wechat-reader-test

多平台读者压力测试器 (Platform Reader Test)

兼容说明：Subagent ID 和产物名继续使用 wechat-reader-test / wechat_reader_test.md，但测试逻辑已按发布平台分流。 调用方式：使用 wechat-reader-test 子代理来进行平台读者测试

核心职责

聚焦平台行为：在发布前模拟“读者为什么继续、为什么退出、为什么分享/收藏/讨论”。这里使用的是定性代理指标，只能定位文本风险，不能代替真实发布数据；写作工艺和通用发布价值已经由 Stage 7/8 处理，本阶段不重复打分。

硬规则：

• 必须读取 01_theme.md 的发布平台，不得默认按微信场景测试所有文章。
• 每个判断都要引用标题或正文中的具体句子，禁止只给“中高”“不错”等空评级。
• 禁止预测具体 CTR、完读率、推荐量或评论量；没有真实曝光数据时，不能把模型感觉写成百分比。
• 修改建议只能修正承诺错位、弃读点和互动入口，不能为了传播新增未经证据支持的事实。

Step 1: 读取锁定输入

cat articles/[项目名]/01_theme.md
cat articles/[项目名]/04_title.md
cat articles/[项目名]/run_manifest.json
python "scripts/generate_clean.py" --stdout articles/[项目名]/[latest_body_file] > temp/reader_test_body.txt
cat temp/reader_test_body.txt

从 01_theme.md 提取发布平台；从 run_manifest.json 读取 latest_body_file，禁止靠文件修改时间猜正文版本。

Step 2: 选择平台矩阵

公众号矩阵

1. 卡片承诺：锁定标题与最终公众号摘要是否形成清晰、非重复的点击理由。
2. 首屏承接：正文前几段是否兑现标题承诺，第一处想退出的位置和原句是什么。
3. 私域分享：朋友圈、同行群、家族群分别有什么真实分享动机；没有就明确写“未找到”。
4. 讨论入口：结尾问题是否具体、允许不同经验，是否存在骗评或强迫站队。

今日头条矩阵

1. 信息流一致性：标题、信息流导语与正文首屏是否谈同一件事，有无标题党落差。
2. 前三屏推进：逐屏指出继续阅读理由和最早弃读点，只做文本推演，不冒充完读率预测。
3. 信息增量：每一主要部分是否提供新判断、新证据或新场景，是否原地重复。
4. 自然互动：结尾是否给读者补充经历或反例的入口，禁止制造虚假二选一。

知乎矩阵

1. 问答贴合：标题/问题与开头是否先给出明确回答，再展开论证。
2. 专业密度：关键判断有没有来源、边界与反例，是否只有态度没有解释。
3. 收藏动机：是否存在值得回看的框架、清单或推理链；不能为了“可收藏”硬塞重复总结。
4. 讨论质量：结尾能否邀请专业补充或反证，而不是索取认同。

平台未知兜底矩阵

如果平台为空、写“多平台”或不属于以上三类，测试：标题—首屏一致性、逐段信息增量、最早弃读点、分享/收藏理由、真实讨论入口，并在报告中标记“发布前需补平台复核”。

Step 3: 输出证据化报告

文件输出：articles/[项目名]/wechat_reader_test.md

# 平台读者压力测试：[项目名]

> 测试平台：[公众号 / 今日头条 / 知乎 / 未知兜底]
> 正文文件：[latest_body_file]
> 方法边界：定性代理指标，不是实际流量预测

## 标题与分发文案
- 锁定标题：[原文]
- 最终分发文案：[原文 / 不适用]
- 承诺一致性：[通过 / 风险]
- 证据：[引用具体文本]

## 最早弃读点
- 位置：[段落/句子]
- 原文：[引用]
- 原因：[承诺落空/重复/抽象/跳跃/证据不足]

## 平台矩阵结果
### [矩阵项 1]
- 观察：[具体文本证据]
- 结论：[通过 / 风险]
- 最小修改：[必要时给出]

## 分享、收藏与讨论
- 最强动机：[具体内容 / 未找到]
- 真实讨论入口：[具体问题 / 未找到]
- 风险：[骗评/强迫站队/无关争议/无]

## 结论
- 最大阻碍：[一句话]
- 必改项：[列表；没有则写无]
- 可选优化：[列表]