从热点、同行到本周选题
这一篇，我们不让豆包工作直接替你“拍脑袋选题”。直接把真实流程分成以下三步：
先做一份带来源、带时间的热点早报；
再挑一篇同行的内容，拆解方法，不照抄内容；
最后结合账号定位和我们实际的产能，把候选题排成一周能执行的行动日历。
这三步跑完，得到的不只是一串选题，是一条能重复使用的内容生产线。
这次用到的最优skill组合
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任务一：每天都在刷热点，还是不知道今天写什么
第一步：找到能溯源的能力
在左侧打开「技能 · 连接器 · 伙伴」，搜索「VOC 与舆情调研」，添加后点「在对话中试用」。
图01-01｜找到热点检索能力
图01-01｜找到热点检索能力
这里有一个很容易忽略的细节：这个 Skill 明确写着只适合网页端和电脑端。我们在豆包工作桌面端，可以直接跑；但如果你在手机上做，这个Skill 就不会被触发了。
第二步：提示词别只写“今天有什么 AI 新闻”
如果你只问一句“今天有什么热点”，AI 很容易把今天新发的旧闻也塞进来。更好的写法是，要同时交代时间窗、信源顺序、筛选标准和待核验规则。
这次我实际使用的提示词核心是：
可直接复制的实测提示词
代码块
Plain Text
我是一名科技 / AI 类公众号编辑，今天需要为编辑部准备一份「AI 行业选题早报」。
请使用当前已附加的「VOC与舆情调研」技能及豆包工作可用的公开网页检索能力，检索并核验中国标准时间 2026 年 8 月 26 日 00:00 至 2026 年 8 月 27 日当前时间公开发布的 AI 行业信息，重点关注：
- 大模型与 Agent 产品更新；
图01-02｜热点早报提示词
图01-02｜热点早报提示词
第三步：先校验时间，再查热点
运行后，豆包工作没有马上丢给我一串新闻，而是先确认北京时间和检索窗口，再加载舆情能力、搜索公开网页、继续核验重点事件。
图01-03｜热点检索与核验
图01-03｜热点检索与核验
最容易翻车的情况：把其他媒体今天重新发了一篇已经过时的东西误写成“产品今天刚发布”。解决方法：只要在提示词里把两个时间拆开，就能过滤掉那些已经过时了的新闻。
帮你筛选最优的新闻
这次豆包工作最终交付了一份约 20KB 的 Markdown 早报：
•
先筛出 5 条重点信息；
•
再收敛成 3 个优先选题；
•
额外列出 10 项写作前必须复核的信息；
•
还抓出 4 条“文章近期出现，但事件本身不在时间窗内”的旧闻。
在这份实测里，它推荐的三个方向分别是“国产开源大模型同日双发对比”“百度搭子行业套件实测”和“Qoder 非程序员视角体验”。
这是我前两天跑的，那时候刚好是几个flash模型开源的时间，第一个选题绝对能爆。
这里注意不要机械照抄结论，因为热点每天都在变，筛选方法却是一直复用的。
图01-04｜当日热点早报
图01-04｜当日热点早报
我的建议是：把早报当选题雷达，不要直接当成可发布稿。所有带“待确认”的价格、跑分、用户量和性能对比，都要在正式写作前回到官方来源再核一遍。
任务二：同行爆了什么，可以拆解，但不能照抄
热点早报里出现了一篇 36 氪公开文章，标题讲的是 GLM-5.3-Flash、“牛来”模型、国产算力和价格对比。我没有让豆包工作“仿写一篇”，而是把它当作一个同行样本来拆。
第一步：选对拆解工具
这一步使用「公众号图文与运营策略」。它不只会润色文章，还包含选题、验真、文章评估和运营复盘，并且正式成果会先交付为飞书在线文档。
图01-05｜找到同行拆解能力
图01-05｜找到同行拆解能力
第二步：把“学什么”和“不能抄什么”写进提示词
可直接复制的实测提示词
代码块
Plain Text
图01-06｜同行拆解提示词
图01-06｜同行拆解提示词
这里最关键的是三句边界：事实和观点分开、每条结论给位置依据、不能连续摘抄。没有这三句，拆解很容易变成高级一点的洗稿。
第三步：文章读取、拆解和飞书交付一次跑完#
豆包工作先读取 36 氪页面，然后加载公众号写作和 Lark Doc 能力，生成文档草稿，校验通过后再创建飞书文档。
图01-07｜同行内容拆解过程
图01-07｜同行内容拆解过程
把爆文拆成能学习复用的方法#
最终结果并没有停在空话上，相反的，给出了：
•
13 项可核验事实，并逐条判断依据是否充分；
•
8 处作者判断或修辞，避免把观点写成事实；
•
6 个传播维度的拆解；
•
5 个可学方法、3 个不能照搬的元素、5 个写作前必须复核的事实；
•
3 个基于同一事件、但需要原创实测数据支撑的新选题。
比如，文章里“价格只有 1/40”很有冲击力，但输入和输出如何加权并不明确；“57 分持平”只来自单一榜单；“10 万张国产芯片”没有披露型号。豆包工作没有把这些数字直接当成铁证，而是先留在了复核清单里。
图01-08｜同行内容拆解结果
图01-08｜同行内容拆解结果
这一步的核心理念主要是回答这三个问题：它凭什么吸引人点开？哪些写法可以学？哪些事实必须重新验证？
任务三：选题一大堆，先排出这周真正能做的#
有了热点和同行拆解，最后还会遇到一个现实问题：时间不够。
第一步：添加爆款标题与选题日历#
图01-09｜找到选题排期能力
图01-09｜找到选题排期能力
这个 Skill 适合做跨平台标题、A/B 测试、选题评分和内容日历。它的作用是把账号定位、读者收益和执行成本一起算进去。
第二步：候选题之外，一定要写清真实产能
可直接复制的提示词
代码块
Plain Text
图01-10｜本周排期提示词
图01-10｜本周排期提示词
第三步：让工具先打分，再排日历
豆包工作会先加载选题日历和飞书文档能力，再检查当天日期、候选题和产能。因为实测当天是周四，它把“本周”解释为下一个完整工作周，并把这个假设写进待确认项（等待我确定）。
图01-11｜选题打分过程
图01-11｜选题打分过程
结果：2 个深度实测 + 3 个半天快写
最终排期是：
有两个没选上的选题，失败原因不仅仅是话题不够热门。更多的是根据账号本身的定位来决策，一个需要 1—2 周深度测试，当前产能不够；另一个更偏运营方法，和账号核心读者的 AI 实用需求不够贴。
除此之外，豆包工作还主动留下了4 个待确认项：排期是否确实从下周开始、发布时间要不要根据账号数据调整、标题里的真实经历能不能成立、工具数量承诺有没有经过实测。
图01-12｜本周选题排期
图01-12｜本周选题排期
最后，记住这套提示词骨架
以后换成法务、HR、销售、产品经理，也可以直接套这四层：
先写清角色和受众：你是谁，内容给谁看；
再写清约束：时间窗、产能、数据权限、不能做什么；
规定判断标准：匹配度、收益、时效、证据、成本；
要求留下复核清单：哪些是事实，哪些是假设，哪些数字还不能写。
AI 真正好用的地方，在于帮你把 30 个筛选到 3 个，这样的选题越精越好，并且告诉你：为什么是这 3 个，今天先做哪个，写之前还要复核哪些内容。