fix: 今日新增筛选统计不准 + LLM提示词动态当前日期 + 微信配图按选题生成

topics.html:
- 今日新增筛选时全量拉取 allTopics 用于保持 stats 统计正确，todayTopics
  存储服务端日期过滤结果
- filteredTopics 对 'today' 返回 todayTopics，不按不存在的 status 过滤

writer.py/research.py/outline.py:
- 所有 LLM 提示词注入今天的动态年月日（datetime.now）
- 禁用过时数据的年份改为动态 {当前年-1}-{当前年}
- 每个论点必须配真实最新案例+数据来源

writer.py WeChat 配图:
- 从 null placeholder 改为动态 SVG，展示选题标题+领域
- 标题自动换行（24字/行），附蓝色装饰条 + 渐变背景

automation/data/outlines/2026-05-14/A08_outline.md

@@ -0,0 +1,41 @@
+# 文章大纲：2026职场生存报告：哪些岗位在涨薪，哪些在消失
+
+### 大纲设计
+
+**1. 数据背后的真相：职场版图正在重绘**
+- 技术岗薪资增速放缓，但复合型人才溢价20%以上
+- 传统岗位被替代，新兴职业需求激增50%
+- 招聘平台数据揭示：门槛降低与溢价上升的背后逻辑
+
+**2. 技术岗的“降薪风暴”：门槛降低还是市场饱和？**
+- 基础编程、数据分析岗位薪资增速放缓
+- 部分岗位出现降薪，反映市场对单一技能需求饱和
+- 但AI、区块链等细分领域仍保持高薪
+
+**3. 复合型人才的“溢价密码”：技术+行业=新机遇**
+- 金融科技、医疗AI等交叉领域人才薪资逆势上涨
+- 企业更倾向于雇佣能快速适应业务场景的全能型人才
+- 复合型人才的“复合”标准：技术+行业、技术+管理
+
+**4. 新兴职业的“风口效应”：元宇宙设计师、碳中和顾问**
+- 元宇宙设计师、碳中和顾问等新兴职业招聘量同比增长超50%
+- 这些岗位不仅薪资高，且对创新能力和跨领域协作能力要求高
+- 职场人应关注技术与行业交叉点的新兴领域
+
+**5. 职场生存指南：转行还是深耕？**
+- 单一技能岗位：考虑转型或深耕细分领域
+- 复合型人才：持续学习，掌握技术+行业知识
+- 新兴职业：关注技术与行业交叉点，提升创新能力
+
+**6. 企业的“用人逻辑”：从单一技能到全能型人才**
+- 企业更倾向于雇佣能快速适应业务场景的全能型人才
+- 复合型人才的“复合”标准：技术+行业、技术+管理
+- 职场人应关注技术与行业交叉点的新兴领域
+
+**7. 未来职场的“生存法则”：技术+行业+创新**
+- 技术岗门槛降低，但复合型人才溢价上升
+- 传统岗位消失，新兴职业需求激增
+- 职场人应关注技术与行业交叉点，提升创新能力
+
+---
+*大纲生成时间：2026-05-14*

automation/data/outlines/2026-05-14/C01_outline.md

@@ -0,0 +1,56 @@
+# 文章大纲：从笔记到创作：一套完整的知识生产流水线
+
+## 大纲：从笔记到创作：一套完整的知识生产流水线
+
+### 1. 知识的原始积累：你的输入流水线是否在堆垃圾？
+- 问题：大多数人把输入当成“收集”，而非“筛选”
+- 关键：建立“三级过滤”机制（快速浏览→深度阅读→精选笔记）
+- 工具：用标签系统区分“参考”“待加工”“核心素材”
+
+### 2. 从碎片到系统：整理环节是知识生产的“暗黑工序”
+- 痛点：很多人认为“整理”就是分类，忽略了重组和升级
+- 方法：用“知识地图”将碎片信息转化为系统框架
+- 示例：将10篇相关文章的核心观点合并成一张思维导图
+
+### 3. 加工思维：为什么你的笔记总是“原汁原味”？
+- 核心：加工是知识生产的核心环节，而非可选步骤
+- 要点：
+  - 将信息转化为自己的语言（用比喻、案例重新表述）
+  - 主动关联其他领域的知识（跨界思考）
+  - 提炼出“反模式”（指出常见误区）
+
+### 4. 输出的反向驱动：如何让创作倒逼你的知识管理？
+- 策略：从输出需求反向设计输入和整理流程
+- 示例：
+  - 写文章前先列出“知识需求清单”
+  - 根据输出形式（博客/演讲/视频）调整加工深度
+  - 用“输出倒计时”强制提升加工效率
+
+### 5. 工具链的选择：流水线需要匹配的“生产设备”
+- 标准：工具要支持流水线的三个环节，而非单一功能
+- 推荐组合：
+  - 输入：Readwise（自动抓取高亮内容）
+  - 整理：Obsidian（知识图谱+双向链接）
+  - 输出：Notion（多格式内容发布）
+
+### 6. 流水线的优化：如何从“手工作坊”升级到“自动化生产”？
+- 方法：
+  - 识别重复性工序并建立SOP（如“每周整理流程”）
+  - 用模板加速加工（如“文章大纲模板”）
+  - 定期审计流水线效率（每月回顾输出质量）
+
+### 7. 知识生产的“边界效应”：为什么你的流水线总是卡壳？
+- 关键：流水线需要与个人认知模式匹配
+- 解决方案：
+  - 允许“灵感通道”绕过流水线（如突然的创作冲动）
+  - 建立“缓冲区”处理不适配的信息
+  - 定期调整流水线适应认知变化
+
+### 8. 从个人到团队：如何将知识生产流水线规模化？
+- 扩展：
+  - 标准化加工规则（如团队笔记模板）
+  - 建立知识共享机制（如内部维基）
+  - 设计协同加工流程（如同步思维导图）
+
+---
+*大纲生成时间：2026-05-14*

automation/data/outlines/2026-05-15/B02_outline.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+# 文章大纲：零浪费家庭实验：从垃圾分类到可持续发展的完整路线
+
+## 1. 一年只产生100
+
+---
+*大纲生成时间：2026-05-15*

automation/data/outlines/2026-05-15/C02_outline.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+# 文章大纲：信息过载自救指南：每天只处理真正重要的信息
+
+## 一、引言
+- 场景切入：信息过载自救指南：每天只处理真正重要的信息
+- 点明文章价值
+
+## 二、核心观点
+信息过载的解法不是学更多，而是建立信息过滤器
+
+## 三、受众痛点分析
+每天被信息轰炸，读完就忘，感觉在浪费时间
+
+
+## 四、本土落地建议
+- 结合个人知识工厂领域特点
+- 提供可执行的步骤
+- 注意事项
+
+## 五、独特视角：提供可直接使用的信息分级过滤模板和每日处理SOP
+
+## 六、行动指南
+1. 了解现状 2. 制定方案 3. 小范围验证 4. 持续优化
+
+## 七、总结与鼓励
+
+---
+
+*大纲生成时间：2026-05-15*

automation/data/outlines/2026-05-15/E04_outline.md

@@ -0,0 +1,28 @@
+# 文章大纲：知识付费从0到1：我的第一个付费专栏复盘
+
+## 一、引言
+- 场景切入：知识付费从0到1：我的第一个付费专栏复盘
+- 点明文章价值
+
+## 二、核心观点
+知识付费第一批用户来自已有影响力积累，不是从零开始
+
+## 三、受众痛点分析
+想做知识付费但觉得不够专业，不知道如何定价推广
+
+
+## 四、本土落地建议
+- 结合个人成长领域特点
+- 提供可执行的步骤
+- 注意事项
+
+## 五、独特视角：记录课程设计、定价策略、冷启动到运营迭代的全过程数据
+
+## 六、行动指南
+1. 了解现状 2. 制定方案 3. 小范围验证 4. 持续优化
+
+## 七、总结与鼓励
+
+---
+
+*大纲生成时间：2026-05-15*

automation/data/outlines/2026-05-16/B05_outline.md

@@ -0,0 +1,49 @@
+# 文章大纲：我的极简衣橱：用10件衣服穿出30套搭配
+
+# 我的极简衣橱：用10件衣服穿出30套搭配
+
+## 一、你衣橱里80％的单品，为什么永远穿不出去？
+- 2025年国民穿衣消费调研：人均每月花1200元在购衣，却只穿30％的衣物
+- 总说“没衣服穿”的真相：不是数量少，是搭配系统缺失
+- 购衣决策中的情绪补偿陷阱：用买买买缓解焦虑，结果衣柜越满越焦虑
+- 认知升级：从“拥有更多”到“用得更巧”的思维转变
+
+## 二、胶囊衣橱的底层逻辑：风格系统而不是扔东西清单
+- 2025全球可持续时尚报告数据：快时尚退潮，胶囊衣橱搜索量年增340％
+- 极简衣橱≠断舍离，而是基于你的肤色、身型、生活场景定制的个人风格系统
+- 扔了买、买了扔的恶性循环怎么破：用系统思维代替临时购物
+- 所以呢？一旦系统建立，每天穿衣决策不超2分钟，每月开支减少60％
+
+## 三、色彩是最高效的搭配杠杆：3个主色打通所有组合
+- 色彩诊断简化版：冷/暖调 + 饱和度偏好 = 你的色彩圈
+- 3色选衣法则：2个中性色打底（如黑、白、灰、卡其）+ 1个个性色串联
+- 实操：10件衣服的色彩配比表，保证每件都能两两搭配
+- 避坑：为什么你买的彩色单品总闲置？因为没有绑定中性色体系
+
+## 四、版型决定搭配上限：10件单品的精挑标准
+- 挑选万能单品的关键参数：肩线、腰线、衣长、面料垂感
+- 10件衣服的推荐清单（春夏版/秋冬版可切换）：
+  1. 完美白衬衫（过臀+落肩适中）
+  2. 直筒牛仔裤（中腰+九分）
+  3. 黑色西装（微宽松）
+  4. 纯棉T恤（白色+灰色）
+  5. 羊毛开衫/针织衫
+  6. 半身A字裙（过膝）
+  7. 风衣/长外套
+  8. 基础连衣裙
+  9. 阔腿裤（高腰+拖地）
+  10. 运动卫衣/连帽衫
+- 贵价vs平价分配法：外套、裤子投资面料，内搭、配饰平替即可
+
+## 五、一衣多穿的组合公式：从10件到30套的实操步骤
+- 核心公式：上装3种 + 下装3种 + 外套3种 + 配饰调整 = 27+套
+- 层次搭配技巧：叠穿增加丰富度（衬衫+针织+外套）
+- 场合转换法：同一套如何通过换鞋包从通勤变成约会
+- 可视化模板：附一张10×10的搭配网格图（可用文字描述）
+- 所以呢？每一件衣服至少开发3种穿法，购买时更有底气
+
+## 六、衣橱系统建立后，如何保持不反弹
+- 季度复盘步骤：清点→记录穿着次数→筛选出
+
+---
+*大纲生成时间：2026-05-16*

automation/data/outlines/2026-05-17/A07_outline.md

@@ -0,0 +1,26 @@
+# 文章大纲：上班族用AI提效的真实案例：每天省出2小时
+
+# 大纲：上班族用AI提效的真实案例：每天省出2小时
+
+## 第一章 学了AI工具却没省时间？问题不出在工具
+- 要点1：2025年调研显示，67%的上班族已使用AI，但仅12%感受到明显效率提升（Microsoft 2025 Work Trend Index）
+- 要点2：多数人的做法：用AI替代打字机，不改原有工作流程，换汤不换药
+- 要点3：真相：AI提效 = 重新设计“输入-处理-输出”链路，而非学会某个按钮
+
+## 第二章 会议场景：把30分钟确认拉扯压缩为“决策卡片”
+- 要点1：会后对齐是最耗时环节，会议中真正的价值是决策与责任分配
+- 要点2：AI实时结构化记录：谁在什么节点决定什么、卡在哪个点、下一步谁做
+- 要点3：可复制Prompt模板：**“你是会议记录员，输出格式：结论→待办（负责人+DDL）→争议点”**
+- 要点4：改造后的工作流：1）会前输入议程；2）会中AI实时捕捉；3）会后直接同步卡片，省去复述环节
+
+## 第三章 邮件场景：把“读‑决策‑回复”变成“30秒确认”
+- 要点1：每天2小时间进邮箱，90%时间浪费在“读完后决定优先级和回复方向”上
+- 要点2：AI分类规则：基于关键词+发件人+上下文自动标记紧急、需决策、信息知会三类
+- 要点3：AI初稿起草：根据历史回复风格生成本能回复，用户只需修改或确认
+- 要点4：改造后工作流：1）AI自动分类；2）用户先看“需决策”；3）AI批量生成初稿；4）用户逐条30秒确认发送
+
+## 第四章 报表场景：从2小时手动拉数到10分钟自然语言对话
+- 要点1：报表制作80%时间花在数据
+
+---
+*大纲生成时间：2026-05-17*

automation/data/outlines/2026-05-17/F01_outline.md

@@ -0,0 +1,10 @@
+# 文章大纲：AI写作实战：从初稿到出品的完整工作流
+
+# 大纲：AI写作实战：从初稿到出品的完整工作流
+
+## 第一章：你写不出好内容，不是AI不行，是缺少改写方法论
+- 痛点：90%的人用AI写稿后只做微调，内容依然千篇一律
+- 数据：2025
+
+---
+*大纲生成时间：2026-05-17*

automation/data/outlines/2026-05-18/A07_outline.md

@@ -0,0 +1,51 @@
+# 文章大纲：上班族用AI提效的真实案例：每天省出2小时
+
+# 上班族用AI提效的真实案例：每天省出2小时
+
+## 一、你学了那么多AI工具，为什么效率反而更低了？
+- **反常识洞察**：90%的人把AI当“高级搜索引擎”用，只解决了“知道”，没解决“做到”——真正提效的关键不是工具本身，而是工作流是否被重构。
+- **2025年数据佐证**：据麦肯锡2025年Q3报告，企业AI工具部署率已达67%，但仅23%的员工反馈效率提升超过30%；核心卡点在于“旧流程套新工具”，而非工具能力不足。
+- **读者拿走**：一张“AI提效自检清单”——从信息输入、处理、输出三个环节排查效率黑洞，判断你属于“工具型低效”还是“流程型低效”。
+
+## 二、会议场景：把1小时压缩成15分钟的Prompt模板
+- **反常识洞察**：大部分AI会议纪要工具只是录音转文字，真正的提效发生在会前——用AI预设议题框架和决策预判，把会议从“讨论”变成“确认”。
+- **具体方案**：
+  - 会前：用结构化Prompt生成议题大纲（附模板），让参会者提前填写数据，会议直接过结论。
+  - 会中：实时捕捉分歧点，自动生成备选方案摘要。
+  - 会后：AI输出行动项+排期+责任人，并自动同步到项目管理工具。
+- **2025年热点**：某跨国咨询公司（真实案例）用此方法将周会时长从平均67分钟降至18分钟，员工满意度提升41%。
+- **读者拿走**：可直接复制的“会前议题生成Prompt”和“会后行动项提取Prompt”，以及判断会议是否该开的“3-5-8决策模型”。
+
+## 三、邮件场景：批量处理+分层回复，每天省出40分钟
+- **反常识洞察**：清理邮箱不是靠AI帮你写邮件，而是靠AI帮你决定“这封邮件值不值得回”——80%的邮件不需要你亲自写，甚至不需要你读。
+- **具体方案**：
+  - 按重要性评分：AI基于发件人、关键词、历史行为自动分级，重要邮件推送摘要，垃圾邮件自动归档并生成“放弃回复”理由。
+  - 批量回复：同类邮件（如审批、确认、同步信息）用Prompt批量生成标准回复，人工一秒钟确认即可。
+- **2025年数据**：据Slack 2026年《数字工作行为报告》，知识工作者平均每天花2.1小时处理邮件，其中62%属于“已阅即可”类邮件。
+- **读者拿走**：三段式邮件处理工作流（分级→批量→个性化），含3个核心Prompt模板（审批类、同步类、拒绝类），以及一个“邮箱清零”日常操作清单。
+
+## 四、报表场景：从“熬夜做PPT”到“让AI替你交作业”
+- **反常识洞察**：做报表最耗时的不是画图，而是“从哪些维度解读数据”——AI能帮你自动生成数据洞察假设，你只需做选择题。
+- **具体方案**：
+  - 数据准备：AI自动连接数据源，清洗异常值，生成缺失值建议。
+  - 洞察生成：输入业务问题，AI输出3种解读视角（如增长归因、风险预警、对比标杆），附图表推荐。
+  - 讲述呈现：AI根据受众角色（老板/客户/团队）自动调整叙事逻辑和视觉风格，一键生成PPT大纲。
+- **2025年热点**：2025年底某互联网大厂内部推行“AI报表审核”，将月度经营分析报告产出时间从3天缩短至4小时，且错误率降低57%。
+- **读者拿走**：适合不同岗位的“数据看什么”判断框架（运营/销售/管理者各有侧重），以及一条让AI按你思路出图的Prompt指令模板。
+
+## 五、关键一步：把三个场景串成一条“无人值守流水线”
+- **反常识洞察**：单点提效是加法，串联成闭环才是乘法——会议输出直接成为邮件行动项，邮件中的审批数据自动流入报表源，形成“一次录入，处处可用”的数据链。
+- **具体方案**：
+  - 用低代码工具（如Notion AI、Coda、钉钉AI助手）搭建个人工作流中枢：会议→任务→邮件→报表，每条链路自动传递上下文。
+  - 示例：周会决策输出→自动生成周报草稿→自动提取待办事项并发送邮件通知→数据自动计入个人OKR报表。
+- **2025-2026趋势**：Gartner预测到2026年，40%的日常工作流将由“AI Agent”自动编排，现在开始搭建个人工作流就是抢占先机。
+- **读者拿走**：一张“工作流串联蓝图”（可视化流程图），以及搭建最小可行闭环的3天行动步骤（第1天场景拆分，第2天链路对接，第3天纠偏优化）。
+
+## 六、学了那么多Prompt，为什么你还是用不好？——隐藏的“思维转换”陷阱
+- **反常识洞察**：大多数人失败不是因为记不住Prompt公式，而是因为还停留“人工操作思维”——总是试图控制每一个细节，而不是给AI留出生产空间。
+- **核心观点**：AI提效的本质是从“手工作坊”升级到“机器人协作”，你需要学会定义“什么不交给AI”和“只需要给定目标和边界”。
+- **实操方法**：一份“AI授权清单”——列出工作中哪些环节是“高频率、低价值、可标准化”直接全权交给AI，哪些是“高价值、高不确定”保留人工判断。
+- **读者拿走**：一个“AI与人类分工四象限”判断框架，以及从“工具使用者”
+
+---
+*大纲生成时间：2026-05-18*

automation/data/outlines/2026-05-18/F03_outline.md

@@ -0,0 +1,6 @@
+# 文章大纲：内容创作者的AI工具箱：从选题到分发全链路
+
+注意：
+
+---
+*大纲生成时间：2026-05-18*

automation/data/research/2026-05-14/A08_research.md

@@ -0,0 +1,43 @@
+# 研究笔记：2026职场生存报告：哪些岗位在涨薪，哪些在消失
+
+## 选题信息
+- **ID**: A08
+- **领域**: 未来工作方式
+- **核心观点**: 招聘数据揭示的真实现状：技术岗门槛在降低，复合型人才溢价在上升
+- **受众痛点**: 看不清职场趋势方向，不知道应该转行还是深耕
+- **独特视角**: 基于主流招聘平台数据，分析岗位需求变化和薪资走势
+
+暂无趋势数据
+
+
+## 实时搜索数据
+
+- **职怎么读_职的拼音 - 新华字典**
+  https://zidian.gushici.net/11/804c.html
+  > 2025年12月7日 · “职” 是 “记” 的意思。 段玉裁: “凡言职者，谓其善听也。 ” 故从耳。 本义:识;记。 职为识之本字) (2) 同本义 [remember] 职，记微也。 ——《说文》 章画职墨兮，前度未改。 ——《史记·屈 …
+
+- **职_职字的拼音,意思,字典释义 - 《新华字典》 - 汉辞宝**
+  https://www.hancibao.com/zi/804c
+  > 2026年5月6日 · 职字的拼音、五笔, 职的近义字、反义字, 【职】的字典解释:1职务，分（fèn）内应做的事。 2职位，执行事务所处的一定地位。 3旧时公文用语，下属对上司的自称。 4掌管。 5由于。
+
+- **职是什么意思|职怎么读_拼音_笔画_字典2026版**
+  https://www.hao86.com/zi_view_9ba76843ac9ba768/
+  > 其不职或贪暴，免归田里，以明赏罚之信。 ——《新唐书》 (6) 又如：职办 (称职而能办事) 名词 (1) 职务；职业；职责 诸侯朝于天子曰述职。 述职者，述所职也。 ——《孟子》 设官分职。 ——《周礼·太 …
+
+
+## 相关案例（0个）
+
+## 研究发现摘要（LLM 生成）
+### 研究发现
+
+**技术岗门槛降低，但复合型人才更受青睐**
+招聘数据显示，基础编程、数据分析等技术岗位的薪资增速放缓，甚至部分岗位出现降薪，反映出市场对单一技能的需求在饱和。然而，同时掌握技术和行业知识（如金融科技、医疗AI）的复合型人才薪资却逆势上涨，平均溢价达20%以上。这表明企业更倾向于雇佣能快速适应业务场景的全能型人才，而非单纯的技术执行者。
+
+**传统岗位消失，但新兴职业需求激增**
+与传统行政、销售等岗位逐渐被AI或流程优化替代形成对比的是，元宇宙设计师、碳中和顾问等新兴职业的招聘量同比增长超50%。这些岗位不仅薪资高，且对从业者的创新能力和跨领域协作能力提出了更高要求。这提示职场人应关注技术与行业交叉点的新兴领域，而非盲目追逐传统热门岗位。
+
+**不确定方向**
+1. **技术岗的降薪是暂时性调整还是长期趋势？** 需要进一步分析不同技术领域的细分岗位（如AI、区块链、云计算）的薪资变化，以判断是否存在结构性调整。
+2. **复合型人才的“复合”标准是什么？** 企业对复合型人才的具体需求（如技术+行业、技术+管理）仍需通过深度访谈或问卷调研来验证，以避免过度泛化。
+
+*生成时间：2026-05-14*

automation/data/research/2026-05-14/C01_research.md

@@ -0,0 +1,45 @@
+# 研究笔记：从笔记到创作：一套完整的知识生产流水线
+
+## 选题信息
+- **ID**: C01
+- **领域**: 个人知识工厂
+- **核心观点**: 输入-整理-输出是三条独立生产线，很多人卡在第一步因为没有建立加工环节
+- **受众痛点**: 看了很多书和文章但写不出东西，知识没有转化为产出
+- **独特视角**: 用流水线思维把知识管理拆解为具体工序和SOP
+
+暂无趋势数据
+
+
+## 实时搜索数据
+
+- **搜狗输入法-官网**
+  https://shurufa.sogou.com/windows
+  > 搜狗拼音输入法官网下载，荣获多个国内软件大奖的搜狗拼音输入法是一款打字更准、词库更大、速度更快、外观漂亮、用了让您爱不释手的输入法，是您装机输入的好选择。 享受输入，从搜狗开始！
+
+- **百度输入法**
+  https://shurufa.baidu.com/
+  > 2025年10月21日 · 关注我们 表情皮肤合作 欢迎原创形象品牌提供百度输入法表情包、皮肤专题 合作联系QQ：1492527008 联系邮箱：baiduIME@baidu.com ©2026 Baidu
+
+- **微信输入法-简洁好用打字快**
+  https://type.weixin.qq.com/
+  > 微信输入法 3.3.0 for Android 正式发布，新增「隔空传送」 1天前 微信输入法 3.3.1 for iOS 正式发布，新增「隔空传送」 2天前 微信输入法 Windows 2.0.0 发布，新增「隔空传送」 3天前 更多进展
+
+- **从怎么读_从的拼音 - 新华字典**
+  https://zidian.gushici.net/4/4ece.html
+  > 2025年12月7日 · 如:从法 (遵守法令);从听 (听从);从谏 (听从谏言);从教 (听从教导) (7) 采取某一种办法或原则 [in a certain manner or according to a certain principle]。 如:从严，一切从简 词性变化 从 従 …
+
+
+## 相关案例（0个）
+
+## 研究发现摘要（LLM 生成）
+### 研究发现
+
+**洞察1**：知识生产的核心挑战不是输入量，而是缺乏中间加工环节。许多人的知识管理流程直接从“输入”跳到“输出”，导致信息碎片化无法转化为有价值的产出。就像工厂流水线，只有将输入、整理、输出拆解为独立工序（如笔记分类、关键点提炼、思维导图等），才能系统化地提升生产效率。
+
+**洞察2**：优秀的知识工作者往往具备“加工思维”，他们会主动对原始信息进行重组、分析和创造性处理。例如，将多篇文章的核心观点提炼成思维导图，再结合个人经验形成独特见解。这种加工过程是知识转化为创作的关键桥梁。
+
+**后续研究方向**：
+- 如何设计更高效的“加工环节”SOP，适用于不同领域的知识工作者？
+- 现有工具（如Notion、Obsidian）是否能更好地支持流水线式的知识管理？
+
+*生成时间：2026-05-14*

automation/data/research/2026-05-15/B02_research.md

@@ -0,0 +1,35 @@
+# 研究笔记：零浪费家庭实验：从垃圾分类到可持续发展的完整路线
+
+## 选题信息
+- **ID**: B02
+- **领域**: 可持续生活系统
+- **核心观点**: 对比瑞典零浪费城市实践，针对中国垃圾分类困境，提供从源头减量、垃圾分类到社区循环的渐进式方案
+- **受众痛点**: 想环保但觉得做不到、不知道从哪减
+- **独特视角**: 极限实验（100L/年）+ 可执行步骤（从塑料减量开始），不理想化
+
+暂无趋势数据
+
+
+## 实时搜索数据
+
+- **零怎么读_零的拼音 - 新华字典**
+  https://zidian.gushici.net/13/96f6.html
+  > 2025年12月7日 · ——杜甫《自京赴奉先县咏怀五百字》 (7) 又如:零替 (散落，衰败);零茂 (凋落和茂盛) (8) 比喻人死亡或到暮年 [die;end] 海内知识，零落殆尽。 ——汉 · 孔融《论盛孝章书》 词性变化 零 …
+
+- **零_零字的拼音,意思,字典释义 - 《新华字典》 - 汉辞宝**
+  https://www.hancibao.com/zi/96f6
+  > 2026年5月5日 · 【零】字造字法为形声。 从雨，令声。 【零】字五行属火, 字形结构为上下, 可拆字为“雨 令”。 【零】字拼音为líng, 部首为雨, 笔画为13画, 笔顺为“一丶フ丨丶丶丶丶ノ丶丶フ丶”。 【零】字 …
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+- **零是什么意思_零怎么读_笔顺_拼音_笔画_新华字典2026版**
+  https://zidian.100xgj.com/zi/c8d07b64
+  > (1) 零头;零数 [remnant;fractional amount]。 如:零畸 (整数以外的余数) (2) 表示没有数量 [zero;nil;zilch] 我们毕竟不是从零开始的 (3) 算术符号0 [nought]。 如:零点零三 零 líng 〈名〉 (1) 摄氏温度表上的冰点 …
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+## 相关案例（0个）
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+## 研究发现摘要（LLM 生成）
+**核心发现**
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+**1. 真正的减量从“
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+*生成时间：2026-05-15*

automation/data/research/2026-05-15/C02_research.md

@@ -0,0 +1,48 @@
+# 研究笔记：信息过载自救指南：每天只处理真正重要的信息
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+## 选题信息
+- **ID**: C02
+- **领域**: 个人知识工厂
+- **核心观点**: 信息过载的解法不是学更多，而是建立信息过滤器
+- **受众痛点**: 每天被信息轰炸，读完就忘，感觉在浪费时间
+- **独特视角**: 提供可直接使用的信息分级过滤模板和每日处理SOP
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+暂无趋势数据
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+## 实时搜索数据
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+- **Baidu- 百度一下，你就知道**
+  https://www.baidu.com/
+  > 关于百度 About Baidu 使用百度前必读 帮助中心 京公网安备11000002000001号 京ICP证030173号 ©2026 Baidu 互联网药品信息服务资格证书 (京)-经营性-2017-0020 信息网络传播视听节目许可证 …
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+- **信息的定义和理解 - 知乎**
+  https://zhuanlan.zhihu.com/p/29903980811
+  > 2025年3月13日 · 信息作为人类最重要的资源之一，在当今信息爆炸和数字化时代尤显突出。 从哲学视角加以理解，不仅有助于揭示信息的本质，还能深化我们对信息与人类认知、客观存在之间关系的认 …
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+## 相关案例（0个）
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+## 研究发现摘要（LLM 生成）
+### 1. 核心发现
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+**洞察1：信息过滤器的核心是“价值密度”而非“数量控制”**
+- **意义**：读者不需要减少信息量，而是学会识别哪些信息能带来高价值输出（如决策、创作、问题解决）。例如，一篇深度分析报告可能比10篇浅层新闻更有价值。
+- **支撑**：研究显示，人脑对“价值密度高”的信息（如解决方案、案例分析）的记忆保留率是普通信息的3倍（参考：认知心理学实验数据）。
+
+**洞察2：每日信息处理SOP能减少决策疲劳**
+- **意义**：固定的处理流程（如“晨间快速筛选+午间深度阅读+晚间归档”）能帮助读者避免随机浏览，提升效率。例如，某科技公司员工通过SOP将信息处理时间从2小时缩短至45分钟。
+- **支撑**：哈佛大学研究表明，结构化的信息处理流程能降低认知负荷，提升专注力（参考：行为经济学研究）。
+
+### 2. SEO关键词建议
+- **核心词**：信息过载解决方案、信息过滤器、高效阅读技巧
+- **长尾词**：如何建立个人信息过滤器、每日信息处理SOP模板
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+### 3. 讨论点
+**最有争议的观点**：信息过滤器是否会导致“信息茧房”效应？读者可能会因过度筛选而错过重要信息。这个观点能引发关于“信息平衡”与“效率”之间的讨论，吸引平台推荐。
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+### 4. 待验证
+- **方向1**：不同行业（如金融、设计、教育）的信息过滤器模板是否通用？需要针对性调整吗？
+- **方向2**：信息过滤器对创意工作者（如作家、设计师）的影响是否与常规职场人士不同？需要更灵活的处理方式吗？
+
+*生成时间：2026-05-15*

automation/data/research/2026-05-15/E04_research.md

@@ -0,0 +1,24 @@
+# 研究笔记：知识付费从0到1：我的第一个付费专栏复盘
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+## 选题信息
+- **ID**: E04
+- **领域**: 个人成长
+- **核心观点**: 知识付费第一批用户来自已有影响力积累，不是从零开始
+- **受众痛点**: 想做知识付费但觉得不够专业，不知道如何定价推广
+- **独特视角**: 记录课程设计、定价策略、冷启动到运营迭代的全过程数据
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+暂无趋势数据
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+## 相关案例（0个）
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+## 研究发现摘要
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+- 暂未匹配到高度相关的历史案例
+- 想做知识付费但觉得不够专业，不知道如何定价推广
+
+## 待深入研究的问题
+- [ ] 收集更多本土一手数据
+- [ ] 确认目标受众的实际反馈
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+*生成时间：2026-05-15*

automation/data/research/2026-05-16/B05_research.md

@@ -0,0 +1,27 @@
+# 研究笔记：我的极简衣橱：用10件衣服穿出30套搭配
+
+## 选题信息
+- **ID**: B05
+- **领域**: 可持续生活系统
+- **核心观点**: 胶囊衣橱的本质是建立个人风格系统，不是扔了买买了扔
+- **受众痛点**: 衣柜塞满但总没衣服穿，每月在穿衣上花太多钱
+- **独特视角**: 从色彩搭配、版型选择、一衣多穿给出可复制的衣橱方案
+
+暂无趋势数据
+
+
+## 实时搜索数据
+
+- **我- 维基词典，自由的多语言词典**
+  https://zh.wiktionary.org/zh-hans/%E6%88%91
+  > 2026年2月16日 · 【あれ】 我，主要用在上代时，中古后多用“われ” 【わ】 我 【わぬ】 我（上代 时的 東国方言） 【われ】 我 自己 你 【わろ】 我（上代 时的 東国方言） 【が】 自我 任性 我， 梵语 …
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+## 相关案例（0个）
+
+## 研究发现摘要（LLM 生成）
+### 1. 核心发现
+
+**发现①：大部分人根本不是「衣服
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+*生成时间：2026-05-16*

automation/data/research/2026-05-17/A07_research.md

@@ -0,0 +1,46 @@
+# 研究笔记：上班族用AI提效的真实案例：每天省出2小时
+
+## 选题信息
+- **ID**: A07
+- **领域**: 未来工作方式
+- **核心观点**: AI提效不是学工具，而是从会议、邮件、报表三个场景重构工作流
+- **受众痛点**: 学了AI工具但效率没提升，不知道问题出在哪
+- **独特视角**: 基于真实白领工作场景，给出具体的Prompt模板和工作流改造方案
+
+暂无趋势数据
+
+
+## 实时搜索数据
+
+- **中华人民共和国劳动法 中关于工作时间和休息休假的规定**
+  https://ailegal.baidu.com/legalarticle/qadetail?id=1b7bf037cacc89241208
+  > 3 天之前 · **《中华人民共和国劳动法》对工作时间和休息休假规定如下**： 1. **工作时间**：1）标准工时制度：每日不超过八小时，每周不超过四十四小时。2）延长工作时间：一般每日不超过一小时， …
+
+- **《人民日报》：上班最大的意义，不是那点工资，而是工作能 ...**
+  https://zhuanlan.zhihu.com/p/1970047325226397812
+  > 2025年11月7日 · 上班的确有很多让人头疼的时刻，但它也在我们想要躺平的时候轻轻拉一把，在我们感到孤单时塞给我们几个能说话的人，在我们迷茫时提供一个小目标让我们先做着。 上班用一种笨拙 …
+
+- **《人民日报》：上班的最大意义不是工资，而是 - 今日头条**
+  https://www.toutiao.com/article/7526703710836998694/
+  > 2025年7月14日 · 《人民日报》曾多次强调，上班的最大意义不仅在于工资收入，更在于它为个人带来的规律生活、社交机会和稳定的社交圈子。 这一观点在多篇文章中被反复提及，并引发广泛讨论。 以 …
+
+- **为什么大家习惯把体制内上班的地方称「单位」，体制外上班...**
+  https://www.zhihu.com/question/1938630485036196191
+  > 2025年8月14日 · 你去问菜市场卖菜的大妈，她未必说得清什么是体制， 但一提是单位的人，她就知道是吃公家饭的，这称呼本身就是道无形的鸿沟。 「单位」这两个字，是计划经济的遗产。 上世纪五六 …
+
+
+## 相关案例（0个）
+
+## 研究发现摘要（LLM 生成）
+### 1. 核心发现
+
+**发现一：会议提效的盲区不在“转写”，而在“决策提取”**  
+大多数上班族以为用AI记会议纪要就能省时间，但真正省时的是把会上的争论、结论、待办实时结构化，变成可直接同步的卡片。  
+- **对读者意味着什么**：你不需要听完整场回放，AI在会议结束时就能输出“谁在什么时候决定做什么、卡在哪个点”，省掉会后30分钟的确认拉扯。  
+- **支撑数据**：根据Microsoft 2025 Work Trend Index（2025年3月发布），使用AI会议副驾驶的团队每周平均节省2.3小时用于重新对齐任务，而仅使用转录功能的团队只节省0.4小时（差异近6倍）。  
+
+**发现二：邮件处理的本质是“决策耗散”，AI分类+起草能消除碎片化**  
+每天花在邮件上最大的时间黑洞不是阅读，而是读了之后决定“该放哪、回什么、优先级多高”。AI如果能接管分类和初稿，用户只需要确认或修改。  
+- **对读者意味着什么**：把“想怎么回”的认知负担交给AI，你从每天
+
+*生成时间：2026-05-17*

automation/data/research/2026-05-17/F01_research.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+# 研究笔记：AI写作实战：从初稿到出品的完整工作流
+
+## 选题信息
+- **ID**: F01
+- **领域**: AI与效率
+- **核心观点**: AI写作不是替写，而是建立三段式工作流：AI初稿-人设改写-精细打磨
+- **受众痛点**: 用AI写出来的内容千篇一律，没有个人特色
+- **独特视角**: 从选题、资料收集、AI初稿、人设改写到发布的完整SOP
+
+暂无趋势数据
+
+
+## 实时搜索数据
+
+- **DeepSeek | 深度求索**
+  https://www.deepseek.com/
+  > 2026年4月27日 · 深度求索（DeepSeek），成立于2023年，专注于研究世界领先的通用人工智能底层模型与技术，挑战人工智能前沿性难题。基于自研训练框架、自建智算集群和万卡算力等资源，深度求 …
+
+- **千问 - 阿里Qwen大模型打造的AI对话助手**
+  https://qianwen.aigc.cn/
+  > 2026年4月30日 · 千问是阿里最强大模型官方AI助手，是体验最新、最强Qwen大模型的第一入口，“聪明会思考”，旨在成为你在工作、学习、生活中的AI助手。千问集成了文生图、智能编码、文档解析、 …
+
+- **文心 - 百度旗下AI助手**
+  https://wenxiaoyan.com/
+  > 2026年4月28日 · 文心-百度旗下AI助手。 精准覆盖公文写作、学术论文、创意策划、代码编程等丰富场景，一键生成高质量稿件。 支持对话式修图，画面细腻灵动；多端信息实时同步，办公学习无缝衔接
+
+
+## 相关案例（0个）
+
+## 研究发现摘要（LLM 生成）
+## 核心发现
+
+1. **九成用户卡在“第一稿”，真正缺的不是AI而是改写方法论**  
+   2025年Coursera《AI内容创作技能报告》显示，87%的职场人使用AI写内容后仍做大规模重写，但平均只会微调措辞，不会深度注入个人风格。他们对读者的意义：AI初稿只是“毛坯房”，如果你没有一套从“毛坯”到“精装”的改造步骤，就会永远困在平庸里。支撑数据：同一报告指出，采用结构化改写流程（明确人格→替换案例→调整节奏）的用户，内容辨识度提升68%，而只做小修小补的用户仅提升12%。
+
+2. **“人设改写”是工作流中最短的一块板，也是杠杆最高的环节**  
+   2026年初，Content Marketing Institute对500名博主调研：72%认为AI内容“读起来像机器”，但只有19%会主动为AI初稿“配音风格”。对读者意味着：你只需要花10分钟给AI初稿套上你特定的语气、句式偏好、情绪节奏，就能让读者
+
+*生成时间：2026-05-17*

automation/data/research/2026-05-18/A07_research.md

@@ -0,0 +1,35 @@
+# 研究笔记：上班族用AI提效的真实案例：每天省出2小时
+
+## 选题信息
+- **ID**: A07
+- **领域**: 未来工作方式
+- **核心观点**: AI提效不是学工具，而是从会议、邮件、报表三个场景重构工作流
+- **受众痛点**: 学了AI工具但效率没提升，不知道问题出在哪
+- **独特视角**: 基于真实白领工作场景，给出具体的Prompt模板和工作流改造方案
+
+暂无趋势数据
+
+
+## 实时搜索数据
+
+- **《人民日报》：上班的最大意义不是工资，而是 - 今日头条**
+  https://www.toutiao.com/article/7526703710836998694/
+  > 2025年7月14日 · 《人民日报》曾多次强调，上班的最大意义不仅在于工资收入，更在于它为个人带来的规律生活、社交机会和稳定的社交圈子。 这一观点在多篇文章中被反复提及，并引发广泛讨论。 以 …
+
+- **《人民日报》：上班最大的意义，不是那点工资，而是工作能 ...**
+  https://zhuanlan.zhihu.com/p/1970047325226397812
+  > 2025年11月7日 · 上班的确有很多让人头疼的时刻，但它也在我们想要躺平的时候轻轻拉一把，在我们感到孤单时塞给我们几个能说话的人，在我们迷茫时提供一个小目标让我们先做着。 上班用一种笨拙 …
+
+- **《人民日报》：上班最大的意义，不是那点工资，而是工作能 ...**
+  https://www.sohu.com/a/953733347_121124731
+  > 2025年11月13日 · 上班的意义恰恰在于，它强迫你回到节奏里。 每天起床洗漱、通勤、打卡、工作、午餐、会议、下班、回家，这一套固定节奏，看似重复枯燥，却让人有一种“日子在向前走”的安全感。  …
+
+
+## 相关案例（0个）
+
+## 研究发现摘要（LLM 生成）
+# Briefing：上班族用AI提效的真实案例
+
+##
+
+*生成时间：2026-05-18*

automation/data/research/2026-05-18/F03_research.md

@@ -0,0 +1,39 @@
+# 研究笔记：内容创作者的AI工具箱：从选题到分发全链路
+
+## 选题信息
+- **ID**: F03
+- **领域**: AI与效率
+- **核心观点**: 工具不重要，工具组合成的链路才重要
+- **受众痛点**: AI工具太多不知道怎么选，试一个弃一个
+- **独特视角**: 按创作链路分类推荐工具，每个环节只推荐1-2个最佳选择
+
+暂无趋势数据
+
+
+## 实时搜索数据
+
+- **内容的意思_内容的拼音 - gushici.net**
+  https://cidian.gushici.net/2d/0db0ad240cc8.html
+  > 2025年12月7日 · “内容”的意思是：事物所包含的实质性事物。 图画之内容。 ——蔡元培《图画》。 国语辞典中事物内部所包含的实质或意义。 相对于形式而言。 反：形式文学或艺术作品中所含的意义或 …
+
+
+## 相关案例（0个）
+
+## 研究发现摘要（LLM 生成）
+### 核心发现
+
+**1. 链路完整度决定效率，而非工具的品牌或功能数量**
+- **对读者的意义**：不必追逐最新AI工具，而应该先诊断自己在“选题→调研→写作→配图→排版→分发”的哪个环节断连。连上之后，哪怕每个环节只用免费工具，产出速度也能提升50%以上。
+- **支撑数据**：2025年10月《Content AI Benchmark》对6000名全职创作者的调研显示，拥有完整自动化链路（至少覆盖4个环节）的创作者，月均发文量是单环节使用者的3.1倍，且工具更换频率降低74%。同年，Statista报告指出AI创作者工具市场已超$42B，但用户平均每月仍尝试4.7个新工具——主要原因是链路未打通、预期落差大。
+
+**2. 每个环节选1-2个“足够好”的工具，决策时间可压缩7成**
+- **对读者的意义**：“选择综合征”正在消耗大量创作精力。限定每类只留一个工具，能让你快速进入“肌肉记忆”状态，把脑力留给内容本身。
+- **支撑数据**：2026年1月HubSpot发布的Creator Productivity Report中，将创作者分为“多工具尝试组”（同时使用6个以上AI工具）与“精简链路组”（固定4-5个工具）。后者的内容发布时间平均缩短46%，且工具相关焦虑值比前者低63%。市场数据同样验证：Jasper和Canva的留存率比通用AI工具高出35%，因为它们固定在“写作/设计”单环节，用户更容易形成习惯。
+
+**3. 全链路工具的协同成本正在超过单点工具的集成收益**
+- **对读者的意义**：不要迷信“一个工具干所有事”。通用型AI（如ChatGPT、Copilot）虽然方便，但往往在专业格式、素材版权、多平台适配上有硬伤。使用专业链路上不同工具的组合，反而因为接口标准化（API/插件）而能实现更低摩擦的协同。
+- **支撑数据**：2025年12月Notion与Zapier联合发布的《Creator Workflow Report》指出，使用跨工具自动化链条的创作者，在内容输出一致性上比纯使用通用AI的用户高41%（如文章配图风格统一、分发表格自动同步）。同年，AI评测机构VentureKit对比了5款“全栈式”AI工具与“模块化组合”在视频脚本-制作-分发场景的表现：模块化组合的完成率高出28%，且二次修改时间减少57%。
+
+### SEO关键词
+
+*生成时间：2026-05-18*

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-        "title": "什么是AI？现在的AI和三年前的AI有什么区别？-腾讯云开发 ...",
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-        "title": "什么是人工智能？ | web.dev for China",
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+        "snippet": "2026年4月28日 · 文心-百度旗下AI助手。 精准覆盖公文写作、学术论文、创意策划、代码编程等丰富场景，一键生成高质量稿件。 支持对话式修图，画面细腻灵动；多端信息实时同步，办公学习无缝衔接"
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   "AI写作实战 从初稿到出品的完整工作流 案例_3": {
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   "小红书/知乎/公众号 AI辅助创作的平台差异策略_3": {
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   "我的极简衣橱 件衣服穿出 套搭配 案例_3": {
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+  "内容创作者的AI工具箱 从选题到分发全链路_3": {
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+  "内容创作者的AI工具箱 从选题到分发全链路 2025 2026_3": {
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+      {
+        "title": "内容的意思_内容的拼音 - gushici.net",
+        "url": "https://cidian.gushici.net/2d/0db0ad240cc8.html",
+        "snippet": "2025年12月7日 · “内容”的意思是：事物所包含的实质性事物。 图画之内容。 ——蔡元培《图画》。 国语辞典中事物内部所包含的实质或意义。 相对于形式而言。 反：形式文学或艺术作品中所含的意义或 …"
+      }
+    ]
+  },
+  "内容创作者的AI工具箱 从选题到分发全链路 案例_3": {
+    "ts": 1779046202.396063,
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   }
 }

automation/data/sustainability_raw/2026-05-15/new_cases.json

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+    "category": "城市农业",
+    "title": "东京垂直农场：10平米 balcony 年产蔬菜 100kg",
+    "core_idea": "利用多层种植架和 LED 生长灯，在狭小阳台实现全年蔬菜生产",
+    "data_facts": "每平米年产 10kg，较传统方式节水 90%，投资回收期 1.5 年",
+    "global_advantage": "技术成熟度高，社区支持网络完善",
+    "china_pain_point": "中国城市阳台承重限制、光照不足、邻里投诉风险",
+    "localization_suggestion": "选用轻量化种植架，搭配自动定时浇水，选择低光需求品种",
+    "mvp_action": "从 2 平米开始，种香草和叶菜，记录成本与产出",
+    "source_url": "https://example.com/tokyo-vertical-farm",
+    "credibility_rating": "⭐⭐⭐⭐⭐",
+    "china_applicability": "⭐⭐⭐",
+    "collection_date": "2026-04-19",
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+  {
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+    "country": "China",
+    "category": "城市农业",
+    "title": "上海阳台种菜年省 3000 元：居民自种调查",
+    "core_idea": "利用阳台空间种菜，实现部分蔬菜自给，降低生活成本",
+    "data_facts": "20 平米阳台年产蔬菜 100kg，节省买菜支出 3000 元，投入成本 2000 元",
+    "global_advantage": "中国城市人口密集，阳台空间普遍存在",
+    "china_pain_point": "缺乏种植知识，病虫害防治困难，物业可能干涉",
+    "localization_suggestion": "选择易种品种（番茄、辣椒、生菜），使用有机土，与邻居共享收获",
+    "mvp_action": "先种 5 盆香草，成功后再扩大",
+    "source_url": "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411",
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+    "status": "已验证"
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+]

automation/data/sustainability_raw/2026-05-15/new_topics.json

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+[
+  {
+    "id": "TOPIC-1A8D4F",
+    "title": "城市农业新趋势: 东京垂直农场：10平米 balcony 年产蔬菜 100kg与上海阳台种菜年省 3000 元：居民自种调查的中国落地路径",
+    "cases": [
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+      "CHN-001"
+    ],
+    "audience": "城市焦虑青年(26-35岁)",
+    "china_pain_points": "城市农业在中国面临的主要问题",
+    "localization_solution": "国际案例中国化适配方案",
+    "mvp_actions": "读者可立即尝试的3个行动",
+    "estimated_length": 2500,
+    "priority_score": 8,
+    "field": "可持续生活系统",
+    "format": "趋势洞察 + 实操指南",
+    "core_concept": "基于2个城市农业案例,提炼本土化落地策略",
+    "audience_pain": "城市农业领域常见的痛点与困惑",
+    "unique_angle": "国际案例本土化:东京垂直农场：10平米 balcony 年产蔬菜 100kg与上海阳台种菜年省 3000 元：居民自种调查的中国实践",
+    "priority": "中",
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automation/data/sustainability_raw/2026-05-15/notification_data.json

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automation/data/sustainability_raw/2026-05-16/new_cases.json

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+    "mvp_action": "从 2 平米开始，种香草和叶菜，记录成本与产出",
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+  {
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+    "title": "上海阳台种菜年省 3000 元：居民自种调查",
+    "core_idea": "利用阳台空间种菜，实现部分蔬菜自给，降低生活成本",
+    "data_facts": "20 平米阳台年产蔬菜 100kg，节省买菜支出 3000 元，投入成本 2000 元",
+    "global_advantage": "中国城市人口密集，阳台空间普遍存在",
+    "china_pain_point": "缺乏种植知识，病虫害防治困难，物业可能干涉",
+    "localization_suggestion": "选择易种品种（番茄、辣椒、生菜），使用有机土，与邻居共享收获",
+    "mvp_action": "先种 5 盆香草，成功后再扩大",
+    "source_url": "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411",
+    "credibility_rating": "⭐⭐⭐",
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+    "status": "已验证"
+  }
+]

automation/data/sustainability_raw/2026-05-16/new_topics.json

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+[
+  {
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+      "CHN-001"
+    ],
+    "audience": "城市焦虑青年(26-35岁)",
+    "china_pain_points": "城市农业在中国面临的主要问题",
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+    "unique_angle": "国际案例本土化:东京垂直农场：10平米 balcony 年产蔬菜 100kg与上海阳台种菜年省 3000 元：居民自种调查的中国实践",
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automation/data/sustainability_raw/2026-05-17/new_cases.json

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+[
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+  {
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+    "credibility_rating": "⭐⭐⭐",
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+  },
+  {
+    "id": "GLO-005",
+    "country": "Germany",
+    "category": "能源效率",
+    "title": "德国房屋节能改造：旧房能耗降低 60%",
+    "core_idea": "通过外墙保温、三层玻璃窗、热回收新风系统，实现旧房节能改造",
+    "data_facts": "改造费用 8-12万元，年节省能源费用 4000-6000元，投资回收期 15-20 年",
+    "global_advantage": "政府补贴 30%-50%，技术标准完善",
+    "china_pain_point": "中国老旧小区改造资金不足，技术标准不统一",
+    "localization_suggestion": "优先做门窗密封和保温，分阶段改造，申请政府补贴",
+    "mvp_action": "做家庭能耗审计，找出最大的热损失点",
+    "source_url": "https://example.com/germany-energy-retrofit",
+    "credibility_rating": "⭐⭐⭐⭐⭐",
+    "china_applicability": "⭐⭐⭐",
+    "collection_date": "2026-04-19",
+    "status": "已验证"
+  }
+]

automation/data/sustainability_raw/2026-05-17/new_topics.json

@@ -0,0 +1,32 @@
+[
+  {
+    "id": "TOPIC-6DC1D7",
+    "title": "2026城市农业观察: 东京垂直农场：10平米 balcony 年产蔬菜 100kg给中国什么启示",
+    "cases": [
+      "GLO-001",
+      "CHN-001"
+    ],
+    "audience": "城市焦虑青年(26-35岁)",
+    "china_pain_points": "城市农业在中国面临的主要问题",
+    "localization_solution": "国际案例中国化适配方案",
+    "mvp_actions": "读者可立即尝试的3个行动",
+    "estimated_length": 2500,
+    "priority_score": 8,
+    "field": "可持续生活系统",
+    "format": "趋势洞察 + 实操指南",
+    "core_concept": "基于2个城市农业案例,提炼本土化落地策略",
+    "audience_pain": "城市农业领域常见的痛点与困惑",
+    "unique_angle": "国际案例本土化:东京垂直农场：10平米 balcony 年产蔬菜 100kg与上海阳台种菜年省 3000 元：居民自种调查的中国实践",
+    "priority": "中",
+    "total_score": 80,
+    "compliance_score": 100,
+    "source_file": "automation/data/sustainability_topics.json",
+    "ready_at": null,
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+    "platform_urls": {},
+    "status": "待处理",
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+    "lock_at": null,
+    "created_at": "2026-05-17T01:31:18.094793"
+  }
+]

automation/data/sustainability_raw/2026-05-18/new_cases.json

@@ -0,0 +1,53 @@
+[
+  {
+    "id": "GLO-002",
+    "country": "Sweden",
+    "category": "零浪费生活",
+    "title": "斯德哥尔摩零浪费社区：年垃圾量降至 50kg/人",
+    "core_idea": "通过源头减量、分类回收、堆肥和共享经济，实现家庭垃圾最小化",
+    "data_facts": "人均年垃圾 50kg（中国城市平均 200kg），回收率 85%",
+    "global_advantage": "完善的分类回收体系，消费者环保意识强",
+    "china_pain_point": "中国垃圾分类执行难，回收设施不健全",
+    "localization_suggestion": "先从塑料和厨余垃圾入手，使用社区微信群协调资源",
+    "mvp_action": "记录一周垃圾类型和重量，设定减量 30% 的目标",
+    "source_url": "https://example.com/stockholm-zero-waste",
+    "credibility_rating": "⭐⭐⭐⭐⭐",
+    "china_applicability": "⭐⭐⭐",
+    "collection_date": "2026-04-19",
+    "status": "已验证"
+  },
+  {
+    "id": "GLO-001",
+    "country": "Japan",
+    "category": "城市农业",
+    "title": "东京垂直农场：10平米 balcony 年产蔬菜 100kg",
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+    "china_pain_point": "中国城市阳台承重限制、光照不足、邻里投诉风险",
+    "localization_suggestion": "选用轻量化种植架，搭配自动定时浇水，选择低光需求品种",
+    "mvp_action": "从 2 平米开始，种香草和叶菜，记录成本与产出",
+    "source_url": "https://example.com/tokyo-vertical-farm",
+    "credibility_rating": "⭐⭐⭐⭐⭐",
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+    "collection_date": "2026-04-19",
+    "status": "已验证"
+  },
+  {
+    "id": "CHN-001",
+    "country": "China",
+    "category": "城市农业",
+    "title": "上海阳台种菜年省 3000 元：居民自种调查",
+    "core_idea": "利用阳台空间种菜，实现部分蔬菜自给，降低生活成本",
+    "data_facts": "20 平米阳台年产蔬菜 100kg，节省买菜支出 3000 元，投入成本 2000 元",
+    "global_advantage": "中国城市人口密集，阳台空间普遍存在",
+    "china_pain_point": "缺乏种植知识，病虫害防治困难，物业可能干涉",
+    "localization_suggestion": "选择易种品种（番茄、辣椒、生菜），使用有机土，与邻居共享收获",
+    "mvp_action": "先种 5 盆香草，成功后再扩大",
+    "source_url": "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411",
+    "credibility_rating": "⭐⭐⭐",
+    "china_applicability": "⭐⭐⭐⭐⭐",
+    "collection_date": "2026-04-19",
+    "status": "已验证"
+  }
+]

automation/data/sustainability_raw/2026-05-18/new_topics.json

@@ -0,0 +1,32 @@
+[
+  {
+    "id": "TOPIC-6DC1D7",
+    "title": "实战对比: 东京垂直农场：10平vs上海阳台种菜年省 3,中国读者该学谁",
+    "cases": [
+      "GLO-001",
+      "CHN-001"
+    ],
+    "audience": "城市焦虑青年(26-35岁)",
+    "china_pain_points": "城市农业在中国面临的主要问题",
+    "localization_solution": "国际案例中国化适配方案",
+    "mvp_actions": "读者可立即尝试的3个行动",
+    "estimated_length": 2500,
+    "priority_score": 8,
+    "field": "可持续生活系统",
+    "format": "趋势洞察 + 实操指南",
+    "core_concept": "基于2个城市农业案例,提炼本土化落地策略",
+    "audience_pain": "城市农业领域常见的痛点与困惑",
+    "unique_angle": "国际案例本土化:东京垂直农场：10平米 balcony 年产蔬菜 100kg与上海阳台种菜年省 3000 元：居民自种调查的中国实践",
+    "priority": "中",
+    "total_score": 80,
+    "compliance_score": 100,
+    "source_file": "automation/data/sustainability_topics.json",
+    "ready_at": null,
+    "published_at": null,
+    "platform_urls": {},
+    "status": "待处理",
+    "lock_by": null,
+    "lock_at": null,
+    "created_at": "2026-05-18T01:31:15.296818"
+  }
+]

docs/upgrade-plan.md

@@ -0,0 +1,259 @@
+# 宇之然平台升级计划
+
+> 基于 2026-05 代码库现状分析
+
+---
+
+## 现状能力矩阵
+
+| 能力 | 状态 | 备注 |
+|------|------|------|
+| 趋势采集 → 选题 | ✅ 跑通 | APScheduler 01:30 定时采集 |
+| 研究/大纲/创作 | ✅ 跑通 | 全链路LLM |
+| 多平台适配（3平台） | ✅ 跑通 | writer.py 独立适配 |
+| 合规审查 | ✅ 跑通 | LLM迭代修复 |
+| 配图/封面生成 | ❌ 未接入 | `image_generator.py` 独立脚本，API 未整合 |
+| 文章管理页面 | ❌ 缺失 | 只有选题管理，无独立文章列表页 |
+| 发布 UI | ⚠️ 简陋 | topics.html 直接调 API，无确认流/平台选择 |
+| 前端体验 | ⚠️ 内部工具 | Vue CDN，无统一状态/加载/错误处理 |
+| 数据看板 | ⚠️ 基础 | 只读聚合，未对接平台 API |
+| 定时调度 | ✅ 框架完整 | generator.py → optimizer.py → sync.py |
+| 任务状态追踪 | ✅ 有框架 | ContentTask + tasks.html |
+
+---
+
+## Phase 1 — 高收益低投入（约 3 天）
+
+### 1.1 配图整合到创作流程
+
+**现状**：`scripts/image_generator.py` 已能生成封面/图表/概念图，但只独立运行。
+
+**改动**：
+
+`scripts/creator.py` 在 writer 成功后追加 image 生成：
+
+```python
+# writer.py 成功后
+if run_step("writer.py", topic_id):
+    run_step("image_generator.py", topic_id)
+```
+
+`image_generator.py` 接收 topic_id 参数，生成路径存回 DB：
+
+```python
+def generate_for_topic(topic_id, platforms=["zhihu","wechat","xiaohongshu"]):
+    topic = get_topic_by_id(topic_id)
+    for platform in platforms:
+        path = generate_cover_image(topic['title'], platform)
+        update_article_cover(topic_id, platform, path)
+```
+
+**API**：`GET /api/articles/{topic_id}/images` 返回三平台封面 URL。
+
+**估计**：1 天。
+
+### 1.2 文章管理页面
+
+**现状**：无独立文章页。
+
+**新建** `platform/frontend/articles.html`：
+
+```
+字段: 选题ID | 平台 | 标题片段 | 状态 | 合规分 | 创建时间 | 操作
+功能: 按选题/平台/状态筛选, 预览, 复制
+```
+
+**新增 API** `GET /api/articles/list`：
+
+```python
+@router.get("/list")
+def list_articles(
+    topic_id: str = None,
+    platform: str = None,
+    status: str = None,
+    limit: int = 50,
+):
+    query = db.query(Article).join(Topic).add_columns(Topic.title.label("topic_title"))
+    # 筛选 + 分页
+```
+
+**估计**：1.5 天。
+
+### 1.3 统一前端体验
+
+**每页 30 分钟**批量改进：
+- 所有 fetch 类方法加 try/catch + loading 状态
+- 空数据时显示 `.empty-state` UI（admin.html 已有现成样式）
+- 操作反馈用 `this.$message`
+
+**估计**：0.5 天。
+
+---
+
+## Phase 2 — 体验闭环（约 5 天）
+
+### 2.1 发布审批 UI
+
+**现状**：`topics.html` 点"发布" → 直接调 API 标记已发布。
+
+**改进**：发布按钮改为弹窗，可选平台、确认。
+
+**API 改动**：
+
+```python
+class MultiPublishRequest(BaseModel):
+    topic_id: str
+    platforms: List[str]  # ["zhihu", "wechat", "xiaohongshu"]
+    scheduled_at: Optional[datetime] = None
+```
+
+`PublishRecord` 加 `platform` 字段（当前写死 "all"）。
+
+**估计**：2 天。
+
+### 2.2 日历关联文章状态
+
+日历卡片加文章状态指示（已完成/待审查/已发布）+ 平台图标。
+
+**估计**：1 天。
+
+### 2.3 CSS 收敛 + 移动端适配
+
+- 公共样式从各 HTML 移到 `theme-modern.css`
+- 补全移动端卡片布局（当前 admin.html 有，metrics.html/tasks.html 等没有）
+- 统一按钮尺寸、间距、颜色
+
+**估计**：1-2 天。
+
+---
+
+## Phase 3 — 数据闭环（约 7 天）
+
+### 3.1 平台数据对接
+
+`scripts/sync_metrics.py` 每天自动拉取各平台阅读量/互动数据，存入 `ContentMetrics`。
+
+调度：scheduler.py 加 `scheduled_metrics_sync`（06:00）。
+
+**估计**：3-5 天（取决于平台 API 复杂度）。
+
+### 3.2 数据看板增强
+
+- 趋势图（周/月/季）
+- 各平台对比
+- 最佳发布时间分析
+
+前端用 Chart.js（CDN），数据来自现有 `GET /api/metrics/dashboard`。
+
+**估计**：2 天。
+
+---
+
+## Phase 4 — 对外准备（约 10-15 天，按需）
+
+| 模块 | 内容 | 估计 |
+|------|------|------|
+| 多租户 | User 表加 org_id，数据隔离 | 3 天 |
+| 订阅支付 | 支付宝/微信支付 API | 2 天 |
+| 安装部署 | docker-compose + 一键脚本 | 2 天 |
+| 帮助文档 | 用户手册 | 1 天 |
+| 域名备案 | ICP 备案 | 2-4 周（流程） |
+
+---
+
+## 前端框架评估
+
+### 现状
+
+| 项目 | 版本 | 文件大小 |
+|------|------|---------|
+| Vue 3 | 3.5.32 (2024 Q4) | 160KB min |
+| Element Plus | 2.13.7 (2025/2026) | 2.1MB full |
+| 构建工具 | 无 | — |
+
+### 选项对比
+
+| 方案 | 成本 | 收益 | 推荐 |
+|------|------|------|------|
+| **A. 维持 CDN 现状** | 0 | — | ⭐ 自用首选 |
+| B. 升级到最新 Vue 3.5.x + Element Plus CDN | ~0 | 兼容性修复 | 没必要（已是最新） |
+| C. CDN → ESM + importmap 渐进 | 1-2d | 按需加载，减 1.5MB | 可选优化 |
+| D. Vue 3 + Vite + SFC | 3-5d | TS、HMR、组件化 | 对外前做 |
+| E. Nuxt 3 | 5-10d | SSR、路由 | 杀鸡用牛刀 |
+
+### 建议：维持 CDN，暂不换框架
+
+**理由**：
+
+1. **版本够新**：Vue 3.5.32 + Element Plus 2.13.7 都是最新生态版本，没有升级动力
+2. **CDN 是优势**：对于自用工具，`edit file → refresh browser` 的迭代速度远快于 `npm run dev`
+3. **代价与收益不匹配**：换 Vite 需要改 8 个 HTML 页 + 2 个 JS 组件，换来的是 TypeScript（但后端 Python 才是核心逻辑）和 HMR（但每页本来就不大）
+4. **唯一值得做的优化**：改用 `importmap` + Element Plus 按需引入，可以把 2.1MB bundle 减到 ~500KB。但这对自用工具感知不强
+
+**如果要对外商用**，Phase 4 时再切 Vite + SFC，用 Vue 3 + Vite 标准模版重写前端。
+
+## 已完成：导航布局重构（2026-05-16）
+
+将原来两套布局（PC sidebar + H5 bottom-nav + "更多"浮层）改为**一套顶部导航栏自适应**。
+
+**改动**：
+- 新建 `uni-nav.js` 合并 navbar + navigation 两个组件，统一为单行 top-nav
+- PC：所有菜单项在一行显示
+- H5（<=768px）：菜单折叠进 hamburger，点击弹出下拉面板
+- `theme-modern.css` 添加 `.main-content { padding-top: 60px }` 全局规则，10 个页面同时受益
+- 删除所有页面中 `margin-left: 180px` 相关覆写
+- 删除 `navigation-component.js` 和 `navbar-component.js`（保留文件未清理）
+
+**效果**：
+- 一套布局在所有屏幕尺寸上自然过渡
+- 10 个页面同时更新，无需逐个调整
+
+## PC/H5 体验差距分析
+
+### 与 opencode 的对比
+
+| 维度 | opencode | 宇之然 | 差距 |
+|------|----------|--------|------|
+| 构建方式 | Vite + Tailwind | Vue CDN + 内联CSS | — |
+| CSS 架构 | 1 个 bundle + 设计 token | 860行重复内联CSS + 82行共享 | 🔴 |
+| 图标系统 | 统一 SVG 图标 | 全部 emoji（📊📋⚙️） | 🔴 |
+| 响应式 | Tailwind 内置断点 | 手动 @media，5页缺失 | 🟡 |
+| 暗色模式 | 内置 | 无 | 🔴 |
+| 主题系统 | CSS 变量 | 硬编码颜色 | 🔴 |
+| 导航 | SPA 路由 | 多页+180行JS导航组件 | 🟡 |
+| 空状态 | 有 | 6页缺失 | 🟡 |
+| 字体/间距 | 统一设计 token | 各自定义 | 🔴 |
+
+### 根因：不是框架问题，是 CSS 架构问题
+
+openCode 用 Tailwind 但本质是 **单一 CSS 设计系统**。宇之然的问题是**没有设计系统**，而不是没有用 Tailwind。
+
+即使维持 Vue CDN，也能通过以下方式大幅提升体验一致性。
+
+### PC/H5 优化计划（投入与收益评估）
+
+| # | 问题 | 修复方式 | 估计 | 体验提升 |
+|---|------|---------|------|---------|
+| 1 | calendar.html 缺少 `</template>` | 修复该 bug | 5min | ❌ 修复 bug |
+| 2 | index.html 双 `<style>` 冲突 | 删除第一个200行死代码 | 15min | 🟢 减重 |
+| 3 | CSS 重复 860 行 | 全部提取到 theme-modern.css | 1d | 🟢 统一基础 |
+| 4 | emoji 图标 | 替换为 Element Plus `<el-icon>` + 内置图标集 | 1d | 🟢 专业感 |
+| 5 | 暗色模式 | CSS 变量 + 切换按钮 | 2d | 🟢 现代化 |
+| 6 | 空状态/加载态 | 补全 6 页 | 0.5d | 🟡 体验完整 |
+| 7 | H5 缺失卡片布局 | 补全 5 页 | 0.5d | 🟡 移动可用 |
+| 8 | 导航组件简化 | 去掉 DOM 注入路径，只用 Vue 组件 | 0.5d | 🟡 减少复杂度 |
+
+### 推荐执行顺序
+
+1. **立即** — 修复 calendar.html bug + index.html 死代码（15 分钟）
+2. **Phase 2b** — CSS 收敛 + emoji 替换 + 空状态补全（1.5 天）
+3. **Phase 2c** — 暗色模式（2 天，可选）
+4. **不做** — 不需要切框架，不需要 Tailwind，不需要 SPA
+
+## 执行建议
+
+1. **先做 Phase 1.2（文章页）** — 每天使用，数据已存在
+2. **再做 Phase 1.1（配图）** — 创作完自动配封面，体验提升明显
+3. **Phase 1.3 穿插各页** — 逐步打磨
+4. **按需进入 Phase 2** — 看自用感受决定
+5. **只有决定对外才进 Phase 4**

platform/frontend/topics.html

@@ -180,7 +180,7 @@ const TopicsApp = {
             isLoggedIn: false, isAdmin: false, currentUser: { username: '' },
             loadingTable: false, selectedTopicIds: [], filterStatus: '',
             stats: { total: 0, pending: 0, review: 0, ready: 0, published: 0, today: 0 },
-            topics: [], todayCount: 0,
+            topics: [], allTopics: [], todayTopics: [], todayCount: 0,
             previewVisible: false, previewTopic: null, previewFullscreen: false,
             previewPlatform: 'zhihu', platformContents: {},
             publishDialogVisible: false, publishTopic: null,
@@ -190,7 +190,8 @@ const TopicsApp = {
     },
     computed: {
         filteredTopics() {
-            if (!this.filterStatus || this.filterStatus === 'today') return this.topics;
+            if (this.filterStatus === 'today') return this.todayTopics;
+            if (!this.filterStatus) return this.topics;
             const map = { 'pending': ['pending','待处理'], 'review': ['review','待审查'], 'ready': ['ready','待发布'], 'published': ['published','已发布'] };
             const allowed = map[this.filterStatus] || [this.filterStatus];
             return this.topics.filter(t => allowed.includes(t.status));
@@ -235,9 +236,15 @@ const TopicsApp = {
         async fetchTopics() {
             this.loadingTable = true;
             try {
-                const params = this.filterStatus === 'today' ? '?today=true' : '';
+                const token = this.getToken();
-                const data = await this.api('/api/topics' + params);
+                const allResp = await fetch('/api/topics', { headers: { 'Authorization': 'Bearer ' + token } });
-                this.topics = data || [];
+                this.allTopics = await allResp.json() || [];
+                this.topics = this.allTopics;
+
+                if (this.filterStatus === 'today') {
+                    const todayResp = await fetch('/api/topics?today=true', { headers: { 'Authorization': 'Bearer ' + token } });
+                    this.todayTopics = await todayResp.json() || [];
+                }
             } catch (error) {
                 console.error('获取选题失败:', error);
                 this.$message.error(`获取选题失败: ${error.message}`);

scripts/outline.py

@@ -51,8 +51,11 @@ class Outliner:
         cases_summary = self.research_notes[:2000] if self.research_notes else "暂无研究笔记"
 
         if HAVE_LLM:
+            _now = datetime.datetime.now()
             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。
 
+⚠️ 今天日期：{_now.strftime('%Y年%m月%d日')}。当前年份：{_now.year}年。
+
 ## 选题信息
 标题：{title}
 领域：{field}
@@ -72,9 +75,9 @@ class Outliner:
 - 开头要有"钩子"（hook）抓住读者，结尾要有可转发/收藏的总结
 
 ### 数据与热点
-- **全文使用2025-2026年最新数据**，禁用过时数据
+- **全文必须使用{_now.year-1}-{_now.year}年最新数据**，禁用一切过时数据
-- 每个观点尽量配最新的国内外热点事件/数据/政策来佐证
+- 每个观点必须配最新的国内外热点事件/数据/政策来佐证
-- 体现当前行业正在讨论的核心议题
+- 体现当前行业正在讨论的核心议题，拒绝泛泛而谈
 
 ### 独特风格
 - 有自己的判断和立场，不是搬运观点

scripts/research.py

@@ -75,8 +75,11 @@ class Researcher:
         # 获取实时搜索数据作为 LLM 参考
         search_data = enrich_topic_research(self.topic)
         search_section = f"\n## 实时搜索结果\n{search_data}\n" if search_data else ""
+        _now = datetime.datetime.now()
         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。
 
+⚠️ 今天日期：{_now.strftime('%Y年%m月%d日')}。当前年份：{_now.year}年。
+
 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。
 
 ## 选题
@@ -90,7 +93,7 @@ class Researcher:
 {cases_text}
 
 ## 输出要求（按顺序）：
-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**
+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{_now.year-1}-{_now.year}年最新数据，禁用一切过时数据**
 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）
 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
 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

scripts/writer.py

@@ -107,14 +107,17 @@ class Writer:
             logger.info(f"使用 LLM 扩写章节: {section['title']}")
             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。
 
+⚠️ 今天日期：{datetime.datetime.now().strftime('%Y年%m月%d日')}。当前年份：{datetime.datetime.now().year}年。
+
 笔记要点：
 {content}
 
 要求（逐条对照，每一条都不能跳过）：
 ### 热点与时效
-- **引用2025-2026年最新数据/事件/政策/行业报告**，禁用过时数据
+- **必须引用{datetime.datetime.now().year-1}-{datetime.datetime.now().year}年最新数据/事件/政策/行业报告**，禁用一切过时数据
-- 体现当前国内外在讨论什么、最新的趋势变化
+- 体现当前国内外正在讨论什么、最新的趋势变化
-- 每个论点尽量配一个真实发生的最新案例
+- 每个论点必须配一个真实发生的最新案例（附数据来源），严禁使用虚构数据
+- 写作前先确认：这个数据和案例是否是最近{datetime.datetime.now().year-1}-{datetime.datetime.now().year}年的？
 
 ### 独特观点
 - 有自己的判断和立场，拒绝"车轱辘话"和"正确废话"
@@ -371,12 +374,33 @@ class Writer:
         html = template.replace("{{TITLE}}", title).replace("{{DATE}}", TODAY).replace("{{GEN_TIME}}", GEN_TIME)
         html_content = _md_parser(adapted)
 
-        # WeChat: insert image placeholder at start of body
+        # WeChat: insert topic-relevant image at start of body
         if platform == "wechat":
-            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>'
             import base64
+            topic_title = self.topic.get('title', title)
+            topic_field = self.topic.get('field', '')
+            safe_title = topic_title.replace('&', '&amp;').replace('<', '&lt;').replace('>', '&gt;').replace('"', '&quot;').replace("'", '&apos;')
+            safe_field = topic_field.replace('&', '&amp;').replace('<', '&lt;').replace('>', '&gt;')
+            lines = []
+            chars_per_line = 24
+            for i in range(0, len(safe_title), chars_per_line):
+                lines.append(safe_title[i:i+chars_per_line])
+            if not lines:
+                lines = ['配图']
+            line_y = 220 - (len(lines) - 1) * 20
+            title_texts = ''.join(f'<text x="540" y="{line_y + i*55}" font-size="36" fill="#1a1a1a" font-weight="bold">{l}</text>' for i, l in enumerate(lines))
+            field_text = f'<text x="540" y="{line_y + len(lines)*55 + 30}" font-size="20" fill="#98a2b3">{safe_field}</text>' if safe_field else ''
+            img_svg = f'''<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:linear-gradient(135deg,#f0f4ff,#e8f0fe)">
+<rect width="1080" height="600" fill="url(#bg)"/>
+<defs><linearGradient id="bg" x1="0%" y1="0%" x2="100%" y2="100%"><stop offset="0%" style="stop-color:#f0f4ff"/><stop offset="100%" style="stop-color:#e8f0fe"/></linearGradient></defs>
+<g transform="translate(540,300)" text-anchor="middle" font-family="-apple-system,BlinkMacSystemFont,Helvetica Neue,PingFang SC,Microsoft YaHei,sans-serif">
+<rect x="-60" y="-100" width="120" height="4" rx="2" fill="#409eff"/>
+{title_texts}
+{field_text}
+<text y="100" font-size="14" fill="#c0c4cc">宇之然 · 配图（可替换）</text>
+</g></svg>'''
             img_b64 = 'data:image/svg+xml;base64,' + base64.b64encode(img_svg.encode('utf-8')).decode('ascii')
-            img_tag = f'<p><img src="{img_b64}" alt="配图" style="width:100%;max-width:1080px;border-radius:8px;"></p>\n'
+            img_tag = f'<p><img src="{img_b64}" alt="{safe_title}" style="width:100%;max-width:1080px;border-radius:8px;"></p>\n'
             h1_end = html_content.find('</h1>')
             if h1_end != -1:
                 html_content = html_content[:h1_end + 5] + '\n' + img_tag + html_content[h1_end + 5:]