Wp Topic Select
写作流水线阶段一：选题。识别素材结构，沿预设方向发散候选角度，通过对抗分析筛选，确定选题形态和写作方案。当 writing-pipeline 编排器进入选题阶段时调用。
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- ✓ Network access No
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How agent discovery & health will work →About
选题
这个阶段解决什么问题
给定一份素材，确定"这篇文章到底要讲什么"。
产出：topic-selection.md
何时跳过
如果素材本身只有一个明确的核心论点（比如一篇观点鲜明的演讲、一份单一主题的技术文档），且用户没有要求探索其他角度，可以跳过选题直接进大纲。跳过时在 topic-selection.md 中写一句话说明为什么跳过。
关键动作 1：素材结构识别
做什么：判断素材的内容拓扑。
操作：
- 提取素材中所有独立命题（一个命题 = 一个可以被同意或反对的判断）
- 标注命题之间的关系：因果、并列、从属、对比、递进
- 判断素材属于哪种拓扑：
- 单一论点型：所有命题服务于一个中心判断
- 多话题并列型：多个独立命题，没有明显的从属关系
- 多视角型：多个命题讨论同一件事但角度不同
- 时间线型：命题按时间顺序展开，有发展脉络
做到什么程度：能用两三句话描述素材的拓扑结构就够了。不需要逐句分析。
关键动作 2：方向性发散
做什么：沿五个预设方向，各生成至少一个候选写作方案。
五个方向：
- 需求侧：目标读者群最关心什么？他们带着什么问题来读这份素材？他们最大的困惑或焦虑是什么？
→ 产出：一个从读者需求出发的写作方案
- 供给侧：素材中信息密度最高的部分在哪？哪些话题有详细的推理过程、具体数据、原创框架？哪些只是表面提及？
→ 产出：一个从素材最强内容出发的写作方案
- 差异化：关于这个话题，已有的公开讨论说了什么？这份素材提供了什么独有的信息、独有的视角、或独有的分析框架？
→ 产出：一个从信息独特性出发的写作方案
- 可论证深度：哪个角度能展开最深？有足够的推理链条（前提→推理→结论）和论据（数据、案例、引用）支撑？写到第三段还有新东西可说吗？
→ 产出：一个从论证深度出发的写作方案
- 收获感：读者读完能带走什么？一个新的分析框架？一个反直觉的判断？一个可以立刻应用的方法？一个改变认知的事实？
→ 产出：一个从读者收获出发的写作方案
每个方案必须包含：
- 选题形态：单中心 / 多中心一主题 / 多视角
- 一句话描述：这篇文章要传达什么
- 素材匹配度：这个方案是否尊重了素材本身的内容结构
做到什么程度：五个方向各一个方案。方案之间允许重叠（不同方向可能指向同一个角度，这说明这个角度有多个维度的支撑）。也允许合并（两个方向的方案可以组合成一个多中心方案）。
关键动作 3：对抗分析
做什么：对每个候选方案进行结构化质疑，淘汰经不住质疑的方案。
怎么做：用 subagent 或自我对抗，对每个方案逐个质疑：
- 素材匹配度：这个方案是否尊重素材的内容结构？有没有为了"聚焦"而砍掉了素材最有价值的部分？如果素材是一场涉及五个重要话题的深度对谈，方案只挑了一个——剩下四个的价值就被丢弃了吗？
- 深度测试：这个方案中的每个"中心"都能展开到什么程度？素材中关于这个话题有多少推理细节？如果只有两三句表面提及，它撑不起一个中心——不管它听起来多有趣。
- 表层陷阱检测：这个方案是不是只因为"听起来有趣"才被选中的？一个巧妙的类比、一个戏剧性的场景、一个反直觉的判断——这些可以是文章的亮点，但如果背后没有分析深度，它只能做配角。
- 差异化检验：如果素材是公开的，别人读完也能想到这个角度吗？如果是，你的文章和别人的有什么不同？
- 可兑现性：如果标题基于这个方案，文章能兑现标题的承诺吗？
对抗规则：
- 挑战方不读素材原文，只根据方案描述判断——如果描述本身说服不了人，文章也说服不了读者
- 每个方案给出"通过/不通过"判定和具体理由
- 被淘汰的方案中，检查有没有适合做配角的部分
做到什么程度：每个方案都被质疑过，有明确的通过/淘汰判定。
关键动作 4：选定方案
做什么：基于对抗分析结果，选定最终写作方案。
选定时确认：
- 方案的选题形态（单中心 / 多中心一主题 / 多视角）
- 核心角度和理由
- 被淘汰方案中可做配角的部分
- 如果多个方向指向同一个角度，说明它的多维度支撑
产出：topic-selection.md
文件内容：
- 素材结构识别结果（两三句话）
- 五个方向的候选方案（每个方案的形态、描述、素材匹配度）
- 对抗分析过程（每个方案的质疑和判定）
- 最终选定的方案及理由
- 被淘汰方案中可做配角的部分
Source & license
This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.
- Author: Mouriya-Emma
- Source: Mouriya-Emma/writing-pipeline-zh
- License: MIT
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