AgentStack
SKILL verified MIT Self-run

Story Long Scan

skill-worldwonderer-oh-story-claudecode-story-long-scan · by worldwonderer

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」。

No reviews yet
0 installs
9 views
0.0% view→install

Install

$ agentstack add skill-worldwonderer-oh-story-claudecode-story-long-scan

✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

✓ Passed

No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access No
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

Are you the author of Story Long Scan? Claim this listing to set pricing, connect Stripe payouts, and keep 70% of every sale.
Sign up to claim

About

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 1.5: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)
  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

输出规范:详见 [references/scan-output-format.md](references/scan-output-format.md),包含各平台字段定义、输出模板、文件命名规范。

起点采集目标(优先运行 node scripts/qidian-rank-scraper.js --type {榜单} --outdir {输出目录};默认 --mode auto 会先用 https://m.qidian.com 移动端 SSR,PC/CDP 只作回退):

| 榜单 | URL | 核心字段 | |------|-----|----------| | 新人签约新书榜 | qidian.com/rank/newsign/ | 作者·题材·签约·免费/VIP·字数·总推荐·标签·简介 | | 签约作者新书榜 | qidian.com/rank/signnewbook/ | 已签约作者新书,新风向信号 | | 公众作者新书榜 | qidian.com/rank/pubnewbook/ | 公众作者新书,发现潜力作者 | | 新人作者新书榜 | qidian.com/rank/newauthor/ | 新人作品,新人赛道风向 | | 三江推荐 | qidian.com/sanjiang/ | 编辑推荐,按周分组(注意:非 /rank/ 路径) | | 月票榜 | qidian.com/rank/yuepiao/ | 付费认可度最高指标 | | 畅销榜 | qidian.com/rank/hotsales/ | 真金白银投票 | | 阅读指数榜 | qidian.com/rank/readindex/ | 阅读量综合指标 | | 收藏榜 | qidian.com/rank/collect/ | 读者关注热度 |

番茄采集目标

| 榜单 | URL格式 | 核心字段 | |------|---------|----------| | 男频阅读榜 | fanqienovel.com/rank/12{catid} | 按题材逐页采集,在读数为核心指标 | | 女频阅读榜 | fanqienovel.com/rank/02{catid} | 按题材逐页采集 | | 男频新书榜 | fanqienovel.com/rank/11{catid} | 新风向信号 | | 女频新书榜 | fanqienovel.com/rank/01{catid} | 新风向信号 |

URL 参数:/rank/{channel}_{type}_{cat_id},channel 0=女频/1=男频,type 1=新书榜/2=阅读榜。番茄列表页有字体反爬,须用 scripts/fanqie-rank-scraper.js 从详情页多策略解码书名/作者/题材/评分/标签/简介,配合 browser-cdp 使用:

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

> 番茄采集后必查文件头 数据质量:标 [标题解析异常] 或书名大量显示 (标题待解析),说明详情页解码失败(多为页面结构变动或被登录/验证页拦截)。先在已登录 Chrome 里手动打开任一 https://fanqienovel.com/page/{bookId} 确认页面正常,再重采;控制台报 CDP 无响应 则先按 browser-cdp 重启 Chrome。排查细节见 [references/scan-output-format.md](references/scan-output-format.md)。

七猫采集目标

| 榜单 | URL | 核心字段 | |------|-----|----------| | 排行榜总入口 | qimao.com/paihang | 大热榜/新书榜/完结榜,热度为核心指标 |

榜单类型:大热榜(日榜/月榜)、新书榜、完结榜、收藏榜、更新榜,支持男生榜/女生榜切换。

晋江采集目标scripts/jjwxc-rank-scraper.js,默认列表 + 详情两步走):

| 榜单 | URL | 核心字段 | |------|-----|----------| | 收入金榜 | jjwxc.net/topten.php?orderstr=12&t=0 | 收藏数、营养液、积分、字数、状态(详情页 onebook.php 补采) |

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)

> 晋江硬性要求:列表页只有书名+作者,无法支撑分析,必须进详情页。脚本已自动从书名 anchor 取 novelidonebook.php?novelid=fetch+TextDecoder('gb18030') 解出 itemprop 微数据(收藏数/营养液/积分/字数/状态),这些公开指标无需登录。受 --top(每频道)+ --detail-limit(总量)约束以控制时长;列表全量保留,仅 top 本补详情。文件头标注详情命中率,全部无收藏数时标 [详情解析异常/登录态缺失]

文件命名{平台}{榜单名称}_{YYYYMMDD}.md,例:起点新人签约新书榜_20260425.md

采集质量检查(Phase 1.5 完成后必须执行)

每完成一个榜单的采集,立即执行以下检查。发现问题当场修复,不留给后续分析。详细规则见 [references/scan-output-format.md](references/scan-output-format.md)「数据清洗与字段约束」。

1. 数据完整性

| 检查项 | 标准 | 处理 | |--------|------|------| | 条目数量 | >= 15 条有效数据(小平台 >= 10) | 不足则在文件头注明 [数据稀疏] 实际采集 N 条 | | 必填字段 | 排名、书名、作者(缺任一项视为无效) | 无效条目移除,条目数重新计算 | | 字段一致性 | 同一榜单内所有条目字段集必须一致 | 不一致条目标记 [字段缺失: {字段名}] |

2. 数据清洗

| 污染类型 | 处理 | |----------|------| | 平台模板文本(番茄「提供XXX完整版在线免费阅读」、七猫「上一页」等) | 删除模板文本,保留正文 | | 解析串行(同一条目出现两个不同作品的数据) | 标记 [解析异常],删除并重新采集 | | 空字段(空白、--未知) | 标记 [待补],优先通过详情页补采 |

3. 简介截断

  • 清洗后超过 100 字的简介,在最近的句号/问号/感叹号处截断,加 ...
  • 平台模板文本不计入 100 字限制(先删除模板,再截断)

4. 文件头质量状态

每个采集文件头部必须包含:

- 数据质量:[OK / 存在问题]
- 有效条目:{N} / {总数}
- 问题摘要:{无 / 具体问题描述}
其他数据来源

用户提供操作指引:

  • 用户提供已有的扫描结果文件路径 → 直接加载进入 Phase 2 分析
  • 用户提供链接 → 用 WebFetch 抓取
  • 用户粘贴/截图 → 手动解析进入分析

内置知识操作指引:

  • 加载 references/genre-trends.md
  • 明确标注:「以下分析基于历史趋势数据;未完成实时榜单校验前只能作为候选假设。」并列出需要复扫的榜单。

Phase 2:数据分析

根据用户选择的平台,结合已获取的数据做以下分析:

起点中文网分析维度

| 维度 | 看什么 | |---|---| | 月票榜/推荐票榜 | 付费用户认可度高、持续追读强 | | 畅销榜 | 真金白银投票,最硬核的指标 | | 签约作者新书榜 | 已签约作者的新作风向 | | 公众作者新书榜 | 公众作者的新作,发现潜力股 | | 新人作者新书榜 | 新作者作品与新题材信号 | | 三江推荐 | 编辑精选推荐,按周分组,发现平台力推作品 | | 分类榜单 | 各垂直题材的竞争格局 | | 追读率 | 核心指标,决定推荐位分配 |

番茄小说分析维度

| 维度 | 看什么 | |---|---| | 阅读榜 | 流量与读者规模,在读数为核心指标 | | 新书榜 | 新题材、新风向的早期信号 | | 题材分布 | 各品类在读数集中度 | | 在读数趋势 | 同题材不同作品的流量差距 | | 标签热词 | 简介开头【】内的标签组合,揭示题材细分卖点(如「种田+慢热+西幻」) |

七猫小说分析维度

| 维度 | 看什么 | |---|---| | 大热榜 | 热度排名,反映流量集中度 | | 新书榜 | 新流量风口 | | 完结榜 | 长尾价值作品 | | 热度指标 | 七猫核心指标,反映读者活跃度 |

晋江文学城分析维度

> 采集硬性要求:必须有详情页核心指标(收藏数/营养液/积分/字数)。jjwxc-rank-scraper.js 默认已补采(top 本);若用了 --list-only 或文件头标 [仅列表-无核心指标],则该数据不足以支撑以下分析维度,视为不合格。

| 维度 | 看什么 | |---|---| | 金榜 | 综合热度最高 | | 季度榜 | 中期趋势 | | 红字/黑字 | 积分与负面评价 | | 收藏/营养液 | 女频市场的核心指标 |

通用分析维度

对每个平台的榜单数据,提取:

  1. 题材分布:当前榜上哪些题材最多
  2. 新题材信号:最近新出现的题材类型
  3. 经典题材变化:老牌题材的走势(上升/稳定/下降)
  4. 字数与更新:上榜作品的字数区间和更新频率
  5. 书名模式:上榜作品的命名规律
  6. 开头卖点:简介/标签中反复出现的关键词
  7. 新元素对比:与上期/同类榜单对比,标注新出现的人物设定、开篇切入点、桥段套路

Phase 3:输出扫榜报告

# 长篇网文扫榜报告:{平台名称}

## 市场概况
- 扫榜时间:{日期}
- 核心发现:{一句话总结}

## 题材热度排行
| 排名 | 题材 | 榜上数量 | 趋势 | 代表作 |
|------|------|----------|------|--------|
| 1 | {题材} | {N本} | ↑/→/↓ | {书名} |

## 新题材信号
- {新出现或正在上升的题材,附依据}

## 经典题材动态
- {老牌题材的现状,附依据}

## 新元素提取
### 新人物设定模式
- {新模式描述 + 代表作}

### 新开篇切入点
- {新切入点描述 + 代表作}

### 新桥段/套路
- {新桥段描述 + 代表作}

## 关键数据洞察
- 字数区间:上榜作品集中在 {X}-{Y} 万字
- 更新频率:日均 {X} 字为主流
- 书名特征:{命名模式总结}
- 标签热词:{高频标签词}

## 值得关注的方向
1. {方向 + 为什么值得关注 + 可行性评估}
2. {方向 + 为什么值得关注 + 可行性评估}
3. {方向 + 为什么值得关注 + 可行性评估}

## 一句话
{犀利的总结}

Phase 4:选题决策

把扫榜结果变成能直接用的选题建议,产出 选题决策.md。完整方法(选题四步 + 可行性判断 + 输出模板)见 [references/topic-decision.md](references/topic-decision.md)。

如信息不足,向用户补齐项目条件:「目标平台、已有素材、擅长题材/写作约束、计划篇幅是什么?」

topic-decision.md 的选题四步产出 2-3 个推荐选题(能爆的原因 → 市场验证 → 差异化定位 → 可行性+失败风险+验证动作),写入本次扫榜输出目录 {outdir}/选题决策.md,并告知用户路径与下一步:「开书时把 选题决策.md 放到小说项目根目录,写作会自动读取;想确认"能爆的原因"先 /story-long-analyze 拆对标书。」

硬规则:

  • 可行性上限:背靠榜单标了 [数据稀疏] 或同方向样本 选题决策.md 交接:Phase 4 产出的 选题决策.md 写在扫榜输出目录(扫榜常在没有小说项目时进行)。开书时把它搬到小说项目根目录,story-long-write Phase 1 会自动读取;拆文(story-long-analyze)会在汇总报告产出后回填对应选题的"能爆的原因"。

参考资料

按需加载以下文件:

| 文件 | 何时加载 | |------|----------| | [references/topic-decision.md](references/topic-decision.md) | Phase 4 选题决策:选题四步 + 可行性判断 + 选题决策.md 模板 | | [references/reader-profiling.md](references/reader-profiling.md) | 需要分析目标读者画像时 | | [references/genre-trends.md](references/genre-trends.md) | 查看题材趋势候选、切入约束和样本校验规则时 | | [references/publishing-guide.md](references/publishing-guide.md) | 平台适配+推荐机制校验+数据指标+简介设计 | | [references/scan-output-format.md](references/scan-output-format.md) | 脚本/CDP 采集字段定义+输出模板+文件命名规范 | | [scripts/cdp-utils.js](scripts/cdp-utils.js) | CDP 公共工具函数(ab/sleep/evalJSON/safeStr/scrollLoad/getArg),各采集脚本共用 | | [scripts/fanqie-rank-scraper.js](scripts/fanqie-rank-scraper.js) | 番茄榜单采集,详情页多策略解码(书名/作者/题材/评分/标签/简介)绕过字体反爬,分批请求防超时,带连通性自检+标题解析率质量标注,配合 browser-cdp 使用 | | [scripts/qidian-rank-scraper.js](scripts/qidian-rank-scraper.js) | 起点榜单采集(畅销/月票/新书等),默认移动端 SSR 提取,PC/CDP 回退 | | [scripts/qimao-rank-scraper.js](scripts/qimao-rank-scraper.js) | 七猫榜单采集(大热/新书/完结等),tab 切换(失败重试)+滚动加载,按 bookId 取书名回填作品页链接,带连通性自检+链接/热度命中率标注 | | [scripts/jjwxc-rank-scraper.js](scripts/jjwxc-rank-scraper.js) | 晋江榜单采集(收入金榜/月榜等),按频道分组;列表取书名/作者/novelid,再进 onebook.php 详情页(gb18030 解码 itemprop)补采收藏/营养液/积分/字数/状态,受 --top/--detail-limit 约束,--list-only 可跳过 | | [scripts/ciweimao-rank-scraper.js](scripts/ciweimao-rank-scraper.js) | 刺猬猫榜单采集(点击/收藏/月票等),单页 9 榜提取,按 bookId 归一书名回填作品页链接,带连通性自检+空结果重试+链接命中率标注 |


语言

  • 跟随用户的语言回复,用户用什么语言就用什么语言回复
  • 中文回复遵循《中文文案排版指北》

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

Install and usage instructions live in the source repository linked above.

Reviews

No reviews yet — be the first.

Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.