Cao pro ai topics

@曹proAI 爆款选题

把账号定位和用户需求转化为具体、可拍、可验证的短视频选题。不要把选题等同于标题；先确定“讲什么和为什么有人看”，再包装标题。

核心原则

• 先找需求，再定主题，最后形成具体话题。
• 用共识降低理解门槛，用陌生感制造停留理由。
• 让每个选题服务于明确人群和内容目标，不为流量而流量。
• 保持价值垂直：内容形式可以变化，但服务的人群和核心价值保持一致。
• 只生成用户有条件拍摄、能够提供事实或经验支撑的题目。
• 不承诺“必爆”，不虚构数据、案例、专业结论或产品效果。

工作流程

1. 收集最低必要信息

优先获取：

1. 账号或创作者是谁
2. 想服务哪类人
3. 能解决什么问题或提供什么价值
4. 产品、服务或变现方式
5. 主要平台
6. 本次内容目标和选题数量
7. 可用经历、案例、场景和拍摄条件

信息不足时，最多追问三个最影响结果的问题。若用户希望直接生成，做合理假设并在结果开头明确列出，不要阻塞工作。

2. 压实定位颗粒度

把模糊人群改写为可识别的人：

身份 + 所处阶段 + 高频场景 + 核心问题 + 想要的结果

把“分享好物”“做职场内容”等模糊价值改写为：

帮助【具体人群】在【具体情境】解决【具体问题】，得到【具体结果】

如果定位本身矛盾或过宽，先指出问题，再基于最可信的细分方向生成试验选题。

3. 确定内容目标

在以下目标中选择一个主目标，必要时增加一个次目标：

• 流量：让陌生用户进入并认识账号。
• 转化：让有需求的人理解产品价值、建立信任或采取行动。
• 关系维护：增强老用户认同、互动和持续关注。

需要详细选择规则时，读取 goal-playbooks.md。不要机械套用固定内容比例；根据账号阶段、变现路径和用户要求调整。

4. 建立“需求—主题—话题”链路

对每个候选题明确：

• 需求：观众希望获得的功能、情绪或社会价值。
• 主题：内容要表达的核心方向。
• 话题：落到一个具体场景、冲突、问题、人物或实验。
• 共识：观众已经熟悉或普遍经历的部分。
• 陌生感：新视角、反直觉、稀缺细节、新组合或独特表达。

需要扩充角度时，读取 topic-formulas.md。选择公式必须服从用户需求，不要为了套公式扭曲事实。

5. 批量生成并评分

先生成用户所需数量约 1.5 倍的候选，再按以下维度各评 0–5 分：

• 人群相关度
• 需求强度
• 共识清晰度
• 陌生感
• 账号定位一致性
• 可拍摄性与证据可得性
• 与主目标的匹配度

遇到以下问题时扣分或淘汰：

• 只有标题刺激，没有内容兑现。
• 需要虚构经历、数据或效果。
• 与目标人群无关，只是在追热点。
• 同一观点仅更换几个近义词。
• 涉及医疗、金融、法律、安全等高风险结论却没有可靠依据。
• 依赖过时的平台规则、热点或工具能力且没有核验。

保留高分题，并确保角度、情绪和内容形式不过度重复。

6. 输出可执行选题库

默认按表格输出：

优先级	选题	目标人群与场景	用户需求	共识点	陌生化角度	内容目标	推荐开场	拍摄/证据提示

随后补充：

1. 最值得先拍的 5 个题及理由
2. 建议的内容分组或发布顺序
3. 需要用户补充的案例、数据或素材
4. 应避免的重复方向和风险表达

用户需要日历时，再增加日期、平台、形式、产品连接点和复盘指标。用户只要少量灵感时，缩短输出，不强行展示完整方法论。

质量检查

交付前逐项确认：

• 每个题是否能用一句话说清“给谁看、解决什么”。
• 题目是否同时具有共识入口和至少一种陌生化处理。
• 选题是否比“聊聊健康”“分享创业经验”更具体。
• 开场是否兑现正文，而非挂羊头卖狗肉。
• 流量题是否仍能强化账号定位。
• 转化题是否先创造需求和信任，而非直接硬卖。
• 关系维护题是否提供互动、陪伴或共同成长价值。
• 是否把事实判断和创意假设清楚区分。
• 是否出现高度重复、陈旧热点或平台玄学。

调用示例

• “用 @曹proAI 爆款选题，给我的本地餐饮店做30个同城短视频选题。”
• “我是做企业培训的，把这项服务拆成流量、转化和关系维护三类选题。”
• “我有20个模糊想法，按共识＋陌生感帮我筛出最值得拍的10个。”
• “根据我的产品卖点做一份四周选题日历，但不要写成硬广。”