wechat-topic-selector

WeChat公式アカウントのテーマ選定アシスタント 📝

トレンドランキングを活用したインテリジェントなテーマ選定エンジン。すべての記事を流入につなげます

インターネット全体のトレンドランキングコンテンツを分析し、ユーザーの方向性と照合して、注目を集めるテーマを 3 つ自動生成します。

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✨ 特徴

• 🎯 方向性のカスタマイズ - ユーザーが分野をカスタマイズできます（AI／職場／プロダクト／技術など）
• 📊 複数プラットフォームのトレンドランキング - Weibo、Baidu、CSDN、GitHub、知乎の 5 大プラットフォーム
• 🔍 コンテンツ分析 - キーワード抽出、感情分析、種類の識別、切り口の発掘
• 🤖 インテリジェントなマッチング - 方向性との適合度をスコア化（0～100 点）
• 📝 タイトル生成 - 公式アカウント風のタイトルテンプレート
• 🔄 多様な切り口 - 方法論／事例分析／トレンド予測／話題の追跡

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🚀 クイックスタート

基本的な使い方

# 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

プラットフォームの指定

# 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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📊 出力例

入力

python3 topic_selector.py -d "AI 技术"

出力

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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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🔧 主な機能

1️⃣ トレンドランキングの取得

5 大プラットフォームに対応しています。

プラットフォーム	取得方法	データの種類
Weiboトレンド検索	mcporter (weibo MCP)	社会的な話題
Baiduトレンド検索	Jina Reader	総合的な話題
CSDNトレンドランキング	Jina Reader	技術記事
GitHub Trending	GitHub MCP API	オープンソースプロジェクト
知乎トレンドランキング	Tavily 検索	人気の質問

2️⃣ コンテンツ分析

各トピックを自動で分析します。

{
    '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 方向性とのマッチング

適合度の計算（0～100 点）：

• キーワードの一致（40 点）- 方向性のキーワードとトピックの重複度
• 話題性の一致（30 点）- 感情のポジティブさ＋コンテンツの種類
• 切り口の一致（30 点）- 方法論／事例分析への加点

4️⃣ タイトル生成

公式アカウント風のタイトルテンプレート：

切り口	テンプレート例
方法論	《{方向性}の人必見：{話題}をめぐる 3 つの重要な方法》
事例分析	事例を振り返る｜{話題}から{方向性}の人が得られる 5 つの示唆
トレンド予測	{話題}、{方向性}の分野に大きな変化が起きる？
話題の追跡	話題のコメント｜{話題}について、{方向性}の人はどう見る？

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📁 プロジェクト構成

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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🎯 利用シーン

コンテンツクリエイター

• 毎日のテーマ選定のアイデア
• 話題を追いかける際の道しるべ
• 分野の専門性を維持

企業の新メディア運営

• テーマ候補をまとめて生成
• チームでのテーマ選定レビュー
• コンテンツ計画の参考

個人の公式アカウント

• 執筆の方向性をすばやく決定
• 記事の開封率を向上
• 話題を活用するコツを身につける

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⚙️ パラメーターの説明

パラメーター	短縮形	説明	デフォルト値
--direction	-d	ユーザーの方向性／分野	必須
--platforms	-p	トレンドランキングのプラットフォーム一覧	weibo,baidu,csdn,github,zhihu
--top	-n	返すテーマの数	3

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📊 適合度の目安

スコア	説明	おすすめ
80-100	高い適合度	強くおすすめ。すぐに執筆
60-79	中程度の適合度	検討可能。判断と組み合わせる
30-59	低い適合度	予備のテーマ
<30	適合しない	除外済み

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🔗 一連のワークフロー

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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🙏 謝辞

• weibo-mcp - Weibo MCP サービス
• GitHub MCP - GitHub MCP サービス
• Jina AI - ウェブページ読み取りサービス
• Tavily - 検索サービス

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WeChat公式アカウントのクリエイターのために、❤️を込めて作成