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Haonan WeChat Ideas

公众号文章选题策划与医疗 AI 内容选题分析技能。用于用户要求做微信公众号选题、医疗 AI 文章选题、图文内容策划、选题池、选题评估、内容角度、多维度评分、信息源检索规划、热点判断、论文/产品/监管/行业趋势转公众号选题,或需要为 haonan-wechat-article 准备写作与排版交接包时,输出表格化候选选题、评分排序、推荐方向、证据需求、风险检查、Markdown 结构建议和后续写作衔接。

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按以下顺序输出: 输入消化 信息源与检索计划 候选选题表 多维评分表 短名单对比 推荐选题 推荐选题执行表 证据与风险清单 写作与排版交接包 等待确认 阅读本节完整说明
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SKILL.md

目标

把模糊想法、资料包、新闻、论文、产品动态、监管信息、行业趋势或个人观察,转化成可发布、可证据化、适合刘浩南公众号风格的选题方案。

这个技能只负责“选题决策”和“选题大纲前准备”,不直接写正文。除非用户明确要求继续写稿,否则必须停在选题确认环节。

核心原则

  • 把选题当成决策问题,而不是灵感罗列。
  • 优先服务公众号读者的真实问题:医疗 AI 从业者、医生、医院管理者、产品经理、创业者、投资/产业观察者、AI 工程与自动化实践者。
  • 优先官方、一手、可验证来源;区分事实、判断、推测和待验证信息。
  • 默认使用表格输出,多维度比较候选选题。
  • 每个选题必须有清晰中心论点,不只给标题。
  • 医疗、临床、监管相关内容必须标注证据缺口和合规风险,不把分析写成诊疗建议。

工作流

  1. 整理输入:提取主题、事实、信号、冲突、读者痛点、潜在证据和未知问题。
  2. 如果用户没有给资料,先基于 references/information-sources.md 和 references/search-keywords.md 设计检索方向;需要最新事实时必须联网核验。
  3. 生成 5-8 个候选选题;如果用户指定数量,以用户为准。
  4. 使用 references/topic-angle-patterns.md 确保候选选题角度真正不同。
  5. 使用 references/topic-scoring-matrix.md 对候选选题做多维度评分。
  6. 输出候选选题表、评分表、短名单表、推荐选题执行表和证据风险清单。
  7. 使用 references/article-handoff.md 为推荐选题补齐写作与排版交接包,确保后续能顺畅交给 haonan-wechat-article。
  8. 推荐 1 个主选题,并说明为什么它优于第二名。
  9. 停在确认环节,等待用户确认后再交给写稿或排版技能。

必须输出的结构

按以下顺序输出:

  1. 输入消化
  2. 信息源与检索计划
  3. 候选选题表
  4. 多维评分表
  5. 短名单对比
  6. 推荐选题
  7. 推荐选题执行表
  8. 证据与风险清单
  9. 写作与排版交接包
  10. 等待确认

表格要求

候选选题表 至少包含:

  • 选题
  • 角度类型
  • 目标读者
  • 读者痛点
  • 中心论点
  • 为什么现在值得写
  • 可用证据
  • 预期价值

多维评分表 至少包含:

  • 读者痛点匹配
  • 证据强度
  • 作者匹配度
  • 差异化
  • 时效性
  • 可写性
  • 收藏/转发潜力
  • 总分
  • 排名

推荐选题执行表 至少包含:

  • 最终选题
  • 一句话论点
  • 目标读者
  • 开头钩子
  • 主要矛盾
  • 必备证据
  • 建议结构
  • 不要写什么
  • 下一步动作

写作与排版交接包 至少包含:

  • 建议 H1
  • 备选标题
  • 本期一句话
  • [!summary] 本期速览 要点
  • 建议 H2 模块
  • 每个 H2 的核心任务和可用证据
  • 原文引用候选
  • 参考资料清单
  • 配图/白板图机会
  • 免责声明或医疗合规提醒

信息源使用规则

  • 优先读取 references/information-sources.md。
  • references/information-sources.md 是起点清单,不是边界;执行选题时必须根据主题主动补充新的官方、一手、中文本土和垂直行业来源。
  • 医疗 AI 选题至少考虑以下信息类别:论文与研究、会议与社区、监管合规、临床验证、数据评测、开源基础设施、医疗模型与产品公司、AI 制药与生命科学、行业媒体与趋势报告、中国境内政策/监管/产业/医院/协会/数据库渠道。
  • 对高时效选题,必须使用联网检索确认最新日期、原始来源和事实状态。
  • 对来自媒体、公司博客、社交平台或二手总结的信息,必须尽量回溯到论文、公告、监管页面、产品文档或原始报告。
  • 如果信息不足,先给“检索计划表”,不要假装已有证据。

质量标准

  • 候选选题之间必须在读者、论点、证据或内容结构上有真实差异。
  • 推荐选题必须能被证据支撑,且适合 1500-3000 字公众号文章展开。
  • 避免泛泛而谈的“AI 改变医疗”“医疗大模型来了”等空泛选题。
  • 优先选择能体现刘浩南公众号定位的选题:医疗 AI 实战、证据链、产品判断、临床工作流、智能体、自动化、监管验证、产业落地。
  • 如果用户给的是论文或产品动态,不能只复述摘要或功能清单,必须提炼对读者有用的判断框架。

后续衔接

用户确认选题后:

  • 如果要写公众号正文,建议使用 haonan-wechat-article 或其他写稿/排版技能。
  • 如果要做文章配图、封面或白板图解,建议使用 haonan-image-whiteboard。
  • 交给 haonan-wechat-article 之前,必须优先形成一个 Markdown 写作骨架:1 个 H1、3-5 个 H2、必要的 H3、本期一句话、[!summary] 本期速览、参考资料、免责声明和图片需求。不要在选题阶段直接生成完整正文,除非用户确认继续。

参考文件

  • 信息源:references/information-sources.md
  • 检索关键词:references/search-keywords.md
  • 评分矩阵:references/topic-scoring-matrix.md
  • 选题角度库:references/topic-angle-patterns.md
  • 输出表格模板:references/output-table-templates.md
  • 写作与排版交接:references/article-handoff.md

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医疗 AI · 产品与独立开发

刘浩南

关注医疗 AI 从 demo 到真实落地,聚焦产品化、商业化与院内工作流效率提升。

12年医疗产研经验,大湾区头部医疗AI公司前产品总监,独立开发者

医疗 AI 产品化医疗 AI 商业化院内工作流效率
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