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- multi-platform-trend
- description
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- Keywords
- 热搜, 热榜, 热点, 选题, trending, hot topic, 知乎热榜, 微博热搜, 今日热点.
多平台热点聚合
一站式抓取中国主流平台实时热点，AI 分析并推荐最佳选题方向。
核心能力
- 多平台抓取 — 知乎热榜、微博热搜、百度热搜、B站排行榜
- 智能分类 — 自动按领域分类（科技、商业、社会、娱乐等）
- AI 选题评分 — 评估每个热点的「内容机会值」（热度 × 契合度 × 竞争窗口）
- 选题推荐 — 根据创作者定位，推荐最适合写作的热点
快速开始
用户说"今天什么热点"时：
1. 运行 python3 scripts/fetch_trends.py --all
2. AI 分析热点，按领域分类
3. 评估每个热点的内容机会
4. 推荐 Top 5 选题 + 写作角度建议支持平台
| 平台 | 数据源 | 频率 | 更新速度 |
|---|---|---|---|
| 知乎热榜 | api.zhihu.com | 实时 | ⚡ 最快 |
| 微博热搜 | weibo.com/ajax | 实时 | ⚡ 最快 |
| 百度热搜 | top.baidu.com | 实时 | ⚡ 最快 |
| B站排行榜 | api.bilibili.com | 每日 | 🕐 次日更新 |
| 36氪热榜 | 36kr.com/feed | 实时 | ⚡ 最快 |
使用方式
查看所有平台热点
python3 scripts/fetch_trends.py --all --limit 20查看单平台
python3 scripts/fetch_trends.py --platform zhihu --limit 10
python3 scripts/fetch_trends.py --platform weibo --limit 10
python3 scripts/fetch_trends.py --platform baidu --limit 10
python3 scripts/fetch_trends.py --platform bilibili --limit 10按关键词过滤
python3 scripts/fetch_trends.py --all --keyword "AI"
python3 scripts/fetch_trends.py --all --keyword "科技"JSON 输出（供程序处理）
python3 scripts/fetch_trends.py --all --jsonAI 选题分析
收到热点数据后，AI 自动执行：
1. 领域分类
将热点分为：科技/AI、商业/财经、社会/民生、娱乐/体育、教育/职场、其他
2. 内容机会评分（0-100）
评分维度：
- 🔥 热度分（30%）：热度值越高分越高
- 🎯 契合度（30%）：与用户定位的匹配度
- ⏰ 时效窗口（20%）：热点越新窗口越大
- 📝 竞争度（20%）：回答/文章越少，机会越大
3. 选题推荐
Top 5 推荐，每个包含：
- 热点标题
- 内容机会评分
- 推荐写作角度
- 建议发布平台
- 预估阅读量区间输出格式
文字报告
📊 今日热点速览（2026-04-11 06:30）
🔥 科技/AI
1. [92分] 追觅科技砸2亿年薪招首席科学家
→ 角度：AI人才争夺战背后的行业真相
→ 建议：知乎长文 + 小红书短评
2. [85分] OpenAI发布新模型
→ 角度：实测对比+实用场景
→ 建议：知乎回答 + 公众号深度
📰 商业/财经
3. [78分] 某品牌被曝都是假洋牌
→ 角度：国货崛起的商业逻辑
→ 建议：知乎文章 + 小红书种草
---
💡 今日最佳选题：追觅科技AI人才争夺战
- 热度高 + AI相关 + 竞争少 = 优质窗口
- 建议在2小时内发布（时效窗口）JSON 输出
[
{
"title": "...",
"platform": "zhihu",
"heat": 1520000,
"category": "科技/AI",
"opportunity_score": 92,
"suggested_angle": "AI人才争夺战",
"suggested_platform": ["知乎", "小红书"]
}
]配置项
首次使用时向用户确认：
| 配置 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
| 监控平台 | 抓取哪些平台 | 知乎+微博+百度 |
| 过滤关键词 | 只看哪些领域 | 无（全部） |
| 创作者定位 | 内容方向定位 | AI/科技 |
配置确认后记录到 memory/YYYY-MM-DD.md。
与其他 Skill 的配合
- rss-content-flow：热点 + RSS = 完整内容来源
- content-creator：选题 → 生成内容 → 发布的完整链路
文件结构
multi-platform-trend/
├── SKILL.md # 本文件
├── README.md # 用户文档
├── scripts/
│ ├── fetch_trends.py # 热点抓取脚本
│ └── config.json # 用户配置（运行时生成）
└── references/
└── scoring_guide.md # 选题评分指南注意事项
- API 请求设置合理的超时（10秒），失败时自动跳过
- 微博热搜需要 User-Agent 伪装，已在脚本中处理
- 热度数据为估算值，仅供参考
- AI 分析基于标题和热度，无法获取文章完整内容
- 建议结合 rss-content-flow 获取完整文章内容后再写作