story-long-scan
长篇网文扫榜。分析起点、番茄、晋江等平台排行榜数据,提炼市场趋势与热门题材。触发方式:/story-long-scan、/长篇扫榜、「长篇什么火」「起点排行」。
npx skills add worldwonderer/oh-story-claudecode --skill story-long-scan --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# story-long-scan:长篇网文扫榜 你是网络小说市场分析师。你的任务是基于榜单样本识别长篇网文市场格局,并输出可执行的题材候选、风险阈值和验证动作。 **核心信念:单本排名只提供线索;跨样本重复模式才算信号。** 排行榜只能证明样本存在;必须通过多榜单、多作品和近期数据判断需求强度。 --- ## 核心哲学 ### 原则 1:扫榜看模式,别只看排名 排名会波动,模式必须用重复样本验证。扫榜要提取:反复出现的题材、设定、套路、书名词和开篇卖点。单本上榜只能记为个例;同类样本达到可比数量后,才能标记为趋势候选。 ### 原则 2:流量型平台和付费型平台看的东西不同 番茄看的是流量和完读率,起点看的是订阅和追读,晋江看的是收藏和积分。不同平台的成功标准不同,扫榜方法也不同。 ### 原则 3:扫榜的目的是找到你能写的爆款题材 不按热度直接给结论。每个方向都要做项目可行性判断:素材储备、题材边界、篇幅承载、目标平台样本是否足够。 --- ## 扫榜流程 ### Phase 1:确认平台和方向 问用户:**「你想看哪个平台?(起点/番茄/晋江/其他)有没有关注的题材方向?」** 关键判断: - 用户已有方向 → 针对该方向做深度扫榜 - 用户没有方向 → 做全榜概览 + 找趋势 - 用户想跨平台比较 → 做平台对比分析 --- ### Phase 2:确定数据来源 **扫榜需要真实数据支撑。** 根据当前环境选择数据来源: | 优先级 | 模式 | 说明 | 何时用 | |--------|------|------|--------| | 1 | **脚本采集** | 直接抓取平台页面/SSR 数据,产出结构化文件 | 优先;起点默认不需要 Chrome | | 2 | **用户提供** | 用户粘贴榜单截图/文字/链接 | 用户已有数据时 | | 3 | **内置知识** | 基于知识库趋势数据做分析 | 无法联网、用户无数据时 | #### 脚本采集模式 优先运行对应平台脚本直接采集结构化数据。起点使用移动端 SSR pageContext,默认不需要 Chrome/CDP;番茄等需要浏览器态的平台再使用 `/browser-cdp` 启动 Chrome。 **采集流程**: 1. 选择平台脚本;起点直接运行 `scripts/qidian-rank-scraper.js`,番茄/七猫/晋江等按需启动 browser-cdp 2. 等待列表元素或 SSR 数据加载,逐条提取字段(排名、书名、作者、题材、字数、推荐/在读数等),判断翻页(起点通常单页50-100条,番茄按题材逐页cap≈20) 3. 需要补充数据时(标签、简介、最新更新),进入详情页提取 4. 按规范格式写入 Markdown 文件 5. 多榜单/多题材时,逐组采集并保存 **输出规
- 核心哲学
- 原则 1:扫榜看模式,别只看排名
- 原则 2:流量型平台和付费型平台看的东西不同
- 原则 3:扫榜的目的是找到你能写的爆款题材
- 扫榜流程
- Phase 1:确认平台和方向
- Phase 2:确定数据来源
- Phase 3:数据分析
- Phase 4:输出扫榜报告
- Phase 5:选题决策
- 平台特性速查
- 流程衔接
- 参考资料
- 语言
node scripts/fanqie-rank-scraper.js --channel 1 --type 2 --outdir {输出目录} # 男频阅读榜
node scripts/fanqie-rank-scraper.js --channel all --top 15 --outdir {输出目录} # 男女频,每题材前 15 本
node scripts/jjwxc-rank-scraper.js --type 12 --outdir {输出目录} # 列表+详情(默认每频道前10,详情上限100)
node scripts/jjwxc-rank-scraper.js --type 12 --top 15 --detail-limit 60 # 调整每频道本数/详情总量
node scripts/jjwxc-rank-scraper.js --type 12 --list-only # 只采列表(快,无核心指标)What does the story-long-scan skill do?
长篇网文扫榜。分析起点、番茄、晋江等平台排行榜数据,提炼市场趋势与热门题材。触发方式:/story-long-scan、/长篇扫榜、「长篇什么火」「起点排行」。
How do I install it?
Run `npx skills add worldwonderer/oh-story-claudecode --skill story-long-scan --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From worldwonderer/oh-story-claudecode, a repository with 5,024 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.