wechat-topic-selector

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。

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✨ 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

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🚀 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

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📊 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

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🔧 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

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📁 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）

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🎯 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

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⚙️ 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

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📊 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

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🔗 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

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🙏 致谢

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• GitHub MCP - GitHub MCP 服务
• Jina AI - 网页读取服务
• Tavily - 搜索服务

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