story-short-scan：短篇网文扫榜

基于真实榜单样本分析短篇市场，给作者可写的情绪方向、题材候选和验证办法。

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核心哲学

原则 1：短篇市场是情绪市场

扫榜从题材和简介中判断读者读完的感受、触发场景与情绪爆发点，说明这些内容如何吸引读者。仅凭题材名无法判断具体情绪体验。

原则 2：热度只按各平台自己的口径比

榜单给的收藏、赞同、在读、评分各有口径，只在同一口径内比较。排名和互动量只说明样本受到的关注，不能据此断定故事质量或情绪拉扯效果。

原则 3：短篇风口来得快去得快

报告写明样本日期、覆盖范围、结论可信度和复扫日期。题材信号可能在数周内失效，过期后只作候选参考。

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扫榜流程

Phase 1：确认平台和方向

用户已给出平台或方向时直接采用，只问缺项：「想看哪个平台、男频还是女频、哪类短篇？点众可直接采集；黑岩要有黑岩后台账号、先登录；知乎盐言、番茄和七猫短篇请发榜单截图、文字或链接。手里有编辑的征稿要求也可以一起发来。」

关键判断：

• 用户已有方向 → 针对该方向做深度扫榜
• 用户没有方向 → 做全榜概览 + 找趋势
• 用户想跨平台比较 → 做平台对比分析

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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	点众、黑岩：抓取平台页面，产出结构化文件	有 Chrome 环境时（优先）
2	作者提供	没有脚本的平台，或作者已有榜单	知乎盐言/番茄短篇/七猫短篇等
3	内置知识	用历史资料提出待验证的选题	无法联网、作者也没有数据时

命令中的 scripts/ 相对本 skill 根目录。

1. 只读所选平台那一份：点众 / 黑岩 / 没有脚本的平台。其中有网址、命令、字段、故障排查、平台分析维度和作者榜单的整理格式。
2. 每次扫榜新建输出目录 扫榜/{YYYYMMDD}/（同日再扫加 -2）存本次榜单，不往旧目录追加（聚合会混进旧榜）。脚本自动命名文件，作者榜单按平台参考命名；某平台失败就跳过。对比时读上个日期目录的 扫榜聚合.md。
3. 聚合：node scripts/aggregate-rank.js {输出目录} --out {输出目录}/扫榜聚合.md --sparse 10 --scale short。主会话只读这份聚合，需要原始简介与人设信息时再抽样：node scripts/aggregate-rank.js {输出目录} --sample {题材/标签/书名词} --n 5。
4. 看聚合的「采集情况」：标了问题（书名没解出来、没采到、详情没取到）的榜单按平台参考排查重采；重采不了就在报告里说明结论不含它。
5. 作者发来征稿要求：原文存进输出目录的 征稿要求.md，题材、字数、截止日期当硬条件。

内置知识： 跳过聚合，加载 references/real-market-data.md，明确标注「以下分析基于历史趋势数据；未完成实时榜单校验前只能作为候选假设。」并列出需要复扫的平台页面。

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Phase 3：数据分析

有真实样本时，以聚合结果和平台参考的「分析维度」为准。趋势需对比同口径的多期样本；仅用内置知识时只给待验证候选，不填写当前数量、占比或涨跌。

1. 情绪排行：按本节末的情绪表把题材、标签归入六种写作情绪，按样本数量比较。每本书根据简介判断读者读完的感受，只归一类；标签只是线索，无法判断的计「待定」。悬疑题材按简介落点分：最后揭开真相的归反转震撼，留下寒意的归细思极恐
2. 题材热点：聚合的题材表和标签热词里反复出现的设定、场景
3. 篇幅分布：聚合的字数分布与各题材字数中位
4. 简介与书名写法：抽样简介怎么前置冲突、留悬念，书名常见词与代表作标题；可对照 real-market-data 的历史写法
5. 结尾类型：HE（好结局）/BE（坏结局）/开放式，只在作者提供的内容看得出结局时统计
6. 人设模型：抽样简介里反复出现的主角类型

情绪	归入的题材与标签	难度
意难平	虐恋、遗憾、错过、追妻、白月光	中
反转震撼	悬疑、身份错位、反转	高
爽感释放	打脸、逆袭、复仇、重生改命、宅斗	低
治愈温暖	成长、亲情、友情、甜宠	中
细思极恐	悬疑、心理、民俗怪谈	高
共鸣感动	现实、职场、婚姻、家庭	中

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Phase 4：输出扫榜报告

报告讲市场结论和能写的方向。脚本名、命令和采集状态不进报告；未采到的平台用一句话说明原因。模板中缺数据的项直接省略；单期样本不写「变化」一节，历史资料不填当前数量和热度。点众、黑岩采的是在架书目，并非热度榜：只有它们的数据时，「榜上数量」写「在架数量」，热度中位一列点众写「评分中位」、黑岩省略，不说哪篇火。

报告展示给作者，同时写进输出目录的 短篇扫榜结论.md：文件不存在就先按 references/topic-match.md 的模板写文件头，再把报告作为「扫榜结论」一节写入（已存在就整节替换）。

<!-- 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}
- 可信度：{样本多少篇、来自哪几个榜}；建议 {日期} 前后再扫一次

### 情绪排行
| 排名 | 情绪 | 榜上数量 | 代表作 |
|------|------|----------|--------|
| 1 | {情绪} | {N篇} | {标题} |

### 题材热点
| 题材 | 榜上数量 | 热度中位（{口径}） | 代表作 |
|------|----------|--------------------|--------|
| {题材} | {N篇} | {数值} | {标题} |

### 关键数据洞察
- 篇幅区间：样本集中在 {X}-{Y} 字
- 简介写法：{高频写法}
- 结尾偏好：{HE/BE/开放式的比例}
- 标题特征：{命名规律}
- 人设热词：{高频主角类型}

### 变化（和 {上期日期} 比）
- 升温：{题材或情绪} — {本数或热度怎么变}
- 降温：{题材或情绪} — {本数或热度怎么变}

### 值得写的方向
1. {方向 + 情绪拉扯方式 + 同方向几篇}
2. {方向 + 情绪拉扯方式 + 同方向几篇}
3. {方向 + 情绪拉扯方式 + 同方向几篇}

### 一句话
{犀利总结}

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Phase 5：选题匹配

先读 短篇扫榜结论.md 的「扫榜结论」及同目录 扫榜聚合.md 和 征稿要求.md（有的话）；内置知识模式没有聚合表，只读历史候选。

作者未提供的信息集中问一句：「打算投哪个平台（还是自己发）？手里有什么素材、擅长写什么？计划写多少字？」 作者不想答就按样本给方向，可行性最高写「中」。

按 references/topic-match.md 写进同一文件的「选题匹配」一节。优先选样本信号明确、作者素材和条件撑得住的方向，写作难度按 Phase 3 情绪表定。

关键判断：

• 先说明选题提供的情绪体验，再说明题材创新如何支持它
• 开头 3 句话是留存高风险区，必须建立冲突、身份差或情绪钩子
• 反转是短篇常见传播引擎；若不使用反转，必须用强共鸣、强话题或强余韵补足传播风险

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流程衔接

流水线： 短篇 位置： 扫榜（第 1/3 步）

时机	跳转到	命令
找到方向	story-short-analyze	/story-short-analyze
直接开写	story-short-write	/story-short-write
更适合长篇	story-long-scan	/story-long-scan

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参考资料

文件	何时加载
三份平台参考（链接见 Phase 2 第 1 步）	确定数据来源：只读所选平台那份
references/topic-match.md	出报告和选题：短篇扫榜结论.md 模板、平台对照、可行性上限与交付
references/real-market-data.md	内置知识模式；有榜单时对照简介和书名的历史写法