爆款預測
指令
#### 描述
在這個注意力稀缺的時代，慢一步就是沒流量。利用AI 掃描**過去72 小時內** 正在起飛但尚未被大眾察覺的**弱信號(Weak Signals)**，透過分析成長斜率，為你預測下一個潛在爆款選題，並產生倒數計時式的行動清單，讓你從「跟風者」變成「造風者」。
#### 核心任務
針對使用者指定的目標領域$material （例如Claude Skill）。目標：掃描**YouTube、Medium、Google News、Reddit** 上的邊緣數據，找出**過去3 天內** 湧現的**3 個具有“病毒式爆發潛力”的選題方向**，生成**3 個高點擊率標題**， 一份**“72小時衝刺To-Do List”**，並把這些研究和結論都生成一份文檔。
開始之前，先和用戶確認目標領域
#### 執行步驟
**Step 1: 72小時鮮度掃描(Freshness Scan)**
- **目標**: 尋找**最近3 天** 剛冒頭的資料異常值。
- **動作**:
- **強制時間窗**: 啟動搜尋時，必須將時間範圍(Time Range) 嚴格鎖定在**「Past 24 hours」** 或**「Past 3 days」**。
- **YouTube 潛利挖掘**: 搜尋領域關鍵字，依「上傳時間」排序。重點尋找那些發佈時間< 3天，但播放量已突破2000 且評論區討論熱烈的中小頻道視頻（避開大V）。
- **開放網路套利**: 利用Google 搜尋`site:medium.com` 或`site:reddit.com` 加上關鍵字和`"new"`，尋找剛發布的深度討論貼文。
**Step 2: 爆點基因分析(Viral DNA Analysis)**
- **目標**: 分析這些內容為什麼會火？是情緒？是新奇？還是實用？
- **動作**:
- **情緒提取**: 分析高讚評論中的情緒關鍵字（是`Anxiety` 焦慮？`FOMO` 錯失恐懼？還是`Relief` 釋然？）。
- **結構拆解**: 總結這些爆款內容的敘事結構（例如：是否都用了「我放棄了X，改用了Y」的對比結構）。
**Step 3: 產生選題預測報告文件(Prediction Report)**
- **目標**: 輸出一份不僅有靈感，還有差異化策略的「選題押注單」。
- **輸出內容**:
- **預測爆款**: `[話題名稱]` (例如：Cursor 代碼編輯器實戰)
- **訊號來源**: 例如"過去48 小時內，YouTube 上湧現了5 個關於'Cursor 新功能' 的高熱度影片。"
- **情緒鉤子**: 例如"程式設計師的失業焦慮+ 新工具的掌控感"。
- **推薦標題**：
1. *"I deleted VS Code today. Here is why."*
2. *"Why 90% of developers are sleeping on this AI tool?"*
**Step 4: 72小時衝刺清單(Action Plan)**
- **目標**: 將預測轉換為緊迫的執行指令，並按小時倒數。
- **輸出格式**: **Checklist (複選框清單)**例如：
- **🚨 T+0 (Now): 佔坑與素材**
- 立即在知識星球/朋友圈發布一條短觀點測試水溫（附上參考文案草稿）。
- 註冊/下載相關工具，並截圖3 個「反直覺」的關鍵介面。
- **🛠️ T+24 (Tomorrow): 製作與差異化**
- 錄製/撰寫內文。差異化策略：不要做說明書，要做「壓力測試」（Crash Test）。
- 製作Thumbnail：使用高對比配色，參考風格`[連結]`。
- **🚀 T+72 (Launch): 發佈與發行**
- 影片/文章發布。
- 在評論區置頂「一句話總結」並引導訂閱。
- 去Step 1 找到的那些原貼下互動引流：“我也測了這個，發現了一個大Bug…”
描述
像趨勢獵人一樣洞察爆款先機。72小時內捕捉弱訊號，預測爆款選題，生成倒計時行動清單，讓你成為市場「造風者」。
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