用途
Trending Content Scout 用于在创作任何内容之前，扫描社交平台，找出按真实互动数据表现最佳的内容。它帮助用户发现胜出的格式、钩子和内容空白，停止猜测什么有效，先看清已经胜出的模式，再基于经过验证的模式进行创作。
该技能是整个内容流水线的数据基础。应先运行它，再将其输出提供给 content-angle-ranker、viral-post-writer、tiktok-script-writer 或任何 S2/S3 内容技能。它属于 S1 研究阶段。
主要能力
- 扫描 YouTube、TikTok、X 和 Reddit 上按真实互动数据表现最佳的内容。
- 支持按关键词、平台、排序方式、时间范围和数量限制进行搜索。
- 计算统一的互动分数：engagement_score = (likes × 2 + comments × 3 + shares × 5) / max(views, 1) × 1000。
- 对内容格式进行分类：comparison、review、tutorial、listicle、reaction、story、demo、explainer。
- 对钩子类型进行分类：question、shock、bold_claim、demo_first、relatable、contrarian。
- 分析胜出格式、胜出钩子、最佳时长、顶级创作者和内容空白。
- 计算互动基准，包括中位数、前 10% 阈值和平台平均值。
- 输出推荐角度和推荐的下一个技能。
使用方式
输入模式：
- keyword：字符串，必填，搜索关键词，例如 "AI video tools"、"email marketing tips"。
- platforms：字符串数组，可选，默认 ["youtube", "tiktok"]，可选值 "youtube" | "tiktok" | "x" | "reddit"。
- sort_by：字符串，可选，默认 "engagement_score"，可选值 "views" | "likes" | "engagement_score" | "recency"。
- time_range：字符串，可选，默认 "30d"，可选值 "7d" | "30d" | "90d" | "all"。
- limit：数字，可选，默认 20，最多分析的内容数量。
- product：对象，可选，聚焦的特定产品，包含 name 和 url。
输入中不需要 api_config，技能会自动从对话上下文、项目设置或 CLAUDE.md 中检测配置。
工作流程：
- 确定数据源：检查用户是否有可用的 API 配置。如果有，使用配置的 API 获取结构化数据；否则默认使用 web_search + web_fetch 回退方法。
- 收集并规范化数据：将每条内容提取并规范化为标准 ContentItem 结构，计算互动分数，分类内容格式和钩子类型。
- 排序和排名：按选定的 sort_by 参数排序，取前 limit 条结果。
- 分析模式：从顶级内容中提取可操作的格式、钩子、时长、创作者和空白分析。
- 计算互动基准：设置基准范围，让用户知道什么算 "好"。
- 自我验证：在呈现输出前验证数据源、互动分数、分类、空白分析、基准数字和推荐连接。
适用场景
- 在为某个关键词或细分领域创作任何内容之前。
- 进入新细分领域，需要了解什么内容有效时。
- 比较某个主题在不同平台上的互动情况时。
- 寻找竞争对手尚未填补的内容空白时。
- 将现有内容与表现最佳的内容进行基准对比时。
- 作为任何内容创建工作流的第一步（在 S2 技能之前）。
限制
- 未配置 API 时，回退到 web_search，数据为近似值，互动分数为估算。
- API 限流时，剩余平台回退到 web_search。
- 关键词无内容时，可能过于小众或太新，建议扩大关键词或移除平台过滤。
- 平台被阻止或不可用时，跳过该平台，继续其他平台。
- web_search 返回结果较少时，模式可能不具代表性。
- 互动数据部分可用时，仅按浏览量排序并估算互动。
- 具体 API 端点、配置和完整公式文档见 shared/references/social-data-providers.md。