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story-short-scan

短篇网文扫榜。分析知乎盐言、七猫、黑岩、点众等平台热门短篇数据,捕捉风口题材。触发方式:/story-short-scan、/短篇扫榜、「短篇什么火」「知乎故事排行」。

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#2008
Security
Warn

Install

Works with every agent the skills CLI supports.

npx skills add https://github.com/zenstory-ai/oh-story-claudecode --skill story-short-scan
  1. 01

    Install

    Run the command in your project. The CLI asks which agents to install for.

  2. 02

    Describe the task

    Ask your agent for something this skill covers. It loads story-short-scan automatically when relevant.

  3. 03

    Review the result

    The agent follows the SKILL.md steps, scripts and references bundled with the skill.

Security audits

Independent scans of the skill's instructions and bundled files.

Gen Agent Trust Hub WarnMEDIUM ·This skill analyzes web novel trends by scraping data from several Chinese platforms. It uses local scripts to automate a browser via the Chrome DevTools Protocol (CDP) and extracts session cookies for authentication. While these actions are necessary for the skill's functionality, they involve sensitive operations like local command execution and credential handling.
Socket Warn2 alerts: gptAnomaly
Snyk WarnMEDIUM ·Risk: MEDIUM · 1 issue

SKILL.md

The instructions your agent reads when the skill is triggered.

story-short-scan:短篇网文扫榜

基于真实榜单样本分析短篇市场,给作者可写的情绪方向、题材候选和验证办法。


核心哲学

原则 1:短篇市场是情绪市场

扫榜从题材和简介中判断读者读完的感受、触发场景与情绪爆发点,说明这些内容如何吸引读者。仅凭题材名无法判断具体情绪体验。

原则 2:热度只按各平台自己的口径比

榜单给的收藏、赞同、在读、评分各有口径,只在同一口径内比较。排名和互动量只说明样本受到的关注,不能据此断定故事质量或情绪拉扯效果。

原则 3:短篇风口来得快去得快

报告写明样本日期、覆盖范围、结论可信度和复扫日期。题材信号可能在数周内失效,过期后只作候选参考。


扫榜流程

Phase 1:确认平台和方向

用户已给出平台或方向时直接采用,只问缺项:「想看哪个平台、男频还是女频、哪类短篇?点众可直接采集;黑岩要有黑岩后台账号、先登录;知乎盐言、番茄和七猫短篇请发榜单截图、文字或链接。手里有编辑的征稿要求也可以一起发来。」

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

Phase 2:确定数据来源

优先级模式说明何时用
1脚本采集点众、黑岩:抓取平台页面,产出结构化文件有 Chrome 环境时(优先)
2作者提供没有脚本的平台,或作者已有榜单知乎盐言/番茄短篇/七猫短篇等
3内置知识用历史资料提出待验证的选题无法联网、作者也没有数据时

命令中的 scripts/ 相对本 skill 根目录。

  1. 只读所选平台那一份:点众 / 黑岩 / 没有脚本的平台。其中有网址、命令、字段、故障排查、平台分析维度和作者榜单的整理格式。
  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)。脚本自动命名文件,作者榜单按平台参考命名;某平台失败就跳过。对比时读上个日期目录的 扫榜聚合.md。
  3. 聚合:node scripts/aggregate-rank.js {输出目录} --out {输出目录}/扫榜聚合.md --sparse 10 --scale short。主会话只读这份聚合,需要原始简介与人设信息时再抽样:node scripts/aggregate-rank.js {输出目录} --sample {题材/标签/书名词} --n 5。
  4. 看聚合的「采集情况」:标了问题(书名没解出来、没采到、详情没取到)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。
  5. 作者发来征稿要求:原文存进输出目录的 征稿要求.md,题材、字数、截止日期当硬条件。

内置知识: 跳过聚合,加载 references/real-market-data.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。」并列出需要复扫的平台页面。


Phase 3:数据分析

有真实样本时,以聚合结果和平台参考的「分析维度」为准。趋势需对比同口径的多期样本;仅用内置知识时只给待验证候选,不填写当前数量、占比或涨跌。

  1. 情绪排行:按本节末的情绪表把题材、标签归入六种写作情绪,按样本数量比较。每本书根据简介判断读者读完的感受,只归一类;标签只是线索,无法判断的计「待定」。悬疑题材按简介落点分:最后揭开真相的归反转震撼,留下寒意的归细思极恐
  2. 题材热点:聚合的题材表和标签热词里反复出现的设定、场景
  3. 篇幅分布:聚合的字数分布与各题材字数中位
  4. 简介与书名写法:抽样简介怎么前置冲突、留悬念,书名常见词与代表作标题;可对照 real-market-data 的历史写法
  5. 结尾类型:HE(好结局)/BE(坏结局)/开放式,只在作者提供的内容看得出结局时统计
  6. 人设模型:抽样简介里反复出现的主角类型
情绪归入的题材与标签难度
意难平虐恋、遗憾、错过、追妻、白月光中
反转震撼悬疑、身份错位、反转高
爽感释放打脸、逆袭、复仇、重生改命、宅斗低
治愈温暖成长、亲情、友情、甜宠中
细思极恐悬疑、心理、民俗怪谈高
共鸣感动现实、职场、婚姻、家庭中

Phase 4:输出扫榜报告

报告讲市场结论和能写的方向。脚本名、命令和采集状态不进报告;未采到的平台用一句话说明原因。模板中缺数据的项直接省略;单期样本不写「变化」一节,历史资料不填当前数量和热度。点众、黑岩采的是在架书目,并非热度榜:只有它们的数据时,「榜上数量」写「在架数量」,热度中位一列点众写「评分中位」、黑岩省略,不说哪篇火。

报告展示给作者,同时写进输出目录的 短篇扫榜结论.md:文件不存在就先按 references/topic-match.md 的模板写文件头,再把报告作为「扫榜结论」一节写入(已存在就整节替换)。

<!-- 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}
- 可信度:{样本多少篇、来自哪几个榜};建议 {日期} 前后再扫一次

### 情绪排行
| 排名 | 情绪 | 榜上数量 | 代表作 |
|------|------|----------|--------|
| 1 | {情绪} | {N篇} | {标题} |

### 题材热点
| 题材 | 榜上数量 | 热度中位({口径}) | 代表作 |
|------|----------|--------------------|--------|
| {题材} | {N篇} | {数值} | {标题} |

### 关键数据洞察
- 篇幅区间:样本集中在 {X}-{Y} 字
- 简介写法:{高频写法}
- 结尾偏好:{HE/BE/开放式的比例}
- 标题特征:{命名规律}
- 人设热词:{高频主角类型}

### 变化(和 {上期日期} 比)
- 升温:{题材或情绪} — {本数或热度怎么变}
- 降温:{题材或情绪} — {本数或热度怎么变}

### 值得写的方向
1. {方向 + 情绪拉扯方式 + 同方向几篇}
2. {方向 + 情绪拉扯方式 + 同方向几篇}
3. {方向 + 情绪拉扯方式 + 同方向几篇}

### 一句话
{犀利总结}

Phase 5:选题匹配

先读 短篇扫榜结论.md 的「扫榜结论」及同目录 扫榜聚合.md 和 征稿要求.md(有的话);内置知识模式没有聚合表,只读历史候选。

作者未提供的信息集中问一句:「打算投哪个平台(还是自己发)?手里有什么素材、擅长写什么?计划写多少字?」 作者不想答就按样本给方向,可行性最高写「中」。

按 references/topic-match.md 写进同一文件的「选题匹配」一节。优先选样本信号明确、作者素材和条件撑得住的方向,写作难度按 Phase 3 情绪表定。

关键判断:

  • 先说明选题提供的情绪体验,再说明题材创新如何支持它
  • 开头 3 句话是留存高风险区,必须建立冲突、身份差或情绪钩子
  • 反转是短篇常见传播引擎;若不使用反转,必须用强共鸣、强话题或强余韵补足传播风险

流程衔接

流水线: 短篇 位置: 扫榜(第 1/3 步)

时机跳转到命令
找到方向story-short-analyze/story-short-analyze
直接开写story-short-write/story-short-write
更适合长篇story-long-scan/story-long-scan

参考资料

文件何时加载
三份平台参考(链接见 Phase 2 第 1 步)确定数据来源:只读所选平台那份
references/topic-match.md出报告和选题:短篇扫榜结论.md 模板、平台对照、可行性上限与交付
references/real-market-data.md内置知识模式;有榜单时对照简介和书名的历史写法

FAQ

What does the story-short-scan skill do?

短篇网文扫榜。分析知乎盐言、七猫、黑岩、点众等平台热门短篇数据,捕捉风口题材。触发方式:/story-short-scan、/短篇扫榜、「短篇什么火」「知乎故事排行」。

How do I install story-short-scan?

Run npx skills add https://github.com/zenstory-ai/oh-story-claudecode --skill story-short-scan in your project. The skills CLI detects the agents you use and copies the skill into the right folder. For Claude Code you can also place the skill folder at ~/.claude/skills/story-short-scan/ (personal) or .claude/skills/story-short-scan/ (project).

Which AI agents can use story-short-scan?

Any agent that supports the open Agent Skills format (a folder with a SKILL.md file), including Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot, Gemini CLI, Windsurf, Cline, OpenCode and more.

Is story-short-scan safe to install?

Security partners have reviewed it: Gen Agent Trust Hub flagged items to review; Socket flagged items to review; Snyk flagged items to review. As with any skill, read the SKILL.md and bundled scripts before installing.

Who maintains story-short-scan?

It is published by zenstory-ai in zenstory-ai/oh-story-claudecode. It has 16,875 recorded installs.

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