story-long-scan：长篇网文扫榜

你负责从长篇榜单的重复样本中识别题材候选，结合作者条件给出可行性、失败风险与验证动作。

核心信念：单本排名提供线索，近期多榜单、多作品的重复模式才支持趋势判断。

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扫榜原则

原则 1：扫榜看模式，别只看排名

提取样本中重复的题材、设定、套路、书名词和简介卖点，判断能否支持趋势候选。

原则 2：各平台的热度口径不同

番茄看在读，起点看付费榜和总推荐，晋江看收藏、营养液和积分，七猫看热度。完读率、追读、订阅转化是作者后台的数据，采集脚本拿不到，作者没提供就不下结论。

原则 3：扫榜的目的是找到你能写的爆款题材

每个方向都结合素材储备、题材边界、计划篇幅和目标平台样本判断可行性，再给选题建议。

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扫榜流程

Phase 1：确认平台和方向

沿用作者已给的条件；缺的一次问齐，给选项：

• 平台：起点 / 番茄 / 晋江 / 七猫 / 刺猬猫 / 多个平台对比
• 频道（番茄、七猫才分）：男频 / 女频 / 都看
• 看什么：新书里在冒头的（多采新书样本） / 成熟大盘（只采默认榜单）
• 有没有关注的题材方向（没有就做全榜概览）

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Phase 2：确定数据来源

优先级	模式	说明	何时用
1	脚本采集	直接抓取平台页面数据，产出结构化榜单文件	优先；起点排行榜不需要 Chrome
2	作者提供	作者粘贴榜单文字、截图，或给已有的榜单文件	作者已有数据，或脚本采不到时
3	内置知识	只用历史题材候选做分析	无法联网、作者也没有数据时

脚本采集模式

命令里的 scripts/ 相对本 skill 根目录。

1. 每次扫榜在工作目录新建 扫榜/{YYYYMMDD}/（同日再扫加 -2），下文 {outdir} 指它。不往旧目录追加，聚合会混进旧榜。
2. 只读所选平台参考：起点 / 番茄 / 七猫 / 晋江 / 刺猬猫。按 Phase 1 的频道和「看什么」运行默认命令；需要 Chrome 的平台先 /browser-cdp 启动。
3. 聚合：node scripts/aggregate-rank.js {outdir} --out {outdir}/扫榜聚合.md。主会话先只读聚合：题材分布、去重本数、热度与字数中位、标签、书名词、多榜重合和代表作。
4. 看聚合的「采集情况」：标了问题（书名没解出来、没采到、只有书单、详情没取到）的榜单，按平台参考的「采不到时」排查后重采；重采不了，报告里说明结论不含它。
5. 分析新人物设定、新切入设定和新桥段时按需抽样：node scripts/aggregate-rank.js {outdir} --sample {题材/标签/书名词} --n 5，一次一个方向。命中条数含多榜重复，样本本数按同平台书名+作者去重。

作者提供

已有榜单文件就放进 {outdir} 聚合。作者给链接时，请他把页面内容复制过来或截图（番茄、起点有反爬，直接抓页面常拿不到）。把文字或截图整理成：首行 # {平台} · {榜单名}，平台名只用 起点 / 番茄 / 晋江 / 七猫 / 刺猬猫，才能和脚本数据合并；每本一段 ### #{排名} {书名}，下一行 *作者 · 题材 · 连载中 · 120万字 · 3.5万收藏*（热度写「数字+口径」，有标签再加 **标签：** a、b）。存进 {outdir} 后同样聚合。

内置知识

读 references/genre-trends.md，报告开头写明「以下分析基于历史题材候选，没有实时榜单校验，只能作为待验证的假设」，并列出需要复扫的榜单。

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Phase 3：数据分析

以聚合结果为主，先按所选平台参考的「分析维度」看，再看通用维度：

1. 题材分布：本数、占比与热度中位。番茄按题材等额采样（聚合会注明），本数是采样上限，题材冷热看热度中位和平台 P75。
2. 新题材信号：新书榜、书库新书样本与多榜重合；同时采到新书榜和其他榜时，聚合才显示「新书榜」列。上次日期目录有 扫榜聚合.md 时，按相同平台、榜单与筛选范围对比。
3. 头部老书：月票、畅销、阅读榜上字数几百万、连载多年的书，代表这个题材的存量读者，不代表现在开新书能起来；判断新方向以新书榜、书库新书为主。
4. 经典题材变化：老牌题材上升、稳定还是下降；没有上期数据就只写现状。
5. 字数：字数分布与各题材字数中位。
6. 书名模式：书名常见词 + 代表作书名。
7. 简介卖点：标签热词 + 代表作简介。数据只有简介（聚合截到 30 字，采集截到 100 字），开篇怎么写留给拆文验证。
8. 新元素：对候选方向抽样原始条目，标出新的人物设定、切入设定、桥段套路。

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Phase 4：输出扫榜报告

报告讲本次样本支持的结论和作者能写的方向；无可比上期时，趋势栏写「未比较」，不填涨跌。脚本名、命令和采集状态不进报告；缺榜时说「XX 榜这次没拿到（原因），结论不含它」。题材热度排行按热度中位从高到低排，没有热度数字的平台按本数排；与全平台比较用白话，如「比全平台四分之三的书都热」，不写 P75。

报告展示给作者，同时写进 {outdir}/选题决策.md：文件不存在就先按 references/topic-decision.md 的模板写文件头，再把报告作为「扫榜结论」一节写入（已有同名一节就整节替换）。作者只扫榜不选题，结论也已落盘。

<!-- author-report -->

## 扫榜结论：{平台名称}

### 市场概况
- 扫榜时间：{日期}
- 核心发现：{一句话总结}

### 题材热度排行
| 排名 | 题材 | 本数 | 热度中位 | 趋势 | 代表作 |
|------|------|------|----------|------|--------|
| 1 | {题材} | {N本} | {数字+口径} | ↑/→/↓/未比较 | {书名} |

### 新题材信号
- {新出现或正在上升的题材，附依据}

### 经典题材动态
- {老牌题材的现状，附依据}

### 新元素提取
- 新人物设定：{新模式描述 + 代表作}
- 新切入设定：{从简介看到的切入点 + 代表作}
- 新桥段/套路：{新桥段描述 + 代表作}

### 关键数据洞察
- 字数区间：上榜作品集中在 {X}-{Y} 万字
- 书名特征：{命名模式总结}
- 标签热词：{高频标签词}

### 值得关注的方向
1. {方向 + 为什么值得关注 + 同方向几本、新书里有没有}
2. {方向 + 为什么值得关注 + 同方向几本、新书里有没有}
3. {方向 + 为什么值得关注 + 同方向几本、新书里有没有}

### 一句话
{一句话结论}

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Phase 5：选题决策

按 references/topic-decision.md 的选题四步、可行性规则与模板，在 {outdir}/选题决策.md 写 2-3 个推荐选题。

从文件接上： 先读 {outdir}/选题决策.md 的「扫榜结论」和 扫榜聚合.md，不靠对话记忆；两者都没有就回 Phase 2。

信息不足时，向作者补齐项目条件：「目标平台、已有素材、擅长题材或写作限制、计划篇幅是什么？」

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流程衔接

流水线： 长篇 位置： 扫榜（第 1/3 步）

时机	跳转到	命令
找到方向，想先拆对标书	story-long-analyze	/story-long-analyze
直接开写	story-long-write	/story-long-write
更适合短篇	story-short-scan	/story-short-scan

参考资料

文件	何时读
五份平台参考（链接见「脚本采集模式」第 2 步）	Phase 2–3：只读所选平台那份——默认命令、可选榜单、字段与热度口径、采不到时、分析维度、本平台读者
references/topic-decision.md	Phase 4 建文件、Phase 5 选题
references/genre-trends.md	只在内置知识模式读