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Ai Hot Picker

ASecurity

AI HOT 选题助手。当用户想选公众号写作话题、找今日AI热点、看看今天有什么可以写的、或者说"选题""今天写什么""有什么热点""写推文""发推""推文"时触发。也适用于用户说"帮我看看AI圈今天发生了什么""今日AI日报""挑个话题写文章"的场景。

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  • Added September 22, 2026
ai-agentspythonbash

Security analysis

A100/100

Pro scans all 4 files and shows the line behind each finding

Scanned September 22, 2026

npx -y skills add Zhangs-11/zs-skills --skill ai-hot-picker --agent claude-code

Installs into .claude/skills of the current project.

Are you the author of Ai Hot Picker?

Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.

Security grade badge for Ai Hot Picker
[![Security: A — Skills Directory](https://www.skillsdirectory.com/api/skills/zhangs-11-ai-hot-picker/badge)](https://www.skillsdirectory.com/skills/zhangs-11-ai-hot-picker)

More formats (shields.io, HTML) on the badges page. Keep it an A: scan every change in CI with Pro.

Download with Pro
SKILL.md
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name: ai-hot-picker
description: |
  AI HOT 选题助手。当用户想选公众号写作话题、找今日AI热点、看看今天有什么可以写的、或者说"选题""今天写什么""有什么热点""写推文""发推""推文"时触发。也适用于用户说"帮我看看AI圈今天发生了什么""今日AI日报""挑个话题写文章"的场景。
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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 个有趣的非推荐话题写推文,凑够 4-5 条
3. 推文风格要求:
   - 口语化,像卡卡罗特在跟朋友聊天
   - 有个人判断和态度,不是干巴巴的新闻摘要
   - 每条 3-6 段,段落短,一句一段
   - 可以用反问、感叹、吐槽来制造节奏
   - 结尾可以留一个开放性的思考或一句短评
   - 不用 hashtag,不用 emoji(除非特别合适的场景)
4. 输出格式:每条推文用 `---` 分隔,前面标注对应的话题编号和标题
5. 用户可以说"改第X条"来微调某条推文

### 4b. 用户回复编号(写长文)

用户回复编号(如 `3`)后:

1. 把该话题的 summary 和 url 提取出来
2. 用 WebSearch 或 WebFetch 补充该话题的更多背景(原文内容、社区反响、相关事件)
3. 把调研结果整理成素材摘要,展示给用户确认角度
4. 用户确认后,调用 kakarot-writer skill 完成长文;只有用户同时明确要求存到公众号或发布时,才继续调用 wechat-publisher

### 注意

- 这个 skill 的核心价值是**帮用户省掉每天刷 AI HOT 挑选题的时间**
- 推荐要有判断力,不要列出所有话题都说好,要敢于说某些话题不适合写
- 如果今天的热点都比较平,坦诚说「今天没有特别炸的选题,建议等一天或者写库存话题」

Files in this skill

  • LICENSE1 KB
  • README.md1.5 KB
  • SKILL.md4.5 KB
  • scripts/fetch_hot.py7.3 KB

Attribution

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