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。