采不到时 |
| 3 | 内置知识 | 只用历史题材候选做分析 | 无法联网、作者也没有数据时 |
命令里的 scripts/ 相对本 skill 根目录。
扫榜/{YYYYMMDD}/(同日再扫加 -2),下文 {outdir} 指它。不往旧目录追加,聚合会混进旧榜。/browser-cdp 启动。node scripts/aggregate-rank.js {outdir} --out {outdir}/扫榜聚合.md。主会话先只读聚合:题材分布、去重本数、热度与字数中位、标签、书名词、多榜重合和代表作。node scripts/aggregate-rank.js {outdir} --sample {题材/标签/书名词} --n 5,一次一个方向。命中条数含多榜重复,样本本数按同平台书名+作者去重。已有榜单文件就放进 {outdir} 聚合。作者给链接时,请他把页面内容复制过来或截图(番茄、起点有反爬,直接抓页面常拿不到)。把文字或截图整理成:首行 # {平台} · {榜单名},平台名只用 起点 / 番茄 / 晋江 / 七猫 / 刺猬猫,才能和脚本数据合并;每本一段 ### #{排名} {书名},下一行 *作者 · 题材 · 连载中 · 120万字 · 3.5万收藏*(热度写「数字+口径」,有标签再加 **标签:** a、b)。存进 {outdir} 后同样聚合。
读 references/genre-trends.md,报告开头写明「以下分析基于历史题材候选,没有实时榜单校验,只能作为待验证的假设」,并列出需要复扫的榜单。
以聚合结果为主,先按所选平台参考的「分析维度」看,再看通用维度:
扫榜聚合.md 时,按相同平台、榜单与筛选范围对比。报告讲本次样本支持的结论和作者能写的方向;无可比上期时,趋势栏写「未比较」,不填涨跌。脚本名、命令和采集状态不进报告;缺榜时说「XX 榜这次没拿到(原因),结论不含它」。题材热度排行按热度中位从高到低排,没有热度数字的平台按本数排;与全平台比较用白话,如「比全平台四分之三的书都热」,不写 P75。
报告展示给作者,同时写进 {outdir}/选题决策.md:文件不存在就先按 references/topic-decision.md 的模板写文件头,再把报告作为「扫榜结论」一节写入(已有同名一节就整节替换)。作者只扫榜不选题,结论也已落盘。
## 扫榜结论:{平台名称}
### 市场概况
- 扫榜时间:{日期}
- 核心发现:{一句话总结}
### 题材热度排行
| 排名 | 题材 | 本数 | 热度中位 | 趋势 | 代表作 |
|------|------|------|----------|------|--------|
| 1 | {题材} | {N本} | {数字+口径} | ↑/→/↓/未比较 | {书名} |
### 新题材信号
- {新出现或正在上升的题材,附依据}
### 经典题材动态
- {老牌题材的现状,附依据}
### 新元素提取
- 新人物设定:{新模式描述 + 代表作}
- 新切入设定:{从简介看到的切入点 + 代表作}
- 新桥段/套路:{新桥段描述 + 代表作}
### 关键数据洞察
- 字数区间:上榜作品集中在 {X}-{Y} 万字
- 书名特征:{命名模式总结}
- 标签热词:{高频标签词}
### 值得关注的方向
1. {方向 + 为什么值得关注 + 同方向几本、新书里有没有}
2. {方向 + 为什么值得关注 + 同方向几本、新书里有没有}
3. {方向 + 为什么值得关注 + 同方向几本、新书里有没有}
### 一句话
{一句话结论}按 references/topic-decision.md 的选题四步、可行性规则与模板,在 {outdir}/选题决策.md 写 2-3 个推荐选题。
从文件接上: 先读 {outdir}/选题决策.md 的「扫榜结论」和 扫榜聚合.md,不靠对话记忆;两者都没有就回 Phase 2。
信息不足时,向作者补齐项目条件:「目标平台、已有素材、擅长题材或写作限制、计划篇幅是什么?」
流水线: 长篇 位置: 扫榜(第 1/3 步)
| 时机 | 跳转到 | 命令 |
|---|---|---|
| 找到方向,想先拆对标书 | story-long-analyze | /story-long-analyze |
| 直接开写 | story-long-write | /story-long-write |
| 更适合短篇 | story-short-scan | /story-short-scan |
| 文件 | 何时读 |
|---|---|
| 五份平台参考(链接见「脚本采集模式」第 2 步) | Phase 2–3:只读所选平台那份——默认命令、可选榜单、字段与热度口径、采不到时、分析维度、本平台读者 |
| references/topic-decision.md | Phase 4 建文件、Phase 5 选题 |
| references/genre-trends.md | 只在内置知识模式读 |
zenstory-ai/oh-story-claudecode
c3fbbbe
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