用途
aikey-topic 是 AI KEY 技能家族中的选题技能，原名为 /zmm-…，v1.0.0 起改名为 AI KEY（/aikey-…），旧名字不再更新。它服务的目标用户是单人自采自编的知识型创作者：没有团队，拍摄剪辑发布都由一人完成；不需要向上汇报，直接给判断和动作；方案中不使用术语。
技能的定位是“选题参谋”而非代拍板工具：不替用户决定拍哪条，而是把每个候选题的供需证据摆出来，与创作者一起挑。其基本判断是选题决定一条视频的大部分成败，选错题后写稿、开头、审核都是白忙；同时明确不存在“一键找选题”，存在的是三条各自通向选题的路径和一个把它们接起来的顺序。
主要能力
三条选题路径
技能要求先读选题三路判断输入属于哪一种：手上是一件真事走“找争点”；是一个判断先检验其前提与适用边界；是别人火的题走“换芯”。仅在证据显示原思路失效时使用“走到死路”。三路最后都汇入供需判定和过滤器。
三种触发形态
- 模式 A：拉信号出候选。适用于“今天拍什么”（没想法）或“XX 方向出几个题”（有方向，限定关键词）。先确定弹药范围，再从本人素材、对标池、AI 干货索引三处拉信号，产出 3–5 个带证据的候选后停下等用户挑选。
- 模式 B：单题诊断。适用于“这个题能不能做”（有想法，给的是一句带判断的话）。依次过供需判定、受众判定、表哥五秒自检、转出去体不体面、素材有货吗、卖真约束，每步给结论和证据，最终给出“值得做 / 换个角度做 / 别做”三档结论。
- 模式 C：找拉力。适用于“这题没劲”“帮我把它讲出两头来”等有话题、没两头的情况。按找拉力文件的七问走，判据是观众能否同时预测出两个不同结局。推完仍要回模式 B 过供需判定等过滤器，有拉力不等于值得做。
核心判据与过滤器
- 供需关系：高需求加低供给等于大流量；介绍产品等于没需求；热点是典型高需求，出现后 4 小时内发布。
- 选题标准：目标客户喜欢，陌生人不讨厌。
- 表哥五秒自检：不懂技术的表哥刷到这条，前五秒为什么不划走；答不上来就换钩子或毙掉。
- 认知落差自检：同行或对标是否已把这个题讲清楚，用户的角度或表达好在哪；答不出优势说明供给侧其实不低。
- 撞车查重（强制）：先运行 rebuild_published_index.py 重建已发布索引，再拿核心结论一句话与主类比比对两张表；结论相同且主类比相同不做，结论相同类比不同只有带新证据才做。
- 卖真约束前置：需要编造战绩才能讲的题直接毙掉。
- 转出去体不体面：判断观众转发后显得懂行、提醒了别人，还是在承认自己有毛病（收藏可能有、转发基本不会有），或在点名收到的人有毛病（转了伤关系）。这一问只看选题和切口，不是闸门。
主题系列与配比
技能把选题归入 S0 至 S6 七个系列（如“我是怎么走过来的”“怎么判断一件事值不值得做”“现在应该怎么用 AI”等），选主题有四条判据，其中最易漏的是“你真的做过”。同时要求不要一个系列连发。候选需标注类型与配比位（E/A/D/B/C），并说明当前 10 条里该类还缺几条。
热点三问
拿到热点先不表态，问三句：大家在用什么当反馈；那个反馈的速度和粗粝度怎么样；有没有人已经完成了这个验证可以借用。
使用方式
触发方式包括：/aikey-topic、/拍什么、/选题、/aikey-选题，以及“今天拍什么”“帮我出选题”“这个题能不能做”等自然语言表达。
开工前需依次阅读：家族公约（读不到须明说“公约读不到，红线无法保证”并停下）、交互规范（收尾按三件套：Recap、Before/After、下一步给编号选项；缺信息用选择题问，一次只问一个）、技能记忆目录、内容理论底座、references/规则卡.md。vault 中有对应规则文件时以 vault 为准、规则卡为底。总入口为“文案框架-总入口.md”，默认按它执行，用户不必每次说“按 xxx 来写”。
候选输出格式为固定结构，包含观众的未解问题、正文兑现、类型与配比位、供需判定、证据、头五秒草案、风险。证据栏必须是真数据或明说是推断。
通过的题写入选题管道文件，状态标 Ready，附证据和头五秒草案，推荐下一步 /aikey-script；发布标题交给 /aikey-title，选题阶段的钩子草案只是头五秒方向。
适用场景
适合单人知识型创作者在起号、日常更新、热点跟随时做选题判断；也适合已有想法需要诊断可行性，或话题宽泛需要先找对立两面的情况。
限制与明确不做
- 不编数据，不编“对标做过这个题很火”这类查不到的话。
- 不出需要编造战绩才能讲的题。
- 不替用户决定拍哪条。
- 不越层：风格参考对象的选题不进候选。
- 技能内记录了三类真实判定错误（拿 TOP 榜单归纳规律、把选样当复现、用别人的爆款反推自己能做），并明确自己的判定失败案例栏目前为空，因为没有一条内容发布过；在补上之前，供需判定只能给推断，不能给“验证过的判定方法”，汇报时须如实说明。
- 对标数据只是旁证，选题价值冲突时本人真实数据赢。
- 抖音与 X 的受众不同，X 的高收藏题反向做视频必须换大白话钩子。
记忆与收尾
结束前自查用户否决了哪类题及理由、哪个判定方法被确认好用或被后续数据验证，按格式写入技能记忆目录，先查重再写。不知道下一步可回 /aikey。