kingselyjoe wewrite-topic — 选题
运行约定
- CLI：确定性操作走
wewrite命令（需在 PATH；缺失则引导uv tool install wewrite，或在仓库里bash install.sh）。 - {home}：用户状态目录 =
$WEWRITE_HOME或~/.wewrite（wewrite home可查）。config/style/history/playbook/output/exemplars 全在 {home}，不在仓库；references 文档中的状态路径同此约定。 读取: <路径>= 用文件读取工具真实读完该文件再继续，不是注释。- references/：本 skill 自带
{skill_dir}/references/；references 文档内的{skill_dir}即本 skill 目录。 - 任务状态：通过
wewrite run show/update/step读取和更新；不直接改状态文件。
前置
{home}/style.yaml存在 → 提取topics、content_style。不存在 → 问用户"你的 公众号主要写哪几个方向？"用回答临时代替 topics，并提示可用 wewrite-style 完成完整设置。
2.1 热点抓取
wewrite hotspots --limit 30
降级：脚本报错 → WebSearch "今日热点 {topics第一个垂类}"
2.1b 高频需求参考
对 topics 的前 1-2 个垂类词各搜一次近一周的公众号文章：
wewrite search-articles "{垂类词}" -n 15 -t 2
产出近一周同垂类公众号文章列表（标题/摘要/发布时间/账号），作为「已验证的内容需求」 信号供 2.3 使用。搜狗结果不带阅读量，因此只能说明同题出现频率，不能声称文章“爆款”。
降级：命令报错 / 结果为空（搜狗反爬限流）→ 跳过本步，不阻断，选题构成退回默认。
2.2 历史分析 + SEO
读取: {home}/history.yaml（不存在则跳过）
wewrite seo --json {关键词}
历史分析（有 stats 数据时）：
- 统计哪种
framework的文章表现最好（阅读量/分享率）→ 推荐框架时加权 - 统计哪种
enhance_strategy的文章表现最好 → 增强策略选择时参考 - 近 7 天已写的关键词降分（去重）
降级：SEO 脚本报错 → LLM 判断；history 无 stats → 跳过效果分析，仅做去重
2.3 生成选题
读取: {skill_dir}/references/topic-selection.md
生成 10 个选题，其中：
- 5-6 个热点选题：基于 2.1 的热点，按 topic-selection.md 规则评分
- 2-3 个高频角度选题（仅 2.1b 有产出时）：基于近一周同题文章，按 topic-selection.md 规则评分，标注“高频需求”；2.1b 无产出时份额还给热点
- 2-3 个常青选题：不依赖热点，从用户的
topics领域生成长尾内容（教程/方法论/经验总结/工具推荐），标注为"常青"。适合 content_style 为干货型/测评型的用户
每个选题含标题、评分、点击率潜力、SEO 友好度、推荐框架。
- 自动模式 → 选最高分
- 交互模式 / 单独激活 → 展示全部，等用户选
完成
用 wewrite run update --patch 写入 topic.title、topic.keywords、topic.source
（“热点抓取” / “高频需求” / “常青”）、topic.framework_hint，然后
wewrite run step topic completed。
单独激活且用户只要选题列表时，展示 10 个选题即可；用户选定后写入状态并提示
"可以直接说'就写这个'进入写作（wewrite-write）"。