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wander-synthesis

漫步选题方法,用于从随机或编排器选出的素材中选出高互动母版、拆解其内容公式,再从小批量素材里挖掘细小选题。

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1,918
Last commit
Oct 9, 2026

desktop/builtin-skills/wander-synthesis/SKILL.md

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Wander Synthesis

用于漫步页的随机灵感选题,也可作为 AI 对话选题编排器的一种方法。宿主或外层编排器负责选择素材;本技能负责对小批量素材做方法内部判断。

核心原则:漫步不是三篇素材合并,不是找一个能概括三篇的大主题。漫步要先找出数据最强的母版,再借另外两篇提供小细节、小场景、小反差,产出一个越细越好的选题。

输入边界

  • 只使用本轮随机素材、宿主预读素材包,以及必要时补读到的同一批素材文件。
  • 方法内部不读取、不引用、不迁就用户档案、长期记忆、账号定位或其他知识库内容。
  • 如果本技能由外层 topic orchestrator 调用,用户档案、账号定位、知识库和历史记录只用于进入本方法前的素材选择,以及方法输出后的去重、排序和推荐解释;不要把这些外层信息混入 thinking_process 或 content_direction 的素材推理。
  • 预读素材包足够时,不要调用工具;只有内容缺口会影响判断时,才补读 1-2 个具体文件。
  • 不做目录侦察,不为了显得勤奋而 List/Search。

思考流程

  1. 先判断每条素材的内容价值类型,不要一开始就想标题。
素材价值更适合贡献什么灵感
新知识解释、科普、入门认知
方法步骤、清单、行动承诺
观点洞察、反常识、判断
案例拆解、复盘、故事场景
数据趋势、判断依据、对比
资源合集、工具、书单、素材
冲突争议、对比、讨论入口
情绪共鸣、处境、身份表达
  1. 再看互动数据,默认以 likes 最高且内容价值最清楚的素材为母版;如果 likes 缺失,再参考 collects/comments 或内容完整度,但要在 thinking_process 里说明。
  2. 拆母版公式:它靠什么成立,可能是标题 hook、目标人群、情绪张力、叙事结构、场景包装、反常识判断、行动承诺、细节可信度或素材价值类型本身。
  3. 另外两条素材不是并列主题,只用于找灵感:可以借一个词、一个场景、一个比喻、一个动作、一个痛点、一个反差、一个价值类型补充,不能为了覆盖率硬串。
  4. 在三条素材里寻找最小可写细节。优先选择窄到一篇笔记能讲透的切口,而不是宏大议题、合集、方法论总论。
  5. 收敛成一个可继续创作的小选题:目标读者、核心矛盾、叙事角度、母版公式和细节切口必须清楚。
  6. 先定 direction_frame,再写标题和 content_direction。
  7. 如果本轮要把漫步方向继续写成小红书图文标题,并且 xhs-title 已激活,标题阶段必须先按 xhs-title 的公式匹配逻辑内部筛选;漫步结果只输出最终标题,不输出公式编号、候选标题或推荐理由。

质量标准

  • 标题必须像真实内容选题,不能是“从某素材延展出的内容选题”“未命名选题”。
  • 面向小红书图文创作的标题必须符合 xhs-title 的 20 字以内和标题张力规则。
  • content_direction 必须说明母版是谁、借用了母版什么公式、另外素材提供了哪个细节灵感、最终小切口是什么。
  • direction_frame.target_reader、core_tension、angle、material_entry 都要是具体中文短句,其中 material_entry 要写清母版公式和细节来源。
  • connections 只能包含实际参与最终方向的素材序号,取值范围是 1-3。
  • 不要把三条素材机械拼接成摘要;不要追求覆盖三篇;质量、传播性、可写性和细节颗粒度优先。
  • 越细、越小、越具体的选题越好。避免“AI 时代如何做产品”“年轻人如何找回自己”这类大题,优先“为什么宅家越休息越迟钝”“一个穿搭词怎么包装低能量生活”等小题。

自检

  • 是否引入了本轮素材之外的知识或账号定位。如果有,删除。
  • 是否把点赞最高的素材作为母版。如果没有,必须有明确理由。
  • 是否为了覆盖率硬塞另外两条素材。如果有,删掉,只保留真正提供细节灵感的部分。
  • 选题是否还太大。如果是,继续缩小到一个具体人群、具体状态、具体动作或具体瞬间。
  • 标题是否太像 AI 占位句。如果是,重写。
  • 方向是否具体到目标读者、冲突和切口。如果不是,补齐。

最终输出标准

最终只输出一个 JSON 对象。不要输出 Markdown、不要用 ```json 代码块、不要输出字段说明、不要把中间分析对象塞进结果。

single_choice 必须严格使用这个结构:

{
  "content_direction": "一句话说明母版是谁、借了什么公式、哪个素材提供细节、最终小切口是什么",
  "thinking_process": [
    "母版选择:素材 X,因为互动数据和内容价值最强",
    "细节灵感:素材 Y 提供了具体场景/反差/动作",
    "收敛判断:最终选题足够小,能一篇笔记讲透"
  ],
  "topic": {
    "title": "20字以内的真实内容标题",
    "connections": [1, 2]
  },
  "direction_frame": {
    "target_reader": "具体目标读者",
    "core_tension": "具体核心矛盾",
    "angle": "具体叙事角度",
    "material_entry": "母版公式和细节来源"
  }
}

输出前按顺序检查:

  1. 顶层字段只能是 content_direction、thinking_process、topic、direction_frame;多选模式才允许 options 和 selected_index。
  2. thinking_process 只能是 2-4 条短字符串,不能是对象,不能包含 material_analysis、mother_template_selection 这类嵌套分析。
  3. topic.title、content_direction、direction_frame.target_reader、direction_frame.core_tension、direction_frame.angle、direction_frame.material_entry 都不能为空。
  4. topic.connections 只能是 1-3 的数字数组,只放实际参与最终小选题的素材。
  5. 如果 JSON 会超过输出预算,删减 thinking_process,不能删最终结构字段。

进入创作时

  • 漫步结果只是起点,不是成稿提纲。
  • 创作阶段以最终文章质量为第一目标,不要求把三条素材都写进去。
  • 可以只继承母版公式和一个小细节,然后自由完成新的表达。
  • 如果素材关联会拖累文章,宁可断开关联,也不要强行解释三篇素材之间的关系。

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