cody1991/Kultur-Trend-Kurator

Was macht Kultur-Trend-Kurator?

Zweck

Kuratieren von Empfehlungen für Bücher, Filme und TV-Serien basierend auf öffentlichen Trends. Priorisiert werden aktuelle kulturelle Relevanz, seriöse Top-Listen, langfristige Bewertungen, die Aussagekraft der Bewertungsanzahl und Kategorienvielfalt, nicht die Übereinstimmung mit dem persönlichen Profil.

Verwendung

Verwenden Sie diese Fertigkeit für Anfragen wie:

• Bücher oder Filme basierend auf aktueller Beliebtheit und öffentlichen Listen empfehlen.
• Wöchentliche/monatliche/jährliche Buch- und Film-Digests erstellen.
• Aktuelle heiße Artikel mit langlebigen Klassikern vergleichen.
• Geplante Empfehlungsberichte oder Benachrichtigungsinhalte erstellen.
• Vermeiden Sie es, sich auf den persönlichen Lese-/Sehverlauf des Benutzers zu stützen.

Standard-Betriebsmodus

Gehen Sie davon aus, dass der Standard-Digest wöchentlich ist, es sei denn, der Benutzer gibt etwas anderes an:

• Zeitfenster: letzte 30 Tage plus aktuelle Jahreslisten.
• Ausgabe: 5 Bücher und 5 Film-/TV-Artikel.
• Bücher: Priorisieren Sie für Chinesisch-Leser lesbare Bücher, insbesondere chinesische Ausgaben, Übersetzungen, Signale aus chinesischen Verlags-/Diskussionskontexten oder Bücher, die von einem chinesischsprachigen Publikum leicht gelesen werden können. Vermeiden Sie, den Buchteil zu einer direkten Übersetzung einer englischen Liste zu machen.
• Bücher dürfen keine reine Neuerscheinungsliste sein: Behandeln Sie Neuerscheinungsseiten nur als Entdeckungsquellen. Mischen Sie in einem normalen wöchentlichen Digest aktuelle heiße Bücher mit stabilen Backlist-Titeln, modernen Klassikern, langjährigen Highscore-Werken und Medien-/Community-Auswahlen.
• Filme/TV: Priorisieren Sie Werke, die im chinesischsprachigen Kontext ansehbar oder aktiv diskutierbar sind. Behalten Sie standardmäßig einen Slot für einen globalen Filmgeschichte-Klassiker bei; es muss sich nicht um ein chinesischsprachiges Werk handeln, aber es muss einen weithin anerkannten klassischen Wert und bequeme chinesische Anseh-/Diskussionssignale haben.
• Stil: knappe, redaktionelle Kuratierung.
• Persönliche Daten: Standardmäßig öffentliche Quellen; persönliche Aufzeichnungen nur verwenden, wenn ausdrücklich darum gebeten wird.
• Quellen: Bevorzugen Sie öffentliche Ranglisten, seriöse Medienlisten, Plattformcharts und quellenübergreifenden Konsens.
• Links: Bewahren Sie anklickbare Quellenlinks im endgültigen Markdown, wann immer eine URL verfügbar ist.
• Artefakte: Wenn der Benutzer nach einer veröffentlichungsreifen Ausgabe, einem Bericht, einem Artikel oder einem wiederverwendbaren Ergebnis fragt, erstellen Sie ein .md-Artefakt, anstatt nur inline zu antworten.

Arbeitsablauf

1. Definieren Sie den Kuratierungsauftrag.

   • Identifizieren Sie die Inhaltstypen: Bücher, Filme, TV oder alle.
   • Identifizieren Sie das Zeitfenster: 7 Tage, 30 Tage, aktuelles Jahr, vergangenes Jahr oder zeitlose Klassiker.
   • Verwenden Sie die Standard-Lokalisierungsregel, sofern nicht anders angegeben: Bücher sollten zuerst chinesisch lesbar sein; Filme/TV sollten zuerst chinesisch ansehbar oder diskutierbar sein, mit einem Slot für einen globalen Klassiker.

2. Sammeln Sie Kandidaten-Items.

   • Lesen Sie references/source_strategy.md.
   • Durchsuchen Sie mehrere unabhängige Quellen, anstatt sich auf eine einzige Plattform zu verlassen.
   • Erfassen Sie: Titel, Ersteller, Typ, Quelle, URL, Bewertung, Bewertungsanzahl, Liste/Rang, Jahr, Tags und Grund für die Erscheinung.
   • Entfernen Sie Dopplungen bei übersetzten Titeln und wiederholten Ausgaben.

3. Bewerten und filtern.

   • Lesen Sie references/scoring_rules.md.
   • Entfernen Sie offensichtliche minderwertige Artikel: sehr niedrige Bewertung, sehr kleine Stichprobe, reine Marketinglisten ohne Nachweise.
   • Balancieren Sie aktuelle Relevanz mit langfristiger Qualität.
   • Erzwingen Sie Vielfalt: Vermeiden Sie es, nur ein Genre, ein Land, einen Inhaltstyp oder eine Quellenfamilie zu empfehlen.
   • Begrenzen Sie bei Büchern die Anzahl der Neuerscheinungskandidaten und beziehen Sie explizit stabile/Backlist/klassische Auswahlen ein, damit das Ergebnis nicht nur ein Digest der neuesten Bücher von Douban ist.

4. Rendern Sie den Digest.

   • Lesen Sie references/output_format.md.
   • Wenn der Benutzer bittet, auf einer Plattform zu veröffentlichen, zu posten, zu senden oder für WeChat Official Account/Newsletter/Soziales anzupassen, lesen Sie references/publishing_formats.md.
   • Verwenden Sie scripts/rank_items.py, wenn Kandidaten als JSON gespeichert sind.
   • Verwenden Sie scripts/render_digest.py, um aus dem bewerteten JSON Markdown zu generieren.
   • Fügen Sie für jeden Artikel hinzu: Empfehlungsgrund, warum jetzt, Quellensignal und Risikohinweis.
   • Verwenden Sie anklickbare Markdown-Links für Artikeltitel, Quellennotizen und abschließende Referenzen, wann immer URLs verfügbar sind.
   • Speichern Sie den endgültigen veröffentlichungsreifen Entwurf als .md-Datei, wenn der Benutzer nach einem konkreten Artefakt oder einem plattformbereiten Artikel fragt.
   • Für konfigurierte WeCom-Zustellung verwenden Sie scripts/send_wecom_notification.sh nur, nachdem der Artikel und das Cover existieren. Bewahren Sie den Webhook in der ignorierten lokalen Konfiguration auf; platzieren Sie ihn niemals in Skill-Anweisungen, Artefakten oder Git.

Optionale Zustellung

Wenn der Benutzer bittet, einen fertigen Digest an eine konfigurierte WeCom-Gruppe zu senden, lesen Sie die Zustellungsanweisungen in references/publishing_formats.md. Die Standardzustellung ist eine Titelbenachrichtigung, ein Titelbild und ein Markdown-Anhang. Senden Sie den vollständigen Artikeltext nur, wenn ausdrücklich darum gebeten wird, da er sich über mehrere Gruppennachrichten erstrecken kann.

5. Speichern Sie bei Bedarf den Empfehlungsverlauf.
   • Wenn Sie wiederholt ausgeführt werden, speichern Sie die ausgegebenen Titel in einer lokalen JSON-History-Datei im Projekt des Aufrufers oder im gewählten Ausgabeverzeichnis.
   • Standardmäßig den Verlauf aufzeichnen, ihn aber nicht verwenden, um Empfehlungen auszuschließen oder herabzustufen, es sei denn, der Benutzer bittet ausdrücklich darum, Wiederholungen zu vermeiden.
   • Verwenden Sie kanonische Schlüssel und Aliase, sodass übersetzte Titel und Originaltitel bei aktivierter Deduplizierung gemeinsam dedupliziert werden können.
   • Optionale Deduplizierungsfenster: täglich = 30 Tage, wöchentlich = 8 Wochen, monatlich = 6 Monate, klassisch = 90 Tage.

Kandidaten-JSON-Schema

Bereiten Sie bei Verwendung der Skripte eine JSON-Datei entweder als Liste oder als Objekt mit items vor:

{
  "items": [
    {
      "title": "Buch- oder Filmtitel",
      "creator": "Autor, Regisseur oder Showrunner",
      "type": "book",
      "url": "https://example.com/item",
      "year": 2026,
      "rating": 8.7,
      "rating_scale": 10,
      "rating_count": 12000,
      "source_count": 3,
      "trend_window": "30d",
      "trend_score": 0.8,
      "rank": 4,
      "tags": ["history", "nonfiction"],
      "sources": ["Douban", "WeRead", "media list"],
      "evidence": ["In einer monatlichen Liste erschienen", "Hohe Bewertungsanzahl"],
      "reason": "Warum es empfehlenswert ist",
      "risk": "Möglicher Vorbehalt"
    }
  ]
}

Skriptverwendung

Kandidaten bewerten:

python3 scripts/rank_items.py candidates.json --out ranked.json --history recommendation_history.json --mode weekly

Der Standard --duplicate-policy none zeichnet den Verlauf später auf, verwendet ihn aber nicht zum Ausschließen oder Herabstufen von Artikeln.

Täglicher Modus mit einem starken 30-Tage-Duplizierungsfenster, nur auf ausdrückliche Anfrage:

python3 scripts/rank_items.py candidates.json --out ranked.json --history recommendation_history.json --mode daily --duplicate-policy exclude

Markdown-Digest rendern und ausgegebene Artikel zum Verlauf hinzufügen:

python3 scripts/render_digest.py ranked.json --out digest.md --books 5 --films 5 --history-out recommendation_history.json --mode weekly

Qualitätsanspruch

Empfehlen Sie lieber weniger Artikel, anstatt schwache Slots zu füllen. Wenn ein Kandidat nur kurzfristigen Traffic und keine Qualitätsnachweise hat, schließen Sie ihn aus oder kennzeichnen Sie ihn als Hype-Watch. Wenn Quellen widersprüchlich sind, erklären Sie die Unsicherheit kurz.