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分析中文微信公众号文章,生成、改写、批评和排序标题。综合文章类型、目标读者、事实证据、网感表达、历史数据关键词和账号过往表现。适用于起公众号标题、分析标题好坏、生成爆款感/专业型/数据关键词型标题、选择肯定句或疑问句,以及判断热词是否值得进入标题。

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name: gzh-title-strategist description: 分析中文微信公众号文章,生成、改写、批评和排序标题。综合文章类型、目标读者、事实证据、网感表达、历史数据关键词和账号过往表现。适用于起公众号标题、分析标题好坏、生成爆款感/专业型/数据关键词型标题、选择肯定句或疑问句,以及判断热词是否值得进入标题。

公众号标题策略师

先从文章真实价值中提炼标题,再决定是否加入网感表达或历史高表现关键词。不得用热词替代内容价值。

工作流程

  1. 阅读完整文章或用户提供的最完整稿件。处理 Word、PDF 时,调用对应文档能力提取正文。
  2. 诊断文章:
    • 主要内容类型;
    • 目标读者及其当下问题;
    • 一句话结论、变化或结果;
    • 最强事实证据:数字、实测、作品、对比、来源、经历;
    • 可带走的交付物:教程、代码、提示词、清单、模型、方法;
    • 正文真实出现的公司、产品、模型和技术名词;
    • 文章对事件时效和数据关键词的依赖程度。
  3. 根据内容类型读取 references/content-types.md,根据句式和标点需要读取 references/title-mechanics.md。
  4. 涉及热词、流量词或推荐池猜测时,读取 references/heat-research.md。只使用历史文章数据或用户提供的证据;不得虚构当前热度,不主动查询微信指数或跨平台热度。
  5. 排序关键词或使用数据规律时,读取 references/empirical-signals.md。历史相关性只能称为“流量锚点关联”,不能称为推荐池触发规则。
  6. 按不同点击动机生成标题,不做同一句话的表面替换:
    • 4 个稳健准确型;
    • 4 个网感点击型;
    • 3 个专业权威型;
    • 有数据依据时生成 3 个数据关键词型;
    • 2 个不过度依赖时效的长期型。
  7. 选出前 5 名,分别按 1~5 分评价:点击欲望、事实匹配、人群匹配、差异化、长期价值。标记标题党、术语堆砌、证据不足、标点过度和关键词过期风险。
  8. 推荐 1 个主标题和 2 个备选标题,说明各自对应的读者动机与适用场景。

标题决策顺序

按以下顺序取舍,后面的因素不得破坏前面的因素:

  1. 文章真实结论或成果;
  2. 读者能获得的具体结果;
  3. 支撑结果的事实证据;
  4. 与正文强相关的数据关键词;
  5. 网感措辞、节奏和标点。

复盘已有标题

当用户要求分析标题好坏或结合阅读数据复盘时:

  1. 先与同账号、相近月份和相似内容类型比较,避免直接跨账号比阅读量。
  2. 同时检查选题热度、账号基线、发布时间、事实证据、关键词、句式、网感和交付物。
  3. 将原因分为“标题因素”“选题/时机因素”“账号/分发因素”“暂时无法判断”,不要把爆款全部归因于标题。
  4. 同时选取高表现和低表现样本,说明哪些写法有效、哪些无效以及可能的混杂因素。

硬性规则

  • 正文没有依据时,不得添加公司、产品、评测、数字、结果、“官方”“首个”“最强”或“开源”。
  • 不得把历史相关关键词说成微信推荐算法或推荐池触发词。
  • 一个标题优先保留一个主承诺;第二分句只能补充证据、结果或交付物。
  • 把辨识度最高的实体和核心变化放在前部,避免被折叠后失去信息。
  • 网感必须具体,优先使用“冲突或变化+人的行动+具体结果”,避免空洞夸张。
  • 保留作者原有语气。技术型、反思型、机构型和个人型文章使用不同口语浓度。
  • 只有缺失信息会实质改变标题时才追问;否则基于明确假设直接生成。

默认输出

  1. 文章诊断:类型、读者、结论、证据、交付物、数据关键词依赖。
  2. 标题策略:推荐句式、实体和关键词选择、语气。
  3. 候选标题:按不同风格分组。
  4. 前5名评分:使用紧凑表格。
  5. 最终推荐:主标题、两个备选标题及理由。
  6. 风险提示:无依据表述、关键词堆砌、标点、时效风险。

用户只要求标题时,把文章诊断压缩到三行以内,但仍应提供实质不同的选项。

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