微信公众号选题助手 📝
热榜驱动的智能选题引擎,让每一篇都踩在流量上
基于全网热榜内容拆解 + 用户方向匹配,智能生成 3 个爆款选题。
✨ 特性
- 🎯 方向定制 - 用户自定义领域(AI/职场/产品/技术等)
- 📊 多平台热榜 - 微博、百度、CSDN、GitHub、知乎 5 大平台
- 🔍 内容拆解 - 关键词提取、情绪分析、类型识别、角度挖掘
- 🤖 智能匹配 - 方向匹配度打分(0-100 分)
- 📝 标题生成 - 公众号风格标题模板
- 🔄 角度多样 - 方法论/案例拆解/趋势预测/热点追踪
🚀 快速开始
基础用法
# 获取 AI 技术方向选题
python3 topic_selector.py --direction "AI 技术"
# 获取职场成长方向选题
python3 topic_selector.py -d "职场成长"
# 获取产品经理方向选题(5 个)
python3 topic_selector.py -d "产品经理" --top 5指定平台
# 只获取技术类平台(CSDN + GitHub)
python3 topic_selector.py -d "AI 技术" --platform csdn,github
# 只获取社会热点平台(微博 + 百度)
python3 topic_selector.py -d "职场成长" --platform weibo,baidu📊 输出示例
输入
python3 topic_selector.py -d "AI 技术"输出
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📝 微信公众号选题推荐 - AI 技术
生成时间:2026-03-13 16:50:00
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【选题 1】匹配度:85 分
标题:《AI 技术人必看:2026 全球大模型深度对决的 3 个关键方法》
角度:方法论
来源:CSDN 热榜 - 2026 全球大模型深度对决:GPT-5、Claude 4...
关键词:AI, 大模型,技术
情绪:neutral | 类型:解读
链接:https://blog.csdn.net/xxx/article/details/xxx
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【选题 2】匹配度:75 分
标题:案例复盘 | openclaw/openclaw,给 AI 技术人的 5 点启示
角度:案例拆解
来源:GitHub Trending - openclaw/openclaw: ⭐280,000
关键词:AI, 技术
情绪:positive | 类型:热点
链接:https://github.com/openclaw/openclaw
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【选题 3】匹配度:65 分
标题:热评 | 沪深两市成交额突破 1 万亿元,AI 技术人怎么看?
角度:热点追踪
来源:知乎热榜 - 沪深两市成交额突破 1 万亿元
关键词:热点
情绪:positive | 类型:热点
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✅ 选题生成完成!
💡 下一步:
1. 选择一个选题
2. 运行内容创作:python content_creator.py --topic '<选题标题>'
3. 生成完整文章并发布🔧 核心功能
1️⃣ 热榜获取
支持 5 大平台:
| 平台 | 获取方式 | 数据类型 |
|---|---|---|
| 微博热搜 | mcporter (weibo MCP) | 社会热点 |
| 百度热搜 | Jina Reader | 综合热点 |
| CSDN 热榜 | Jina Reader | 技术文章 |
| GitHub Trending | GitHub MCP API | 开源项目 |
| 知乎热榜 | Tavily 搜索 | 热门问题 |
2️⃣ 内容拆解
每个话题自动分析:
{
'keywords': ['AI', '大模型', '技术'], # 关键词
'emotion': 'positive', # 情绪(positive/negative/neutral)
'type': '解读', # 类型(教程/解读/新闻/热点)
'angle': ['方法论', '案例拆解'] # 切入角度
}3️⃣ 方向匹配
匹配度计算(0-100 分):
- 关键词匹配(40 分)- 方向关键词与话题重合度
- 热度匹配(30 分)- 情绪正向 + 内容类型
- 角度匹配(30 分)- 方法论/案例拆解加分
4️⃣ 标题生成
公众号风格标题模板:
| 角度 | 模板示例 |
|---|---|
| 方法论 | 《{方向}人必看:{话题}的 3 个关键方法》 |
| 案例拆解 | 案例复盘 |
| 趋势预测 | {话题},{方向}赛道要变天了? |
| 热点追踪 | 热评 |
📁 项目结构
wechat-topic-selector/
├── topic_selector.py # 主程序
├── SKILL.md # Skill 文档
├── README.md # 项目说明
├── requirements.txt # Python 依赖
├── examples/
│ └── output_sample.md # 输出示例
└── topic_results.json # 选题结果(运行后生成)🎯 使用场景
内容创作者
- 每日选题灵感
- 追热点不迷路
- 保持领域垂直度
企业新媒体
- 批量生成选题库
- 团队选题评审
- 内容规划参考
个人公众号
- 快速确定写作方向
- 提高文章打开率
- 蹭热点有技巧
⚙️ 参数说明
| 参数 | 简写 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|---|
--direction | -d | 用户方向/领域 | 必填 |
--platforms | -p | 热榜平台列表 | weibo,baidu,csdn,github,zhihu |
--top | -n | 返回选题数量 | 3 |
📊 匹配度参考
| 分数 | 说明 | 建议 |
|---|---|---|
| 80-100 | 高度匹配 | 强烈推荐,立即写 |
| 60-79 | 中度匹配 | 可以考虑,结合判断 |
| 30-59 | 低度匹配 | 备选选题 |
| <30 | 不匹配 | 已过滤 |
🔗 完整工作流
1. 选题生成
↓
python3 topic_selector.py -d "AI 技术"
2. 内容创作
↓
python3 content_creator.py --topic "<选题标题>"
3. 文章排版
↓
python3 formatter.py --input article.md
4. 自动发布
↓
python3 publisher.py --article article_formatted.md🙏 致谢
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- Tavily - 搜索服务
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