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# AI HOT 选题助手 从 [AI HOT](https://aihot.virxact.com) 日报中获取今日 AI 热点，帮用户快速挑选公众号选题。 ## 流程 ### 1. 获取数据 先把当前 `SKILL.md` 所在目录记为 `<skill-dir>`，再执行： ```bash python3 <skill-dir>/scripts/fetch_hot.py 10 ``` 从当前 skill 的真实安装位置解析 `<skill-dir>`，不要硬编码用户名或 `~/.claude`、`~/.codex` 路径。 如果返回 `error` 字段，说明 AI HOT 站点不可用，提示用户稍后重试。 ### 2. 展示选题表 先展示 `hot_topics`（站点服务端聚类的「当前热点」，多信源同时报道的大新闻，**这是当天最不能漏的选题**），再展示常规选题表。 ``` 🔥 当前热点（多信源聚焦） 1. Kimi K3 发布：2.8T 参数开源模型（12 个信源报道）[链接](url) 2. xAI 开源 Grok Build（6 个信源报道）[链接](url) ``` 如果某个 hot_topic 和 items 表格里的条目是同一话题，在表格该行话题前加 🔥 标记，不必重复列出。`hot_topics` 为空时跳过该板块。 将 JSON 结果格式化为 Markdown 表格。规则： - 标题超过 28 字截断加 `...` - 来源列保持简洁（𝕏 @handle / 公众号名 / HN） - 分类列精简（"模型发布/更新" → "模型"，脚本已处理） - 原文列用 `[链接](url)` 格式，方便用户点击跳转截图 输出格式： ``` 数据截至 {fetched_at}，共 {total} 条热点，展示 Top {showing}： | # | 话题 | 来源 | 距今 | 分类 | 原文 | |----|------|------|------|------|------| | 1 | Thinking Machines 发布... | 𝕏 @thinkymachines | ~4.8h | 模型 | [链接](url) | | 2 | xAI 开源 Grok Build | 𝕏 @elonmusk | ~2.1h | 产品 | [链接](url) | ... ``` 如果 `recent_drafts` 中有词和当前 items 标题明显重叠，在表格上方注明「已排除近期写过的 N 个相似话题」，并从表格中去掉这些条目。 ### 3. 智能推荐 分析所有话题后，给出 2-3 个推荐编号。推荐依据： - **多信源聚焦**：`hot_topics` 里的话题是全网多个信源同时报道的大新闻，优先推荐 - **写作潜力**：有没有故事性、争议性、或实用干货 - **角度分散**：技术、产品、行业、伦理尽量覆盖不同方向 - **账号契合**：与「卡卡罗特学AI」定位匹配（AI实战、开发者视角、普通人能看懂） - **时效性**：越新的话题越有抢首发的价值 格式： ``` 推荐 X、Y、Z：[一句话理由，说明为什么这几个搭配写比较好]。回复编号即可开始写文章。 ``` ### 4a. 用户说「写推文」或「发推」 如果用户的输入是"写推文""发推""推文"，或者在看完选题表后说"写推文"： 1. 从推荐的 2-3 个话题中，每个生成一条推文 2. 也可以额外挑 1-2 个有趣的非