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topic-generator主题生成器

Agent Skill

topic-generator 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

318

周安装

13

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

102
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:topic-generator(主题生成器)
来源仓库:https://github.com/dongbeixiaohuo/writing-agent
仓库路径:skills/topic-generator
安装命令:
npx skills add dongbeixiaohuo/writing-agent --skill "topic-generator"
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

AgentSkills.tonpx skills
npx skills add dongbeixiaohuo/writing-agent --skill "topic-generator"

简介

发现并安装 AI 代理技能的主题生成与检索工具。

  • 适用于内容创作、研究选题和技能扩展等探索性任务场景。
  • 通过关键词匹配和分类筛选快速定位相关技能模块。topic-generator 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 需确认宿主兼容性和技能可用性,避免安装无效或冲突技能。
  • 建议结合具体需求细化搜索条件,并优先试用高评分技能。

SKILL.md

选题生成器 (Topic Generator)

指令 (Instructions)

核心目标:当用户完全没有灵感时,从0到1生成值得写的选题,并提供完整的执行方案。

触发场景

在以下情况下应使用本技能:

  • 用户说"不知道写什么"
  • 用户说"帮我想个选题"
  • 用户说"最近有什么值得写的话题"
  • 用户说"给我推荐一些选题"

三层架构工作流

【第一层】灵感触发器 (Inspiration Trigger)

目标:从三个维度生成 8-10 个候选选题

Step 1.1:热点扫描

执行:

  1. 询问用户想写哪个领域(职场/科技/个人成长/商业/社会观察/其他)
  2. 使用搜索工具扫描最近 7 天的热门话题:

- 微博热搜相关话题 - 知乎热榜相关问题 - 行业新闻热点

  1. 对每个热点进行分类标注

输出格式:

🔥 热点扫描(近7天)

【🔥 热度型】流量大但竞争激烈
1. [话题1] —— 讨论量:XX,热度趋势:上升/平稳
   → 可切入角度:[一句话]

【💡 洞察型】有深挖空间
2. [话题2] —— 讨论量:XX,竞品分析:较少深度内容
   → 可切入角度:[一句话]

【🎯 细分型】小众但精准
3. [话题3] —— 讨论量:XX,目标人群:[具体画像]
   → 可切入角度:[一句话]

...(共 3-4 个热点选题)

Step 1.2:个人资产盘点

执行:

  1. 扫描 docs/ 文件夹,分析用户之前归档的文章
  2. 扫描 .claude/styles/ 风格库,了解用户擅长的写作风格
  3. 基于历史数据,推荐"你擅长 + 有市场"的交集选题

输出格式:

📚 个人资产盘点

【你之前写过的领域】
- [领域1]:X篇文章
- [领域2]:X篇文章

【你擅长的风格】
- [风格名称]:适合写 [类型] 文章

【基于你的优势推荐】
1. [选题A] —— 理由:你有 [经历/数据/观点],可以写出差异化内容
2. [选题B] —— 理由:延续你之前 [文章名] 的话题,可以做成系列
3. [选题C] —— 理由:你的 [风格] 很适合这个话题

...(共 2-3 个基于个人优势的选题)

特殊处理:

  • 如果 docs/ 为空或文章很少,跳过此步骤,说明:"你还没有足够的历史文章数据,建议先从热点或竞品分析中选择。"

Step 1.3:反向工程(竞品分析)

执行:

  1. 询问用户:"你关注哪些大V或公众号?(可选)"
  2. 如果用户提供,搜索这些账号最近的文章
  3. 分析他们的选题方向,找到"他们没写透的角度"或"读者还有哪些痛点没被满足"

输出格式:

🔍 竞品分析

【分析对象】:[用户提供的大V/公众号名称]

【他们最近在写什么】
1. [文章标题1] —— 切入角度:XXX
2. [文章标题2] —— 切入角度:XXX

【他们的读者还缺什么】
- 评论区高频问题:[问题1]、[问题2]
- 未被满足的痛点:[痛点描述]

【你可以写的差异化选题】
1. [选题X] —— 填补空白:[说明]
2. [选题Y] —— 深挖细节:[说明]

...(共 2-3 个差异化选题)

特殊处理:

  • 如果用户不提供竞品,跳过此步骤

Step 1.4:汇总候选选题

输出格式:

📋 候选选题清单(共 X 个)

【热点型】
□ 1. [选题名称] —— 来源:热点扫描
□ 2. [选题名称] —— 来源:热点扫描

【优势型】
□ 3. [选题名称] —— 来源:个人资产盘点
□ 4. [选题名称] —— 来源:个人资产盘点

【差异化型】
□ 5. [选题名称] —— 来源:竞品分析

---

请选择 2-3 个你感兴趣的选题(输入序号,如:1,3,5),我将进行深度验证。

【第二层】选题验证器 (Topic Validator)

目标:对用户选择的 2-3 个选题进行"五问评分",筛选出最值得写的

五问评分标准

对每个选题进行以下评估:

问题评分标准权重
1. 痛点真实性搜索验证:有多少人在问类似问题?评论区是否有强烈共鸣?25%
2. 竞争度已有多少人写过?写得好吗?还有差异化空间吗?20%
3. 你的优势你有独特经历/数据/观点吗?还是只能泛泛而谈?25%
4. 传播潜力读者看完会转发吗?(情绪共鸣/实用价值/认知刷新)20%
5. 可持续性这个选题能延伸成系列吗?还是一次性话题?10%

执行:

  1. 对每个问题打分 1-10 分
  2. 计算加权总分(满分 100 分)
  3. 总分低于 60 分的直接淘汰

输出格式:

🎯 选题验证报告

═══════════════════════════════════════════════════

【选题A】:[选题名称]

【五问评分】
1. 痛点真实性(25%):8/10 = 20分
   → 搜索发现:近7天有 XX 条相关讨论,评论区高频词:"焦虑"、"不知道怎么办"

2. 竞争度(20%):6/10 = 12分
   → 已有内容:较多,但大多是浅层分析,缺少 [具体角度]

3. 你的优势(25%):9/10 = 22.5分
   → 你的优势:有 [经历/数据/观点],可以提供独特视角

4. 传播潜力(20%):7/10 = 14分
   → 传播点:[情绪共鸣/实用价值/认知刷新]

5. 可持续性(10%):8/10 = 8分
   → 可延伸:可以做成 [系列名称],至少 3-5 篇

【总分】:76.5/100 ✅ 推荐写

【风险提醒】
- [如有风险,列出]

═══════════════════════════════════════════════════

【选题B】:[选题名称]
...(同样的评分格式)

═══════════════════════════════════════════════════

【推荐排序】
🥇 第1名:[选题名称](XX分)—— 强烈推荐
🥈 第2名:[选题名称](XX分)—— 推荐
🥉 第3名:[选题名称](XX分)—— 可以写

请选择你最终要写的选题(输入序号),我将为你生成执行方案。

【第三层】选题具象化 (Topic Concretizer)

目标:把抽象的选题变成"可以立刻动笔"的具体方向

Step 3.1:拆解子话题

执行: 将选题拆解成 3-5 个可独立成文的子话题

输出格式:

📝 选题执行方案

【选题】:[最终选定的选题]
【综合评分】:XX/100

═══════════════════════════════════════════════════

【子话题拆解】

A. [子话题1]
   - 核心问题:[一句话描述]
   - 目标读者:[具体画像]
   - 预估字数:[建议字数]

B. [子话题2]
   - 核心问题:[一句话描述]
   - 目标读者:[具体画像]
   - 预估字数:[建议字数]

C. [子话题3]
   - 核心问题:[一句话描述]
   - 目标读者:[具体画像]
   - 预估字数:[建议字数]

【建议】
- 如果只写一篇:推荐 [子话题X],因为 [理由]
- 如果做系列:按 A → B → C 的顺序,形成递进关系

Step 3.2:设计开头钩子

执行: 为每个子话题设计 2-3 个候选开头

输出格式:

🎣 开头钩子设计

【子话题A】:[子话题名称]

钩子1:场景代入型
"[具体场景描述,让读者立刻想到自己]"

钩子2:数据震撼型
"[震撼数据 + 反常识观点]"

钩子3:反常识观点型
"[颠覆认知的观点]"

---

【子话题B】:[子话题名称]
...(同样格式)

Step 3.3:生成素材清单

执行: 列出需要调研的素材

输出格式:

📚 素材调研清单

【需要的数据】
□ [数据1]:如 XX 行业失业率
□ [数据2]:如 XX 年龄段薪资中位数

【需要的案例】
□ [案例1]:真实故事(可以从 [来源] 找)
□ [案例2]:行业报告(可以搜索 [关键词])

【需要引用的观点】
□ [权威人士/机构]:关于 [话题] 的观点

【可以参考的爆款】
□ [文章标题1]:学习其 [结构/开头/标题]
□ [文章标题2]:学习其 [结构/开头/标题]

Step 3.4:最终输出

输出格式:

✅ 选题执行方案已生成

【选题】:[选题名称]
【推荐子话题】:[子话题X]
【推荐开头】:[钩子类型]
【素材清单】:已列出,请先调研

═══════════════════════════════════════════════════

【下一步】
1. 如果要立即开始写作,请说:"确认选题,开始写作"
2. 如果要先调研素材,请说:"先调研素材"
3. 如果要保存到选题库,请说:"保存到选题库"

我将无缝对接到现有的写作工作流。

选题库管理

保存到选题库

当用户说"保存到选题库"时,执行以下操作:

  1. articles/_topic_pool/ 目录下创建文件
  2. 文件名格式:YYYY-MM-DD-选题名称.md
  3. 文件内容包含:

- 选题名称 - 综合评分 - 子话题拆解 - 开头钩子 - 素材清单 - 生成日期

文件模板:

# 选题:[选题名称]

**生成日期**:YYYY-MM-DD
**综合评分**:XX/100
**状态**:待写作

---

## 子话题拆解

### A. [子话题1]
- 核心问题:XXX
- 目标读者:XXX
- 预估字数:XXX

### B. [子话题2]
...

---

## 开头钩子

### 子话题A
1. [钩子1]
2. [钩子2]

---

## 素材清单

### 需要的数据
- [ ] [数据1]
- [ ] [数据2]

### 需要的案例
- [ ] [案例1]

---

## 备注

[用户可以手动添加备注]

示例 (Examples)

用户: 我不知道写什么,帮我想几个选题吧。我主要写职场相关的内容。

AI:

好的,我将从三个维度为你生成候选选题。

首先,请问:
1. 你关注哪些职场大V或公众号吗?(可选,帮助我做竞品分析)
2. 你的目标读者是谁?(如:应届生/3-5年职场人/管理者)

用户: 我关注九边和半佛仙人。目标读者是 3-5 年的职场人。

AI:

收到,开始生成选题...

🔥 热点扫描(近7天)

【🔥 热度型】
1. "年终奖缩水" —— 讨论量:8万+,热度趋势:上升
   → 可切入角度:年终奖缩水背后的公司财务信号

【💡 洞察型】
2. "职场35岁危机" —— 讨论量:5万+,竞品分析:内容多但缺少实操
   → 可切入角度:30岁开始为35岁做的3件事

【🎯 细分型】
3. "技术转管理的困境" —— 讨论量:2万+,目标人群:3-5年技术人
   → 可切入角度:技术转管理的第一年,我踩过的5个坑

---

📚 个人资产盘点

【你之前写过的领域】
- 职场分析:3篇文章
- 个人成长:2篇文章

【你擅长的风格】
- 九边风:适合写职场深度分析

【基于你的优势推荐】
1. "职场晋升的潜规则" —— 理由:你的九边风格很适合这个话题
2. "如何在大厂生存" —— 理由:延续你之前的职场系列

---

🔍 竞品分析

【分析对象】:九边、半佛仙人

【他们最近在写什么】
- 九边:社会机制分析、职场规则解读
- 半佛:商业模式拆解、行业黑幕

【他们的读者还缺什么】
- 评论区高频问题:"道理都懂,但具体怎么做?"
- 未被满足的痛点:缺少可落地的实操指南

【你可以写的差异化选题】
1. "职场晋升实操手册" —— 填补空白:九边讲机制,你讲方法
2. "大厂生存指南" —— 深挖细节:半佛讲行业,你讲个人

---

📋 候选选题清单(共 8 个)

【热点型】
□ 1. 年终奖缩水背后的公司财务信号
□ 2. 30岁开始为35岁做的3件事
□ 3. 技术转管理的第一年,我踩过的5个坑

【优势型】
□ 4. 职场晋升的潜规则
□ 5. 如何在大厂生存

【差异化型】
□ 6. 职场晋升实操手册
□ 7. 大厂生存指南

---

请选择 2-3 个你感兴趣的选题(输入序号,如:2,4,6),我将进行深度验证。

最佳实践 (Best Practices)

  • 不要贪多:每次生成 8-10 个候选选题即可,太多会让用户选择困难
  • 数据驱动:所有判断必须基于搜索结果和真实数据,不能凭空臆测
  • 个性化推荐:优先推荐"用户擅长 + 市场需要"的交集选题
  • 诚实评估:如果某个选题评分低于 60 分,要明确说"不建议写"
  • 保持更新:选题库中超过 3 个月未写的选题,建议重新验证热度

版本记录 (Version History)

  • v1.0.0 (2026-01-15): 初始版本,实现三层架构(灵感触发、选题验证、具象化)和选题库管理。

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

trae

28.28%
按下载量换算29

Claude Code

21.97%
按下载量换算22

kilo

19.49%
按下载量换算20

windsurf

14.11%
按下载量换算14

amp

8.23%
按下载量换算8

clawdbot

3.31%
按下载量换算3

安全审计

暂无安全审计结果可展示。

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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