perf: 全链路 LLM 提示词优化 + 微信公众号配图改为 base64 内联
- research.py: 提示词增加热点关联/独特观点储备/市场价值判断/平台搜索趋势 - outline.py: 增加反常识洞察/平台推荐优化/每章市场价值产出要求 - writer.py _expand_section: 增加独特观点/热点时效/专业简洁/平台推荐友好要求 - writer.py _optimize_title: 各平台补充搜索热词利用/情绪感召/参考真实爆款语气 - writer.py wechat配图: placeholder.jpg 改为 base64 内联 SVG（带相机图标+提示文案），预览可渲染，复制即用
This commit is contained in:
Yuzhiran Dev
+24
-15
@@ -51,7 +51,7 @@ class Outliner:
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cases_summary = self.research_notes[:2000] if self.research_notes else "暂无研究笔记"
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cases_summary = self.research_notes[:2000] if self.research_notes else "暂无研究笔记"
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if HAVE_LLM:
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if HAVE_LLM:
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prompt = f"""你是一个资深内容编辑，擅长设计读者爱看+搜索引擎友好+平台愿意推荐的文章结构。
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prompt = f"""你是一个资深内容编辑，擅长设计读者爱看+搜索引擎友好+平台愿意推荐+有市场传播力的文章结构。
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## 选题信息
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## 选题信息
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标题：{title}
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标题：{title}
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@@ -68,25 +68,34 @@ class Outliner:
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- 5-8章，每章2-4个要点
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- 5-8章，每章2-4个要点
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- 结构要有递进：要么认知升级型，要么问题解决型
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- 结构要有递进：要么认知升级型，要么问题解决型
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- 把独特视角和受众痛点融入各章，不单独列
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- 把独特视角和受众痛点融入各章，不单独列
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- 每章标题自带信息量，不要「引言」「总结」这类通用标题
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- 每章标题自带信息量+好奇心，不要「引言」「总结」这类通用标题
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- 开头要有"钩子"（hook）抓住读者，结尾要有可转发/收藏的总结
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### 数据要求
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### 数据与热点
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- **全文使用的数据必须为2025-2026年最新数据**，禁用2024年及之前过时数据
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- **全文使用2025-2026年最新数据**，禁用过时数据
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- 每个观点尽量配最新的数据或案例支撑
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- 每个观点尽量配最新的国内外热点事件/数据/政策来佐证
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- 体现当前行业正在讨论的核心议题
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### 独特风格
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- 有自己的判断和立场，不是搬运观点
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- 每章至少一个"反常识"或"很少有人提"的洞察
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- 避免同质化表达、老生常谈
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### SEO
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### SEO
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- H2/H3标题自然包含用户搜索时会用的短语
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- H2/H3自然包含用户搜索时会用的短语
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- 确保大纲覆盖2-3个高价值搜索词
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- 确保大纲覆盖2-3个高价值搜索词，包含1个长尾词
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- 每章标题对用户搜索意图有回应
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### 价值
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### 市场价值
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- 每章回答读者「所以呢？」——为什么对他有用
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- 读完每章读者能拿走一个实际有用的东西（方法/清单/思维框架/判断标准）
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- 避免空洞章节，尽量包含可操作内容（步骤/清单/方法）
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- 避免「信息增量为零」的空洞章节
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- 思考：这篇文章对读者职业/生活/认知有什么用？
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### 平台预适配提示
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### 平台推荐优化
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- 知乎方向偏数据分析和深度逻辑
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- 知乎：偏硬核数据分析和深度逻辑，结构要有论证链
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- 小红书方向偏实操步骤和清单
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- 小红书：偏实操步骤/清单/对比，结构要一目了然
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- 公众号方向偏故事和情感共鸣
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- 公众号：偏故事化开头+情感共鸣+金句结尾，段落节奏快
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- 同一大纲应能适应不同平台侧重点
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- 一个框架适应三平台，各平台可裁剪侧重点
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直接输出大纲，不要输出思考过程。"""
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直接输出大纲，不要输出思考过程。"""
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try:
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try:
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+8
-6
@@ -75,7 +75,7 @@ class Researcher:
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# 获取实时搜索数据作为 LLM 参考
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# 获取实时搜索数据作为 LLM 参考
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search_data = enrich_topic_research(self.topic)
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search_data = enrich_topic_research(self.topic)
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search_section = f"\n## 实时搜索结果\n{search_data}\n" if search_data else ""
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search_section = f"\n## 实时搜索结果\n{search_data}\n" if search_data else ""
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prompt = f"""你是一个行业研究员+内容策略师，擅长从案例中发现真洞察，并能判断什么内容对真实读者最有价值。
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prompt = f"""你是一个行业研究员+内容策略师，擅长从案例中发现真洞察+抢占热点的敏锐嗅觉，能判断什么内容对真实读者最有价值且正被市场热议。
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基于以下选题和相关案例，写出能支撑文章核心观点、对读者真正有用的研究发现。
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基于以下选题和相关案例，写出能支撑文章核心观点、对读者真正有用的研究发现。
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@@ -90,12 +90,14 @@ class Researcher:
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{cases_text}
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{cases_text}
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## 输出要求（按顺序）：
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## 输出要求（按顺序）：
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1. 核心发现：2-3个真正有价值的洞察。每条需包含这个发现对读者意味着什么，以及支撑数据。**所有数据必须是2025-2026年最新数据，禁用过时数据**
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1. **国内外最新热点关联**：当前该领域正在讨论什么、国内外哪些事件/政策/数据在发酵、为什么现在这个话题值得关注。**所有数据必须是2025-2026年最新数据**
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2. SEO关键词建议：重点布局哪些搜索词（3-5个，含1-2个长尾词）
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2. **核心发现**：2-3个真正有价值的洞察。每条需包含这个发现对读者意味着什么，以及支撑数据（附数据来源）
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3. 讨论点：哪个观点最有争议或最可能引发讨论？
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3. **独特观点储备**：哪些角度别人没写过、可以讲出差异化？提供至少一个反向/冷门视角
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4. 待验证：指出1-2个不确定方向
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4. **SEO关键词建议**：重点布局哪些搜索词（3-5个，含1-2个长尾词），以及各平台近期搜索上升趋势
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5. **讨论点**：哪个观点最有争议或最可能引发讨论/转发/评论？
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6. **市场价值判断**：读完这篇文章，读者能得到什么实际改变/方案/能力？
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风格：说人话，直击要点。避免「首先其次最后」「综上所述」。直接输出内容，不要输出思考过程。"""
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风格：说人话，直击要点，像资深编辑在给作者做 briefing。避免「首先其次最后」「综上所述」。直接输出内容，不要输出思考过程。"""
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try:
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try:
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return call_llm(prompt, temperature=0.5, max_tokens=1200, system_prompt="你是一个行业研究员，擅长从案例中发现真洞察。")
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return call_llm(prompt, temperature=0.5, max_tokens=1200, system_prompt="你是一个行业研究员，擅长从案例中发现真洞察。")
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except Exception as e:
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except Exception as e:
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+36
-15
@@ -105,17 +105,26 @@ class Writer:
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return content
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return content
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if HAVE_LLM and len(content) < 150:
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if HAVE_LLM and len(content) < 150:
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logger.info(f"使用 LLM 扩写章节: {section['title']}")
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logger.info(f"使用 LLM 扩写章节: {section['title']}")
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prompt = f"""你是一个真人写作者，正在写一篇关于「{self.topic['title']}」的文章。现在写「{section['title']}」这一节。
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prompt = f"""你是一个真人写作者+行业观察者，正在写一篇关于「{self.topic['title']}」的文章。现在写「{section['title']}」这一节。
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笔记要点：
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笔记要点：
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{content}
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{content}
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要求（逐条对照）：
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要求（逐条对照，每一条都不能跳过）：
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### 热点与时效
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- **引用2025-2026年最新数据/事件/政策/行业报告**，禁用过时数据
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- 体现当前国内外在讨论什么、最新的趋势变化
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- 每个论点尽量配一个真实发生的最新案例
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### 独特观点
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- 有自己的判断和立场，拒绝"车轱辘话"和"正确废话"
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- 至少提供一个"大多数人没想到"的角度
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- 宁可尖锐，也不要平庸
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### 价值
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### 价值
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- 回答读者一个具体问题或解决一个困惑
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- 回答读者一个具体问题或解决一个困惑
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- 每个论点配真实案例或数据，不写空话
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- 每段回答一个"所以呢？"——读者看完能带走什么
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- **所有数据必须使用2025-2026年最新数据**，禁用过时数据
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- 结束时读者要有「学到了+想转发」的感觉
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- 结束时读者要有「学到了」的感觉
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### 真人感
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### 真人感
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- 用「你」或「我们」视角，不要用「我」
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- 用「你」或「我们」视角，不要用「我」
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@@ -128,9 +137,14 @@ class Writer:
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- 自然融入1-2个目标搜索词，不生硬堆砌
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- 自然融入1-2个目标搜索词，不生硬堆砌
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- 第一句包含核心关键词
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- 第一句包含核心关键词
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### 长度
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### 专业与简洁
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- 语言精准，不注水，不为了字数凑内容
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- 200-400字，写到点子上就停
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- 200-400字，写到点子上就停
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### 平台推荐友好
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- 节奏不能平，要有起承转合
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- 结尾要让人有点赞/收藏/转发的冲动
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直接输出段落正文。"""
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直接输出段落正文。"""
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try:
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try:
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expanded = call_llm(prompt, temperature=0.6, max_tokens=1500)
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expanded = call_llm(prompt, temperature=0.6, max_tokens=1500)
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@@ -279,11 +293,13 @@ class Writer:
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要求：
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要求：
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- 有信息量：一看就知道能解决什么问题
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- 有信息量：一看就知道能解决什么问题
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- 含知乎搜索关键词（SEO）
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- 含知乎搜索关键词（SEO），利用知乎搜索联想热词
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- 带数字或对比最好（「3个方法」「从…到…」）
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- 带数字或对比最好（「3个方法」「从…到…」）
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- 20字以内
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- 20字以内
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- 参考知乎真实高赞标题，不要套路句式
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- 参考知乎真实高赞标题风格，不要套路句式
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- 避免「如何…」废句式、「XXX指南/手册/全攻略」
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- 避免「如何…」废句式、「XXX指南/手册/全攻略」
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- 有观点、有态度，不是中性描述
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- 直击目标读者痛点或好奇心
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- 直接输出3个标题选项，每行一个，不要输出思考过程
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- 直接输出3个标题选项，每行一个，不要输出思考过程
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生成 3 个选项，每行一个。""",
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生成 3 个选项，每行一个。""",
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@@ -295,10 +311,12 @@ class Writer:
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要求：
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要求：
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- 制造好奇心和点击欲，让人觉得不点开会错过
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- 制造好奇心和点击欲，让人觉得不点开会错过
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- 包含微信搜索关键词（微信SEO）
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- 包含微信搜索关键词（微信SEO），利用搜一搜热门词
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- 口语化，不要书面腔
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- 口语化，不要书面腔
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- 不要感叹号堆砌，不要「重磅/震惊/紧急」
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- 不要感叹号堆砌，不要「重磅/震惊/紧急」
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- 字数15-25字最佳
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- 字数15-25字最佳
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- 有情绪感召力：共鸣/好奇/焦虑/期待
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- 参考近期10万+标题的语气节奏
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- 直接输出3个标题选项，每行一个，不要输出思考过程
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- 直接输出3个标题选项，每行一个，不要输出思考过程
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生成 3 个选项，每行一个。""",
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生成 3 个选项，每行一个。""",
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@@ -310,12 +328,13 @@ class Writer:
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要求：
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要求：
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- 20字以内
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- 20字以内
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- 采用爆款模式：数字+结果/痛点+方案/反常识观点
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- 采用爆款模式：数字+结果/痛点+方案/反常识观点/对比式
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- 包含小红书搜索关键词（SEO）
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- 包含小红书搜索关键词（SEO），利用搜索下拉热词
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- 带1个emoji点缀
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- 带1个精准emoji点缀，不要三个起堆
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- 有场景感/结果感
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- 有场景感/结果感/获得感
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- 不要「必看/收藏/码住」
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- 不要「必看/收藏/码住」
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- 像真实用户写的，不是运营写的
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- 像真实用户写的，不是运营写的
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- 参考小红书搜索热榜标题风格
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- 直接输出3个标题选项，每行一个，不要输出思考过程
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- 直接输出3个标题选项，每行一个，不要输出思考过程
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生成 3 个选项，每行一个。""",
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生成 3 个选项，每行一个。""",
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@@ -354,8 +373,10 @@ class Writer:
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# WeChat: insert image placeholder at start of body
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# WeChat: insert image placeholder at start of body
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if platform == "wechat":
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if platform == "wechat":
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img_tag = '<p><img src="placeholder.jpg" alt="配图" style="width:100%;max-width:1080px;border-radius:8px;"></p>\n'
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img_svg = '<svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" width="1080" height="600" viewBox="0 0 1080 600" style="width:100%;max-width:1080px;border-radius:8px;background:#f0f2f5"><rect width="1080" height="600" fill="#f0f2f5"/><g transform="translate(540,260)" text-anchor="middle" font-family="-apple-system,BlinkMacSystemFont,sans-serif"><circle cx="0" cy="-20" r="40" fill="#d0d5dd"/><path d="M-25,10 L-10,10 L-5,0 L5,0 L10,10 L25,10 L25,60 L-25,60 Z" fill="#d0d5dd"/><circle cx="0" cy="10" r="15" fill="#fff"/><text y="80" font-size="18" fill="#98a2b3">点击替换配图（建议 1080×600）</text></g></svg>'
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# Insert after <h1> if present, else prepend
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import base64
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img_b64 = 'data:image/svg+xml;base64,' + base64.b64encode(img_svg.encode('utf-8')).decode('ascii')
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img_tag = f'<p><img src="{img_b64}" alt="配图" style="width:100%;max-width:1080px;border-radius:8px;"></p>\n'
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h1_end = html_content.find('</h1>')
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h1_end = html_content.find('</h1>')
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if h1_end != -1:
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if h1_end != -1:
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html_content = html_content[:h1_end + 5] + '\n' + img_tag + html_content[h1_end + 5:]
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html_content = html_content[:h1_end + 5] + '\n' + img_tag + html_content[h1_end + 5:]
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