Qbit Title

量子位爆款标题生成器

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Skill使用位置: /Users/lzw/Library/Application Support/LobsterAI/SKILLs/qbitai-title-generator/

更新流程: 在Git仓库修改 → 提交版本 → 导出zip → 拷贝到Skill目录

基于量子位（QbitAI）高阅读量、高分享量文章标题的深度分析，总结其爆款标题方法论，为科技类文章生成具有传播力的标题。

核心方法论

1. 爆款标题公式

量子位爆款标题通常遵循以下结构：

公式A：名人/热点 + 惊人事实 + 情绪渲染

[黄仁勋/马斯克/ChatGPT] + [骗过全世界/颠覆常识/创造历史] + [感叹词/网友反应]

例："黄仁勋骗过了全世界，三个多月都没人发觉！皮衣是假的厨房是假的，连他自己都是假的"

公式B：数字/数据 + 核心发现 + 权威背书

[具体数字] + [颠覆性结论] + [专家/机构评价]

例："3个搞物理的颠覆了数学常识，数学天才陶哲轩：我开始压根不相信"

公式C：突发/刚刚 + 重大事件 + 现场感描述

[刚刚/突发] + [历史性突破] + [细节描写]

例："刚刚，马斯克创造人类航天新壮举！空中炸毁火箭，然后成功实现载人舱逃逸"

公式D：反差/反转 + 悬念设置

[表面现象] + [竟/却/不是] + [惊人真相]

例："爆火情侣竟不是真人！新版Midjourney效果炸裂，网友：太可怕了"

公式E：结论先行 + 事件 + 行动号召（谐音梗）

[情绪结论感叹！] + [核心事件+成就] + [谐音梗/行动号召]

例："封不住！Claude Code爆改Python版加冕最快10万星，且clone且珍惜"

• 核心逻辑：单刀直入核心情绪，不堆砌细节，用谐音梗收尾制造传播性
• 适用场景：大厂围剿/封锁失败类、开源社区事件、反压迫叙事

2. 高频元素库

情绪词（必用）

• 强烈感叹：炸裂、炸了、炸场、碉堡、疯狂、太强了、可怕、毛骨悚然
• 颠覆性：颠覆、突破、颠覆常识、创造历史、史无前例、重塑
• 紧迫感：刚刚、突发、曝光、深夜、凌晨、紧急、火速、连夜、立刻
• 行业冲击型：垂直应用全完蛋、大厂一动手垂直应用全完蛋、让XX黯然失色

连接词

• 冒号"：" - 用于分隔主标题和副标题/引语（39%的文章使用）
• 感叹号"！" - 表达强烈情绪（47%的文章使用）
• 逗号"," - 制造停顿和节奏

结尾模板

• 网友反应型：",网友：太疯狂了"、",网友：大神碉堡！"
• 权威引语型：",陶哲轩：我开始压根不相信"
• 效果强调型：",效果炸裂！"、",太太太太强了！"
• 期待感型："结果来了"、"成绩出炉了"、"实测出炉"、"真相来了"
• 阴谋暗示型："视频已被删除"、"火速删帖"、"连夜下架" - 暗示官方掩盖，引发好奇
• 谐音梗行动号召型："且clone且珍惜"、"且用且珍惜" - 谐音梗+行动号召，社区语境专属，极强传播性；适合开源/工具类文章

口语化动词（增强力量感）

• 干出、搞出、整出、赌对、押注、拿下、甩开、碾压、爆改（比"重写"更有力量感和主动性，暗示颠覆式改造）
• 边X边Y（动态感）：边聊边进化、边用边学、边玩边练
• 资金动词（画面感）：砸向、杀向、押注、重仓、all in
• 简洁动词短语：一句话搞定、一步搞定、直接搞定——突出易用性和低门槛
• 动词+热梗组合：用有力动词搭配圈层热梗，增强画面感。例："狂吃国产模型"呼应"养虾"热梗

口语化背书词（比"权威"更接地气）

• 大神、老炮、硬核玩家、真机实测、极限暴力测试

AI圈黑话/热梗（增加圈层认同感）

• 龙虾 = 智能体/Agent
• 龙虾终端/龙虾载体 = 运行AI Agent的硬件设备
• 养虾 = 训练/培养AI Agent
• 提示词 = Prompt
• 大模型 = LLM/基座模型
• 调模型 = 微调/对齐
• 炼丹 = 训练模型

数字使用技巧

• 具体数字比概数更有说服力："99行代码" > "不到100行代码"
• 对比数字制造冲击："200秒顶超算10000年"
• 价格/时间数字："201万年薪"、"3.5亿票价"
• 极简数字策略：标题只保留1个最有冲击力的数字，避免信息过载
• 场景锚定替代参数罗列：用"龙虾终端"定位用途，而非堆砌"27小时/4.3GHz"等参数
• 数字前置策略：把数字放在标题最前面，一眼可见低门槛。例："3步让龙虾边聊边进化"

极简标题策略（新增）

• 核心逻辑：当主体本身具有极高关注度时（如GPT-6、ChatGPT、马斯克），标题可以极度精简，仅用"主体+动作"即可
• 适用场景：顶级热点事件、读者已高度关注的主题、无需额外铺垫的话题
• 公式：[顶级热点主体]，[动作/状态]
• 动作词库：曝光了、来了、定了、炸了、官宣了、被曝
• 优势：
  • 降低阅读门槛，一眼看懂
  • 留白制造悬念，引发好奇
  • 适合移动端快速浏览场景
  • 体现媒体对热点事件的自信把握
• 示例：
  • "GPT-6，曝光了" > "OpenAI GPT-6被曝4月14日发布，内部员工称这是AGI最后一公里"
  • "ChatGPT，炸了" > "ChatGPT王炸更新！能联网获取新知识"
  • "马斯克，来了" > "马斯克刚刚官宣数字AI员工"
• 动词+数字组合：数字后紧跟有力动词，如"20亿砸向"、"7倍暴涨"，增强冲击力
• 数据组合拳策略：单一数字+增长率组合，比单纯数字更有动态感。例："4.19万亿Token调用量激增34.9%"
• 技术数据优先策略：对于英伟达、芯片、模型架构等硬核技术话题，读者更信任具体性能数据（准确率、吞吐量、速度倍数）而非模糊的"最强"、"颠覆"等情绪词。例："85.6%霸榜"比"最强开源"更有说服力

3. 标题长度与结构

• 理想长度：20-40个中文字符
• 结构建议：
  • 前10字：抓住眼球（名人/热点/数字）
  • 中间：核心信息（事件/发现）
  • 后10字：情绪升华（感叹/网友反应）
• 品牌优先原则：知名品牌前置，型号后置。例："苹果M5 Max版" > "M5 Max MacBook Pro"
• 圈层黑话前置策略：把圈层专属词汇放在最前面，精准定位目标读者。例："养虾人狂吃国产模型"——用"养虾人"开头瞬间抓住AI圈读者

4. 不同题材标题策略

AI/科技产品发布

• 强调"首个"、"王炸"、"颠覆"
• 突出功能突破点
• 痛点否定叠加策略：连续使用"不用X不用Y"比"无需X和Y"更有冲击力。例："不用GPU不用数据集，3步让你的AI自己变强"
• 专业术语降维策略：把技术术语放在中间偏后，先用口语化表达降低门槛。例："边聊边进化"在前，"强化学习"在后
• 品牌昵称造词策略：给产品起个有趣的昵称，增加记忆点和传播性。例：腾讯→「鹅虾」、OpenClaw→「龙虾」
• 平台全列举策略：直接列出支持的平台，让用户一眼看到自己能用的场景。例："QQ飞书钉钉全接"
• 概念趣味化策略：把技术概念用生活化、趣味化的表达降低门槛。例：部署AI Agent→"养虾"、"微信养虾"
• 时间预告策略：用"下周来"、"即将上线"制造期待感
• 圈层黑话+痛点场景组合：将圈层专属词汇与具体应用场景结合，既精准定位目标读者，又传达实用价值。例："让龙虾看懂屏幕"——"龙虾"精准触达Agent开发者，"看懂屏幕"直击操作电脑的核心痛点
• 技术产品名弱化策略：当产品名较长或认知度不高时，用"新成果"、"新模型"等概括性词汇替代，让读者先关注价值而非名称。例："谷歌多模态新成果"替代"Gemini Embedding 2"
• 动词使动结构：使用"让...看懂"、"使...能够"等使动句式，强调技术带来的能力赋能，比单纯描述功能更有力量感
• 读者画像适配策略：根据目标读者调整标题风格
  • 技术从业者（英伟达、芯片、模型架构类）：偏好具体数据（准确率、吞吐量、速度倍数），弱化情绪渲染
  • 普通大众（消费产品、应用类）：偏好情绪词、悬念、反转
  • 圈层用户（Agent开发者、炼丹师）：偏好黑话+痛点场景
• 身份反差策略：将高身份地位人物与圈层黑话/入门行为并置，制造强烈反差和趣味性。例："世界首富也来养龙虾"——用"也"字暗示连顶级大佬都在做这件事，降低门槛感，增强传播性
• 内幕细节具象化策略：用具体场景细节替代概括性描述，增强真实感和代入感。例："测试阶段员工把它当真人"比"通过图灵测试"更有画面感和传播力
• 例："ChatGPT王炸更新！能联网获取新知识，可与5000+个应用交互"

学术/科研突破

• 用通俗语言解释专业成果
• 强调"颠覆了XX常识"
• 引用权威人士反应增加可信度
• 例："打破纪录！中国科学家让薛定谔的猫活了23分钟"

人物故事

• 制造反差：从平凡到非凡
• 具体数字增强真实感
• 代际标签反差策略：用"00后"、"95后"与巨额数字/成就并置，制造强烈反差。例："00后拒了华为天才少年，搞出具身智能新玩法"
• 公司名极简替代：用"创业机器人公司"替代具体公司名，降低认知门槛，突出事件本身
• 直接引语标题策略：把访谈中最有爆点的原话直接放进标题，比概括性描述更有冲击力和真实感。例：对话《哈萨比斯传》作者："他不喜欢奥特曼"
• 对话体权威策略："对话XX作者"格式既表明信息来源权威，又暗示内容是独家专访
• 书名简化策略：长书名简化为《XX传》，更易读易传播。例：《哈萨比斯：谷歌AI之脑》→《哈萨比斯传》
• 典故叙事策略：用中国读者熟悉的典故描述人物关系，既有文化底蕴又增强故事性。例："LeCun三顾茅庐，谢赛宁终于入伙"
• 数字简化策略：精确数字简化为整数，更易传播和记忆。例："10.3亿美元"→"10亿美元"
• 完整数字叙事策略：对于人员变动、团队流失类话题，呈现完整数字链条（总数→离开数→剩余数）比单一数字更有冲击力和故事性。例："11走9只剩2人"比单纯"11走9"更能凸显稀缺性和危机感
• 口语化动词替代：用"入伙"替代"加入"，增强江湖气和亲切感
• "认领"动词策略：当事件结构是"主体主动站出来承认/揭晓"时，用"认领"替代"官宣/揭秘"，自带戏剧感和主动性，暗示之前有隐瞒/匿名背景，一个词说清前因后果。例："小米认领榜一神秘模型"
• "都忍不住"强化共鸣：比"也"更有情绪张力，暗示连权威人物都无法抗拒，读者心理自然跟进。例："龙虾之父都忍不住打听"
• "现真身"拟人化策略：武侠/神话语境词，比"揭秘"、"亮相"更有仪式感和戏剧张力，适用于长期匿名后正式公开身份的场景
• 动态动词偏好："跑"、"溜"、"撤"等动态动词比"离职"、"离开"更有画面感和情绪张力
• 例："他曾经复读才考上三本，如今让华为开出201万年薪"
• 核心人物并列策略：将公司核心创始人/关键人物并列呈现，既展示团队豪华阵容，又利用名人效应增加话题性。例："Mira翁荔陈丹琦新公司"——三位核心人物并列，瞬间传达团队实力
• 创始人IP优先于公司名：当创始人知名度高于公司时，优先用创始人名字，公司名可用"新公司"等概括。例：用"Mira新公司"替代"Thinking Machines Lab"
• 口语化昵称策略：用"老黄"替代"黄仁勋"、"奥特曼"替代"Sam Altman"，拉近与读者距离，增加亲切感和传播性
• 金钱动词人格化：用"掏出"、"砸出"、"all in"等具象化动词，比"投资"、"注资"更有画面感和人情味。例："让老黄掏出了600亿美金"
• 数字单位简化策略：大数字省略单位（亿→亿美金→美元），让标题更简洁有力，符合口语传播习惯。例："600亿"替代"600亿美元"
• 口语化否定表达策略：用"争了个寂寞"、"打了个寂寞"、"不会凉"等网络流行语式否定表达，比正式否定更有情绪张力和传播性，同时制造幽默效果。例："ChatGPT和Claude争了个寂寞"、"IDE不会凉但得换个用法"
• 对比结构策略：用"从X变成Y"格式清晰呈现范式转变，比单纯描述更有冲击力。例："编程从写文件变成管龙虾"
• 行动暗示策略：用"得XXX"暗示读者需要适应变化或采取行动，增强代入感和紧迫感。例："得换个用法"、"得跟着升级"
• 双爆点叠加结构：将两个相对独立的爆点（巨头竞争真相+中国应用成绩）放在同一标题中，既增加信息密度，又让不同兴趣点的读者都能找到点击理由。例："ChatGPT和Claude争了个寂寞！用户重叠仅11%，中国应用霸榜移动端"
• 悬念前置+数据解释：先抛出反常识结论（争了个寂寞），再用数据（11%）解释原因，形成"悬念-解答"的完整叙事闭环
• 霸榜/霸屏词汇库："霸榜"已成为描述中国应用全球成绩的标配词汇，比"占据"、"领先"更有冲击力和画面感
• 资本阵容并列策略：将多家知名投资机构/产业方并列呈现，既展示豪华背书阵容，又利用各品牌的粉丝效应扩大传播面。适用于融资报道。例："蔚来宁德Momenta看好这一家"
• 品牌昵称简化策略：用"宁德"替代"宁德时代"、"蔚来"替代"蔚来汽车"，在保持识别度的前提下简化名称，让标题更简洁
• 看好+指代词组合：用"看好这一家"替代"看好该公司/零一汽车"，"这一家"既口语化又制造悬念，让读者好奇"这一家"到底是谁
• 极简动词结构："12亿投重卡"省略主语，用"投"替代"投资"，比完整句式"12亿元投资重卡领域"更简洁有力
• 口语化资金动词："拿了"比"获投/融资"更有画面感和人情味，暗示资金到手的事实感而非流程性事件。例："拿了4个亿" > "获投4亿元"
• 口语化场景概括：用"做XX"替代具体公司名+业务描述，降低认知门槛，突出人物动作。例："李飞飞做AI游戏" > "李飞飞联创AI游戏公司Astrocade"
• 核心元素确认策略：在使用悬念隐藏策略前，先明确哪些元素是必带的（对HKR贡献最大、不可省略），再决定隐藏什么
  • 身份认同类必带："华人博士"、"90后"、"00后"等群体标签——触发读者身份共鸣，不可隐藏
  • 数字冲击类必带：简化后的核心数字如"11亿"、"4个月"——数字是最强钩子，优先保留
  • 学术/机构光环必带："斯坦福"、"MIT"、"清华"等——权威背书，建立信任
  • 场景锚定类必带："家务机器人"、"编程"等——让读者瞬间理解内容领域
  • 判断标准：如果隐藏后标题失去独特性或吸引力，则该元素为必带
• 首元素排序策略：在确认必带元素后，判断哪个元素放在标题最前面最能抓住眼球
  • 排序优先级（从高到低）：
    1. 名人/热点主体：马斯克、黄仁勋、ChatGPT——自带流量，一眼识别
    2. 身份标签：华人博士、90后、00后——触发群体共鸣
    3. 冲击数字：11亿、4个月——数字是最强钩子
    4. 圈层黑话：养虾人、炼丹师——精准定位目标读者
    5. 学术光环：斯坦福、MIT——建立权威感
    6. 场景词汇：家务机器人、编程——说明内容领域
  • 多候选处理：如果有多个元素都适合放首位，在备选标题中每个方案尝试一种
    • 例：文章涉及"马斯克"+"11亿"+"华人博士"
    • 备选1（名人优先）："马斯克掏出11亿..."
    • 备选2（身份优先）："华人博士获马斯克11亿..."
    • 备选3（数字优先）："11亿！马斯克投给华人博士..."
• 悬念隐藏策略：在确认必带元素后，从剩余信息中选择最有悬念的那个进行隐藏，用指代词或概括词替代
  • 隐藏公司名 → "这一家"、"这家神秘公司"（例："蔚来宁德Momenta看好这一家"）
  • 隐藏人物名 → "90后天才"、"这位大神"、"狠人"（例："381天造出商用车黑马的狠人"）
  • 隐藏具体数字 → "惊人数字"、"创纪录"（例："创纪录融资！这家AI公司估值暴涨"）
  • 隐藏技术细节 → "秘密武器"、"杀手锏"（例："谷歌秘密武器曝光，效果碾压GPT-4"）
  • 隐藏产品名 → "新产品"、"新成果"（例："苹果新产品下周发布，功能炸裂"）
  • 选择原则：隐藏读者最想知道、最能引发好奇心的那个信息，而非次要信息
• 身份标签泛化策略：用群体身份标签（华人博士、90后、00后）替代具体人名，扩大读者共鸣面，触发群体身份认同。例："华人博士4个月干出独角兽"比"赵子豪4个月干出独角兽"更能引发华人读者共鸣
• 货币单位转换策略：美元金额转换为人民币（按7:1估算），数字更直观更有冲击力，符合中文读者认知习惯。例："11亿"比"1.65亿美元"更简洁有力
• 场景词汇降维策略：用生活化场景词汇替代抽象技术术语，降低认知门槛。例："家务机器人"替代"具身智能"、"轮式机器人"
• "再X"递进结构：用"再融"、"再获"暗示持续性，凸显项目持续受资本追捧的热度，比单纯说"完成B轮"更有动态感

争议/爆料

• "曝光"、"揭秘"、"控诉"等词
• 具体细节增加可信度
• 直接引语+今天组合：用当事人原话+"今天"开头，增强真实感和紧迫感。例："FSD今天差点杀了我"！车主被带向火车连闯两杆
• 动作连贯描述：连续动作词增强画面感。例："被带向→连闯→冲过"
• 阴谋暗示策略：用"火速删帖"、"视频已被删除"暗示官方掩盖，引发好奇
• 例："华为HR内网五千字实名控诉：研发兄弟一个月加班160小时却被说不努力"

HKR理论：标题传播价值评估框架

标题的本质是价值承诺——让读者相信点击后能获得某种价值。HKR框架从三个维度评估标题的传播潜力：

H = Happiness（快乐感）

• 好看/有趣：满足视觉或情感愉悦
• 娱乐性：有趣、好玩、轻松的内容
• 爽感：逆袭、打脸、反转带来的情绪满足
• 标题应用：用感叹词、反差、悬念制造情绪快感
• 例："太太太太强了！"、"效果炸裂！"

K = Knowledge（知识增量）

• 信息密度：看完能学到新东西
• 认知升级：颠覆原有认知、刷新世界观
• 实用价值：能立即应用的方法/工具
• 标题应用：用数字、发现、突破点承诺知识回报
• 例："3个搞物理的颠覆了数学常识"、"不用GPU不用数据集，3步让AI自己变强"

R = Resonance（共鸣感）

• 情绪连接：戳中读者的喜怒哀乐
• 身份认同："这就是我想说的"、"我也是这样"
• 群体归属：圈层黑话、共同记忆、集体情绪
• 标题应用：用圈层词汇、网友反应、共同经历建立连接
• 例："养虾人狂喜"、"网友：太疯狂了"

HKR组合策略

HKR实战案例解析

从案例中提炼的通用方法论：

1. HKR组合策略：优质标题至少满足2个维度，3个全中是爆款顶配。三段式节奏（官宣K+反差H+内幕R）层层递进效果最佳。

2. 身份反差公式：高地位人物 + 圈层黑话 + "也"字 = 降低门槛感 + 增强传播性。例："世界首富也来养龙虾"

3. 数字叙事技巧：

   • 完整数字链条（总数→变化→剩余）比单一数字更有故事性，例："11走9只剩2人"
   • 货币单位转换（美元→人民币）让数字更直观，例："11亿" > "1.65亿美元"
   • 时间数字前置制造紧迫感，例："4个月干出独角兽"

4. 词汇选择优先级：

   • 具象化 > 抽象概念："员工把它当真人" > "通过图灵测试"
   • 动态动词 > 静态描述："跑" > "离职"、"干出" > "创立"、"爆改" > "重写"
   • 口语化否定 > 正式表达："不会凉" > "不会消失"
   • 重塑 > 升级、再X > 完成X轮
   • 极简结论 > 堆砌细节："封不住！" 比 "法律大炮扫射全网，这项目却幸存了！" 更有冲击力——单刀直入核心情绪，把细节让正文来讲
   • 口语化场景概括 > 公司名+业务描述：用"做AI游戏"替代"联创AI游戏公司Astrocade"，降低认知门槛，突出人物动作本身。例："李飞飞做AI游戏"
   • 口语化资金动词 > 正式融资术语："拿了"比"获投/融资"更有画面感和人情味，暗示资金到手的事实感而非流程性事件。例："拿了4个亿"
   • 无感叹号节奏策略：不用感叹号，靠短句断句制造自然停顿和口语感，像朋友聊天而非新闻播报。例："李飞飞做AI游戏，拿了4个亿"——逗号分隔，两段信息各5个字，对称有节奏

5. 结构模板：

   • 对比结构："从X变成Y"清晰呈现范式转变
   • 行动暗示："得换个用法"增强读者代入感
   • 场景词汇前置："出行攻略"比产品名更易懂

评估原则：生成标题后，用HKR三问自检——

1. 读者看了会觉得爽/有趣吗？（H）
2. 读者能学到东西吗？（K）
3. 读者会产生我也是的感觉吗？（R） 至少满足2个维度，3个全中是爆款潜力股。

生成流程

当用户请求生成标题时：

1. 分析文章内容：提取核心人物、关键数字、颠覆性发现、情绪爆点
2. HKR评估：用HKR框架评估文章价值——H（快乐感）、K（知识增量）、R（共鸣感）分别有哪些点可以挖掘
3. 核心元素确认：明确哪些元素是必带的（对HKR贡献最大、不可省略）
4. 首元素排序策略：判断哪个元素放在标题最前面最能抓住眼球
   • 按优先级排序：名人/热点 > 身份标签 > 冲击数字 > 圈层黑话 > 学术光环 > 场景词汇
   • 如果有多个候选适合放首位，在备选标题中每个方案尝试一种
5. 悬念隐藏策略：从剩余信息中选择最有悬念的那个进行隐藏
   • 隐藏公司名 → 用"这一家"、"这家神秘公司"指代
   • 隐藏人物名 → 用"90后天才"、"这位大神"、"狠人"替代
   • 隐藏具体数字 → 用"惊人数字"、"创纪录"制造好奇
   • 隐藏技术细节 → 用"秘密武器"、"杀手锏"增强神秘感
   • 隐藏产品名 → 用"新产品"、"新成果"概括
6. 选择公式：根据内容类型选择最合适的标题公式
7. 组合元素：从元素库中选择合适的情绪词、连接词、结尾模板
8. 生成候选：至少提供5个不同风格的候选标题
9. 询问用户选择：主动询问用户"最终选择了哪个标题？"
10. 迭代改进：根据用户反馈，分析选中标题的亮点，提炼可复用的方法论，备份当前版本并更新SKILL.md

操作步骤：

1. 分析该标题的亮点（HKR维度、技巧运用）
2. 提炼可复用的方法论
3. 备份当前SKILL版本
4. 更新SKILL.md，添加新洞察
5. 更新导出包

• 对比分析：将用户选择 vs 系统推荐，找出差异点
• 洞察提炼：用户偏好数据型还是情绪型？偏好圈层黑话还是大众表达？
• 策略更新：根据洞察更新"读者画像适配策略"或新增具体技巧

重要提示：如果用户在任务执行完后单发一个标题过来（没有额外说明），这表示用户已最终选择该标题。此时应直接根据该标题进行反思和更新本Skill.MD，无需再询问确认。

操作步骤：

1. 分析该标题的亮点（HKR维度、技巧运用）
2. 提炼可复用的方法论
3. 备份当前SKILL版本
4. 更新SKILL.md，添加新洞察
5. 更新导出包

• 对比分析：将用户选择 vs 系统推荐，找出差异点
• 洞察提炼：用户偏好数据型还是情绪型？偏好圈层黑话还是大众表达？
• 策略更新：根据洞察更新"读者画像适配策略"或新增具体技巧

输出格式

1. [标题1]

2. [标题2]

3. [标题3]

4. [标题4]

5. [标题5]

注意事项

1. 避免过度夸张：情绪渲染要基于事实，不能无中生有
2. 保持专业底线：学术内容不要过于娱乐化
3. 尊重人物：人物报道要客观，避免过度消费
4. 时效性：热点事件要快，用"刚刚"、"突发"等词
5. A/B测试思维：提供多个不同风格的标题供选择
6. 持续迭代：每次执行后必须询问用户最终选择，根据反馈改进技能。这是强制流程，不可跳过