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name: ra-选题
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  选题全生命周期调度：记录选题、深化选题、选题推荐、立项分发（视频/图文/文章/实操长片/多形态）、发布归档。
  Use when the user says 灵感xx, 想法xx, 记录选题, 这个可以做个选题, 先存着这个链接, 深化选题/深化一下xx,
  给我N个选题, 帮我出选题, 选题推荐, 立项, 做成视频, 制作视频, 做成文章, 制作文章, 做成图文, 制作图文,
  做成实操长片, 图文视频文章都做/都分发, 我要自己出镜讲, xx发布了, xx要改;
  or when the user gives a link plus a target form (链接+制作视频/文章/图文).
  Owns the 00-选题池 card system: one topic = one card; user never moves files — this skill does.
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# ra-选题

## Goal

把用户的自然语言入口翻译成文件操作。用户只说话：记灵感、给链接、定形态、报发布。建卡、洗稿路由、建条目、挪卡、登记看板全部由本 skill 完成。

## 核心模型

- **选题卡 = 户口本**：`01-内容生产/00-选题池/YYYY-MM-DD-<主题>.md`（按 `_选题卡模板.md`）。只记想法、来源、判断、立项去向；正文永远住对应工作台。
- **立项 = 决定形态的那一刻**：一题可多形态；每个形态在自己的工作台建实体，卡上记 `- 形态 → [[链接]]`。
- **卡不移动文件**：立项时只改 frontmatter 状态为 `已立项`，卡留在 `00-选题池/` 原位。
- **户口本完整性兜底**：任何立项动作发现没有卡，先自动补卡再走流程（含直接甩链接洗稿的场景）。

## 动词表

### 1. 记录选题（灵感xx / 想法xx / 记录选题xx / 这个链接先存着）

- 在 `00-选题池/` 建卡：用户原话 + 提炼的一句话说清 + 素材线索；有链接记入 `来源:`，能解析出平台作品ID的同时填 `源ID:`（`<platform>:<post_id>`）
- 状态 = 想法；回复卡片路径，不追问、不展开

### 2. 深化选题（深化xx / xx想清楚点）

- 找到卡（按文件名或标题匹配），检索素材库/方法论，把角度、钩子、案例写进「深化笔记」
- 状态 = 深化中（已立项的卡不改状态）
- 人话规则的适用边界：笔记本体（角度/论据/素材/流量判断）自由写，信息密度优先，不跑 `ra-人话` 全流程；但候选钩子、开头句、标题方向、金句这类会直接进成稿的种子句，必须遵守 `ra-人话` 硬禁令（不用「不是A而是B」、真正/其实/本质上、冒号讲义腔、命令式模板开头）。完整的人话精修与质量门在立项洗稿阶段跑，深化阶段不重复。

### 3. 立项（做成/制作 + 形态；可组合「视频文章图文都做」）

按形态路由，每个形态完成后在卡「已立项」追加一行，最后挪卡：

| 形态 | 流程 | 落位 |
|---|---|---|
| 视频（AI 成片） | 有链接走 `ra-video-wash-pipeline`，纯想法/文稿走 `ra-洗稿` | 交接稿 → `视频工作台/待制作/<日期-主题>/交接稿.md` |
| 视频（自录口播） | 洗稿产出口播逐字稿，文首标注「自录口播」 | `视频工作台/逐字稿/` |
| 文章 | 有链接先提源文本：抖音/小红书视频用 `ra-逐字稿提取skill`；B站/YouTube 等视频复用 `ra-video-wash-pipeline` 的提取环节；网页/推文用 Jina（`https://r.jina.ai/<url>`）读正文——源资料一律存 `视频工作台/.internal/` → 洗成长文（`ra-人话` + 方法论/公众号开头方法论），`dbs-ai-check` 诊断一遍修掉具体指纹 → 按 `文章工作台/_文章模板.md` 建条目（一篇一文件夹，主稿 + assets/，只存主稿） | `文章工作台/创作中/` + 发布看板登记「待修改」 |
| 图文 | 洗成小红书文案 + `dbs-xhs-title` 标题候选，按 `_图文交接模板.md` 生成交接稿（出图归 Codex） | `图文工作台/待制作/` |

### 4. 发布归档（xx发布了 / xx要改）

- 发布了：看板该行勾选并移入「已发布」日志（日期/平台）；文章条目从 待发布/ 移 已发布/
- 要改：看板移回/登记「待修改」

### 5. 课程灵感（这个可以进课程 / 课程灵感xx / #课程灵感）

- 在 `02-课程体系/课程选题库/灵感记录.md` 追加一行：`- YYYY-MM-DD ｜ 一句话灵感 ｜ 关联：[[选题卡或作品]]`
- 只做积累，不展开课程结构（业务启动前保持最细的线）

### 6. 选题推荐（给我N个选题 / 帮我出一批选题）

四路取材，输出 N 个候选（默认 10）：

1. **云端爆款库**：运行 `automation/scripts/hot_monitor_local_job.sh read booms` 读取最近 90 天最多 30 条轻量候选，先按 R/M、life 和题材筛选；对入围样本再运行 `automation/scripts/hot_monitor_local_job.sh read work <云端作品ID>` 读取 L1/逐字稿/指标历史。时效型且超窗（发布日距今 > life_window_days）的**不推选题本身，只提取题型基因**（如「月度盘点」「街采」「节令营销」）转化为当下的新选题；长青型可直接跟进
2. **近 3 天机会**：运行 `automation/scripts/hot_monitor_local_job.sh read recent 3 200 0`，读取云端最近 3 天的全部新作（包括未判爆作品和 YouTube）；响应 `has_more=true` 时按 `next_offset` 继续读取，直到 `has_more=false`。需要确认账号覆盖时运行 `automation/scripts/hot_monitor_local_job.sh read creators`。服务器已经统一扫描抖音、小红书和 YouTube 对标号，默认不再直接调用 TikHub 重复采集
3. **自己号数据**：`数据统计/` 台账里自己号 R 值高的题材优先放大
4. **定位过滤**：对照 `个人定位.md`；偏离定位但流量潜力大的泛选题不降级（流量优先原则）
5. **已洗对比（硬门）**：第 1、2 路的云端输出必须先过台账再进入筛选——命令末尾接管道 `| python3 automation/scripts/wash_ledger.py filter`（例：`bash automation/scripts/hot_monitor_local_job.sh read booms | python3 automation/scripts/wash_ledger.py filter`）。标注 `washed: true` 的条目保留展示但必须带「已洗 <日期> → <产出>」标记，不得当成新题推荐；`washed_match.status=skipped` 标「曾定不做」；`washed_suspect` 标「疑似已洗」。汇报候选时说明本批已洗/不做/疑似各几条

每条候选格式：`选题一句话 ｜ 证据（源爆款+R/M 或 对标新作数据）｜ 时效窗口 ｜ 建议形态（实操长片/AI成片/口播/图文/文章）｜ 角度预判`

用户选定 → 建卡：云端候选直接从过滤后的 JSON 取 `platform`/`post_id`，按平台拼标准链接写入 `来源:`（douyin→`https://www.douyin.com/video/<post_id>`，xhs→`https://www.xiaohongshu.com/explore/<post_id>`，youtube→`https://www.youtube.com/watch?v=<post_id>`），同时填 `源ID:`（`<platform>:<post_id>`）→ 按形态立项；实操长片路由到 `ra-实操策划`。洗稿端落稿登记台账时带 `--work-id <云端作品id>`。

云端读取失败时必须明确报告，不得退回已删除的 `_爆款总库.jsonl` / `_账号池.md`，也不得把历史 `深度分析/` 冒充实时数据。

## 硬规则

- **全形态隐私墙**：源链接、源标题、源逐字稿只允许出现在选题卡 `来源:` 字段和 `视频工作台/.internal/`；一切成稿、交接稿、工作台条目零源信息。用户明确要求标注参考来源时除外。
- **洗稿去重台账**：台账在 `视频工作台/.internal/洗稿台账.jsonl`（属源隐私区），工具 `automation/scripts/wash_ledger.py`。选题推荐的云端读取必过 `filter`；任何形态立项洗稿前必 `check`（命中「已洗」硬停等用户确认）；交接稿/成稿落地后由洗稿端 `add` 登记。台账内容只在会话里向用户报告，不进任何成稿。
- 用户永远不被要求移动文件；本 skill 代劳并在回复里报告每一次移动。
- 看板登记分工：文章完成由本端登记；视频/图文交付由制作端（Codex）登记。
- 立项视频仍遵守两段式：默认只到待制作队列，用户说「直接制作/直接出片/一条龙」才继续制作。