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要解决的问题

让单个模型直接写公众号文章，本质上是让它凭训练数据回忆世界。没有实时信源扫描，写出来的「今天发生了什么」往往是几周前的旧闻；没有交叉验证，一条营销号消息可能被当成官方发布引用；没有校对和排版环节，产出只是裸 Markdown，还得粘进公众号编辑器手工调整。更现实的问题是增长：写完就发，互动钩子、系列规划、分发策略全部缺位，阅读数据自然难看。

hot-top 用 8 个角色的流水线分别处理这些环节。

核心能力

• 选题雷达：扫描微博、知乎、百度、抖音、头条、B 站、微信等 7 个平台的热搜，同时抓取 arXiv、Hacker News、GitHub Trending 和一线 AI 公司官方博客，候选选题按 6 个维度加权打分：内容创作价值 25%、时效窗口 20%、差异化空间 20%、AI 受众契合度 15%、素材充足度 10%、跨平台热度 10%。
• 事实核查：P0/P1/P2 信源分级 + 交叉验证，输出核查报告，不可信素材必须删除或替换。这是不可跳过的环节，即使时间紧张也不能省略。
• 编辑与校对：编辑基于核查后的素材包撰写 800-1400 字正文；校对按六维 60 分制评分，低于 35 分直接退回重写，不允许「差不多就过了」。
• 公众号原生交付：排版 Agent 产出适配微信编辑器的 HTML，配图走 image_gen，工具不可用时自动降级为纯文字排版。
• 运营 Agent：内嵌互动钩子、系列规划与分发策略，交付物不只是「写完发」。

关键步骤

1. 启动选题雷达，其余 7 个角色进入待命；
2. 总编分析选题、设计内容架构并做系列规划；
3. 记者搜集资料 → 事实核查输出可信素材包 → 编辑撰写 → 校对评分 → 排版加配图 → 运营包装；
4. 主编按顺序转发，消息必须完整传递上游产出，不做截断；
5. 保存 Markdown 与配图到本地，再对所有成员发 shutdown_request，确认后 team_delete 收尾。

适用边界

• 三种执行模式：全自动（默认）、分步确认（先看选题再继续）、指定选题（跳过雷达直接从总编开始）。
• 8 个角色串行，token 消耗明显高于单次生成，适合对质量有要求的正式稿件，不适合日常轻量快讯。
• 风格约束是硬规则：禁用词清单触发即标记为 P0 问题，政治敏感、版权、虚假信息或过度贬低竞品会被校对拦截。