> 内容工厂——从热点池批量筛选评分选题,生成内容选题卡片并推送
Scanned 5/29/2026
Install via CLI
openskills install aAAaqwq/AGI-Super-Team# content-factory
> 内容工厂——从热点池批量筛选评分选题,生成内容选题卡片并推送
## 使用场景
- 每日内容选题自动筛选(从 10+ 平台热点池中 AI 评分 Top 10)
- 选题卡片格式化推送到 Telegram
- 内容管线核心组件,衔接 content-source-aggregator(上游采集)和内容创作(下游)
## 使用方法
```bash
# 评分今天的热点池(默认 Top 10)
python ~/clawd/skills/content-factory/scripts/topic_scorer.py
# 指定日期 / 数量
python topic_scorer.py --date 2026-03-22 --top 5
# 不推送,只输出
python topic_scorer.py --no-send
# Dry run(不调 LLM,用随机分测试)
python topic_scorer.py --dry-run
# 只评分前 N 条热点
python topic_scorer.py --limit 20
# 推送已评分的选题到 Telegram
python ~/clawd/skills/content-factory/scripts/topic_presenter.py --date 2026-03-22 --top 5
python topic_presenter.py --dry-run
```
## 评分维度(权重可配)
| 维度 | 权重 | 说明 |
|------|------|------|
| heat | 0.35 | 热度和讨论量 |
| timeliness | 0.25 | 话题新鲜度 |
| creativity | 0.40 | 创作空间(纯新闻搬运低分) |
## 配置要求
- Python 3.10+, httpx
- LLM API(DeepSeek 或 ZAI,通过 `pass show api/deepseek` 配置)
- `~/clawd/scripts/newsbot_send.py`(推送依赖)
- 热点池目录:`~/clawd/workspace/content-pipeline/hotpool/`
- 选题输出目录:`~/clawd/workspace/content-pipeline/topics/`
## 相关文件
- `scripts/topic_scorer.py` — 核心评分脚本
- `scripts/topic_presenter.py` — 选题格式化与推送
- `scripts/aggregator/` — 内容聚合子模块
- `data/topics/` — 历史评分数据
- `data/hotpool/` — 历史热点池快照
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