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蓝海选题发现

扫描目标赛道在社媒平台上的内容供给与用户需求，找出"需求旺但好内容少"的蓝海选题，输出带优先级的选题清单。

输入

用户 prompt 中提供以下信息（部分可选）：

• 必需：赛道/领域（如"家居收纳"、"Python 教学"、"母婴辅食"）
• 可选：目标平台（小红书、抖音、B站、微博等，默认全平台扫描）
• 可选：竞品账号列表（2–5 个同赛道博主）
• 可选：自己已发布的内容方向（用于差距对比）

输出

# 蓝海选题发现: {赛道}
日期: {date}
目标平台: {平台列表}
扫描竞品: {账号列表}
发现蓝海选题数: {count}

## 摘要
{2-3 句概括最大机会方向}

## 蓝海选题清单

### 🔵 高优先（需求强 + 竞争弱）
| 选题方向 | 需求信号 | 竞争程度 | 建议平台 | 建议内容形式 | 时效性 |
|---------|---------|---------|---------|-------------|--------|

### 🟢 中优先（需求明确 + 竞争适中）
| 选题方向 | 需求信号 | 竞争程度 | 建议平台 | 建议内容形式 | 时效性 |

### ⚪ 观察池（潜在趋势 + 尚需验证）
| 选题方向 | 需求信号 | 竞争程度 | 建议平台 | 建议内容形式 | 时效性 |

## 需求信号来源
{每个选题的需求证据：热搜词、搜索联想词、评论区高频问题等}

## 竞品覆盖盲区
{竞品账号未覆盖但用户有需求的方向}

## 内容形式建议
{针对不同选题推荐的最佳内容形式：图文笔记、短视频、中长视频、直播、合集等}

## 速赢清单
{3-5 个本周可立即动手的选题 + 具体内容角度}

执行步骤

需求信号的三个来源（平台搜索联想词 / 平台热搜 / 评论区未满足需求）及其采法与降级方案，参照 demand-signals.md。三类信号交叉验证，缺一不可。

1. 采集平台实时热点

用 web_fetch 调用热搜 API（参照 hotlist-apis.md），获取各平台当前热门话题：

• 抖音热搜：web_fetch https://60s.viki.moe/v2/douyin
• B站热门：web_fetch https://60s.viki.moe/v2/bili（⚠️ 常 500 不稳定，挂时改用备用源 web_fetch https://v2.xxapi.cn/api/bilibilihot）
• 微博热搜：web_fetch https://60s.viki.moe/v2/weibo
• 知乎热榜：web_fetch https://60s.viki.moe/v2/zhihu
• 头条热榜：web_fetch https://60s.viki.moe/v2/toutiao

从热搜列表中筛选与用户赛道相关的话题，记录热度值，作为时效性选题的候选池。

2. 挖掘搜索联想词

用 web_search 搜索赛道核心关键词，收集搜索引擎和平台的联想词（长尾需求）：

• 搜索 {赛道} site:xiaohongshu.com、{赛道} site:bilibili.com 等，观察搜索建议
• 搜索 {赛道} + 怎么/如何/推荐/避坑/对比/教程 等需求词，发现具体用户问题
• 收集"相关搜索"中出现的长尾词 — 这些代表真实用户需求

将搜索联想词按意图分类：学习型、决策型、问题解决型、种草型。

3. 扫描评论区未满足需求

用 web_search 找到赛道内的热门内容，用 web_fetch 抓取页面，重点分析评论区：

• 高赞评论中反复出现的追问（"求出个 XX 教程"、"能不能讲讲 XX"）
• 用户吐槽现有内容的痛点（"说了等于没说"、"根本没讲到重点"）
• 提问类评论的点赞数 — 点赞越高说明需求越普遍
• 收藏/转发远高于点赞的内容 — 说明实用但表达不够好，可以做得更好

4. 分析竞品账号覆盖

如果用户提供了竞品账号：

• 用 web_search 搜索 site:xiaohongshu.com {竞品昵称} 或 {竞品昵称} {平台} 获取其内容列表
• 按主题分类竞品已发布内容，画出覆盖地图
• 找出覆盖盲区：竞品未做但用户有需求的方向
• 找出质量洼地：竞品做了但质量差（评论区负面反馈多）的方向