Skill Store 33

Content Factory

Scores hot-topic pools from 10+ platforms with an LLM (DeepSeek or ZAI) on heat, timeliness and crea

by aaaaqwq · MIT

The skill

Scores hot-topic pools from 10+ platforms with an LLM (DeepSeek or ZAI) on heat, timeliness and creativity, outputs a Top N topic list as files and pushes topic cards to Telegram via Python scripts. Use when filtering or ranking daily content topics from a hotpool or sending scored topics to Telegram.

content-factory

内容工厂——从热点池批量筛选评分选题，生成内容选题卡片并推送

使用场景

  • 每日内容选题自动筛选（从 10+ 平台热点池中 AI 评分 Top 10）
  • 选题卡片格式化推送到 Telegram
  • 内容管线核心组件，衔接 content-source-aggregator（上游采集）和内容创作（下游）

使用方法

# 评分今天的热点池（默认 Top 10）
python ~/clawd/skills/content-factory/scripts/topic_scorer.py

# 指定日期 / 数量
python topic_scorer.py --date 2026-03-22 --top 5

# 不推送，只输出
python topic_scorer.py --no-send

# Dry run（不调 LLM，用随机分测试）
python topic_scorer.py --dry-run

# 只评分前 N 条热点
python topic_scorer.py --limit 20

# 推送已评分的选题到 Telegram
python ~/clawd/skills/content-factory/scripts/topic_presenter.py --date 2026-03-22 --top 5
python topic_presenter.py --dry-run

评分维度（权重可配）

维度 权重 说明
heat 0.35 热度和讨论量
timeliness 0.25 话题新鲜度
creativity 0.40 创作空间（纯新闻搬运低分）

配置要求

  • Python 3.10+, httpx
  • LLM API（DeepSeek 或 ZAI，通过 pass show api/deepseek 配置）
  • ~/clawd/scripts/newsbot_send.py（推送依赖）
  • 热点池目录：~/clawd/workspace/content-pipeline/hotpool/
  • 选题输出目录：~/clawd/workspace/content-pipeline/topics/

相关文件

  • scripts/topic_scorer.py — 核心评分脚本
  • scripts/topic_presenter.py — 选题格式化与推送
  • scripts/aggregator/ — 内容聚合子模块
  • data/topics/ — 历史评分数据
  • data/hotpool/ — 历史热点池快照

Use this skill

Connect your agent to the Skill Store MCP server and ask for it by ref: aaaaqwq/content-factory-65817908811.

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Details

Publisher
aaaaqwq
Category
Business › Social media & video content
License
MIT
Updated
2026-10-14

References

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