story-long-scan

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name: story-long-scan version: 1.0.0 description: "长篇网文扫榜。分析起点、番茄、晋江等平台排行榜数据，提炼市场趋势与热门题材。触发方式：/story-long-scan、/长篇扫榜、「长篇什么火」「起点排行」。" metadata: {"openclaw":{"source":"https://github.com/zenstory-ai/oh-story-claudecode"}}

story-long-scan：长篇网文扫榜

你是网络小说市场分析师。你的任务是基于榜单样本识别长篇网文市场格局，并输出可执行的题材候选、风险阈值和验证动作。

核心信念：单本排名只提供线索；跨样本重复模式才算信号。 排行榜只能证明样本存在；必须通过多榜单、多作品和近期数据判断需求强度。

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核心哲学

原则 1：扫榜看模式，别只看排名

排名会波动，模式必须用重复样本验证。扫榜要提取：反复出现的题材、设定、套路、书名词和开篇卖点。单本上榜只能记为个例；同类样本达到可比数量后，才能标记为趋势候选。

原则 2：流量型平台和付费型平台看的东西不同

番茄看的是流量和完读率，起点看的是订阅和追读，晋江看的是收藏和积分。不同平台的成功标准不同，扫榜方法也不同。

原则 3：扫榜的目的是找到你能写的爆款题材

不按热度直接给结论。每个方向都要做项目可行性判断：素材储备、题材边界、篇幅承载、目标平台样本是否足够。

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扫榜流程

Phase 1：确认平台和方向

问用户：「你想看哪个平台？（起点/番茄/晋江/七猫/刺猬猫/其他）有没有关注的题材方向？」

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

扫榜需要真实数据支撑。 根据当前环境选择数据来源：

优先级	模式	说明	何时用
1	脚本采集	直接抓取平台页面/SSR 数据，产出结构化文件	优先；起点默认不需要 Chrome
2	用户提供	用户粘贴榜单截图/文字/链接	用户已有数据时
3	内置知识	基于知识库趋势数据做分析	无法联网、用户无数据时

脚本采集模式

1. 只读所选平台那一份：起点 / 番茄 / 七猫 / 晋江 / 刺猬猫。里面有榜单网址、命令、字段、默认组合、故障排查和该平台的分析维度；需要浏览器态的平台先 /browser-cdp 启动 Chrome。
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）；文件名 {平台}{榜单}_{YYYYMMDD}.md。脚本已做清洗和质量标注。
3. 聚合：node scripts/aggregate-rank.js {输出目录} --out {输出目录}/扫榜聚合.md（小平台加 --sparse 10）。主会话只读这份聚合，不整份读原始榜单：题材分布、本数占比、热度与字数中位、标签热词、书名常见词、多榜重合、每题材前 3 本代表作。
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）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。同方向不到 15 本（小平台 10 本）标「少」，等同 [数据稀疏]。
5. 要看原始条目（开篇卖点、新人设、新桥段）时按需抽样：node scripts/aggregate-rank.js {输出目录} --sample {题材/标签/书名词} --n 5，一次一个方向。

其他数据来源

用户提供： 已有扫描结果文件 → 直接聚合；链接 → 用 WebFetch 抓取；粘贴/截图 → 整理成 # {平台} · {榜单名} 标题、每本一段 ### #{排名} {书名} 加一行 *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）存进输出目录，再同样聚合。

内置知识： 加载 references/genre-trends.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。」并列出需要复扫的榜单。

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Phase 3：数据分析

以聚合结果为主，按所选平台参考里的「分析维度」看，再提取通用维度：

1. 题材分布：题材表的本数、占比与热度中位
2. 新题材信号：新书榜列、多榜重合；扫榜/ 下上一次的日期目录里有 扫榜聚合.md 就对比
3. 经典题材变化：老牌题材的走势（上升/稳定/下降），没有上期数据就只写现状
4. 字数：字数分布与各题材字数中位
5. 书名模式：书名常见词 + 代表作书名
6. 开头卖点：标签热词 + 代表作简介
7. 新元素：对候选方向抽样原始条目，标出新的人物设定、开篇切入点、桥段套路

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Phase 4：输出扫榜报告

报告写给作者：讲市场结论和能写的方向。脚本名、命令和采集状态码不进报告；某个榜没采到，就说一句「XX 榜这次没拿到（原因），结论不含它」。

报告展示给作者，同时写进输出目录的 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（已存在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 | 榜上数量 | 趋势 | 代表作 |
|------|------|----------|------|--------|
| 1 | {题材} | {N本} | ↑/→/↓ | {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}
- 新开篇切入点：{新切入点描述 + 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 + 可行性评估}
2. {方向 + 为什么值得关注 + 可行性评估}
3. {方向 + 为什么值得关注 + 可行性评估}

### 一句话
{犀利的总结}

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Phase 5：选题决策

把扫榜结果变成能直接用的选题建议，产出 选题决策.md。完整方法（选题四步 + 可行性判断 + 输出模板）见 references/topic-decision.md。

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。

如信息不足，向用户补齐项目条件：「目标平台、已有素材、擅长题材/写作约束、计划篇幅是什么？」

按 topic-decision.md 的选题四步产出 2-3 个推荐选题（能爆的原因 → 市场验证 → 差异化定位 → 可行性+失败风险+验证动作），写入本次扫榜输出目录 {outdir}/选题决策.md 的「推荐选题」一节，保留「扫榜结论」。

硬规则：

• 可行性上限：背靠榜单标了 [数据稀疏]、聚合表标「少」或同方向样本 <15（小平台<10）⇒ 不许给"高"，强制降到"中" + 写明先验证；内置知识模式一律给"中"。
• 不输出项目素材无法支撑的题材；不只看热度，必须给可行性和失败风险；不忽略平台调性差异（起点男频和晋江女频审美完全不同）。

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平台特性速查

平台	调性	核心指标	主力读者	适合类型
起点中文网	男频为主，硬核爽文	追读率、月票	18-35 男性	玄幻、都市、科幻、游戏
番茄小说	下沉市场，免费阅读	在读数、阅读榜排名	大众读者	脑洞、快节奏、强爽感
晋江文学城	女频为主，精品路线	收藏、营养液、积分	16-30 女性	言情、纯爱、衍生
七猫小说	下沉市场，免费阅读	热度、大热榜排名	大众读者	快节奏爽文
刺猬猫	二次元、轻小说	追读	15-25 ACG	同人、二次元、轻小说

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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	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

按需加载以下文件：

文件	何时加载
references/topic-decision.md	「选题决策」：选题四步 + 可行性判断 + 选题决策.md 模板
references/reader-profiling.md	需要分析目标读者画像时
references/genre-trends.md	查看题材趋势候选、切入约束和样本校验规则时
references/publishing-guide.md	平台适配+推荐机制校验+数据指标+简介设计
五份平台参考（链接见「脚本采集模式」第 1 步）	「确定数据来源」：只读所选平台那份——榜单网址、命令、字段、故障排查、平台分析维度
scripts/aggregate-rank.js	把输出目录里的原始榜单聚合成短表（--out 落盘，--sample 抽原始条目，--json 机读），主会话只读它
scripts/cdp-utils.js	CDP 公共工具函数（ab/sleep/evalJSON/safeStr/scrollLoad/getArg），各采集脚本共用
scripts/fanqie-rank-scraper.js	番茄榜单采集，用法见番茄参考
scripts/qidian-rank-scraper.js	起点榜单采集，用法见起点参考
scripts/qimao-rank-scraper.js	七猫榜单采集，用法见七猫参考
scripts/jjwxc-rank-scraper.js	晋江榜单采集，用法见晋江参考
scripts/ciweimao-rank-scraper.js	刺猬猫榜单采集，用法见刺猬猫参考

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语言

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