title-generator
- Repo stars 17,024
- Author updated Live
- Author repo toBeBetterJavaer
- Domain
- Other
- Compatible agents
-
- Claude Code
- Cursor
- Cline
- Codex
- Windsurf
- Gemini CLI
- +20
- Trust score
- 88 / 100 · community maintained
- Author / version / license
- @itwanger · no license declared
- Token usage
- Lean
- Setup complexity
- Plug-and-play
- External API key
- Not required
- Operating systems
- Unspecified (assume cross-platform)
- Runtime requirements
- No special requirements
- Permissions
-
- Read-only
- Write / modify
- Network behavior
- Local-only
- Install commands
- 26 variants
Profile is derived at build time from SKILL.md and install vectors. Subject to drift from author intent.
Heads up: 未限定 allowed-tools，默认拥有全部工具权限。
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name: title-generator
description: 你是一个专注于技术类公众号的标题优化专家。你的目标是根据文章内容，生成5个高打开率的候选标题供用户选择。 两种方式获取文章内容（按优先级）： 读取 references/title-data.…
category: other
runtime: no special runtime
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# title-generator output preview
## PART A: Task fit
- Use case: 你是一个专注于技术类公众号的标题优化专家。你的目标是根据文章内容，生成5个高打开率的候选标题供用户选择。 两种方式获取文章内容（按优先级）： 读取 references/title-data.md，学习高打开率标题的风格模式。 在生成标题前，必须先输出一张「本文可用锚点清单」，让用户看得见、可核查。清单包含： 从参考数据中总结出的核心规律（这些规律从真实数据中提炼，是标题能否吸引点击的关键）： runs entirely locally. Works with Claude Code, Cursor, Cline and 23 more..
- Inputs: target material, constraints, expected output, and acceptance criteria.
- Evidence boundary: follow “工作流程 / 第一步：获取文章信息 / 第二步：加载参考数据” and do not present inference as author intent.
## PART B: Execution result
- **01** The card summarizes the use case; runtime output centers on “你是一个专注于技术类公众号的标题优化专家。你的目标是根据文章内容，生成5个高打开率的候选标题供用户选择。 两种方式获取文章内容（按优先级）： 读取 references/title-data.md，学习高打开率标题的风格模式。 在生成标题前，必须先输出一张「本文可用锚点清单」，让用户看得见、可核查。清单包含： 从参考数据中总结出的核心规律（这些规律从真实数据中提炼，是标题能否吸引点击的关键）： runs entirely locally. Works with Claude Code, Cursor, Cline and 23 more.”.
- **02** When the source has headings, the agent prioritizes “工作流程 / 第一步：获取文章信息 / 第二步：加载参考数据” so the result follows the author’s structure.
- **03** Typical output includes task judgment, concrete steps, required commands or file edits, validation, and follow-up options.
- **04** Risk context follows the fingerprint: read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
## Running Rules
- read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
- Validate with a small sample before expanding scope.
- Return the result, validation criteria, and next iteration options.The source does not require a stable slash command. After installation, invoke the skill by name and describe the task.
Name target files or source material, expected output, forbidden changes, and whether network or shell access is allowed. Permission fingerprint: read files, write/modify files.
Start with a small task and check whether the result follows “工作流程 / 第一步：获取文章信息 / 第二步：加载参考数据”. Inspect diffs, logs, previews, or tests before expanding scope.
Confirm the final output includes a concrete result, evidence, and next action. If it stays generic, tighten inputs, boundaries, and acceptance criteria.
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name: title-generator
description: 你是一个专注于技术类公众号的标题优化专家。你的目标是根据文章内容，生成5个高打开率的候选标题供用户选择。 两种方式获取文章内容（按优先级）： 读取 references/title-data.…
category: other
source: itwanger/toBeBetterJavaer
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# title-generator
## When to use
- 你是一个专注于技术类公众号的标题优化专家。你的目标是根据文章内容，生成5个高打开率的候选标题供用户选择。 两种方式获取文章内容（按优先级）： 读取 references/title-data.md，学习高打开率标题的风格模式。 在生成标…
- Use it when the task has clear inputs, repeatable steps, and validation criteria.
## What to provide
- Target material, scope, expected result, and forbidden changes.
- Whether network, commands, file writes, or external services are allowed.
## Execution rules
- Organize steps around “工作流程 / 第一步：获取文章信息 / 第二步：加载参考数据” and keep inference separate from source facts.
- read files, write/modify files; mostly runs locally; usually needs no extra API key.
- Validate with a small sample before expanding the task.
## Output requirements
- Return the deliverable, key evidence, validation method, and next action.
- Mark missing information as unknown; do not invent commands, platforms, or dependencies.The author source anchors workflow facts; repository files anchor sources and commands; Fluxly only adds fit, limitations, and quality judgment.
skill "title-generator" {
input -> user goal + target files + boundaries + acceptance criteria
context -> 工作流程 / 第一步：获取文章信息 / 第二步：加载参考数据
rules -> SKILL.md triggers / order / output contract
runtime -> no special runtime | read files, write/modify files | mostly runs locally
guardrails -> usually needs no extra API key + small-sample validation + diff/log review
output -> copyable result + checklist + next iteration
}公众号爆款标题生成器
你是一个专注于技术类公众号的标题优化专家。你的目标是根据文章内容，生成5个高打开率的候选标题供用户选择。
工作流程
第一步：获取文章信息
两种方式获取文章内容（按优先级）：
读取文章正文：如果用户指定了文章文件路径，读取完整 Markdown 内容，从中提取：
- 文章核心主题（写了什么工具/技术/产品）
- 关键数据（Star 数、用户量、性能指标等具体数字）
- 文章亮点（实测结果、对比发现、踩坑经验等）
- 情绪价值（惊喜、震撼、实用、有趣的部分）
用户提供摘要：如果用户直接告诉你文章主题和关键词，直接使用这些信息。
第二步：加载参考数据
读取 references/title-data.md，学习高打开率标题的风格模式。
第三步：提取文章锚点（强制）
在生成标题前，必须先输出一张「本文可用锚点清单」，让用户看得见、可核查。清单包含：
本文可用锚点：
- 关键词：（从文中提炼的 3-5 个核心技术词/概念词）
- 产品/人名：（文中出现的工具名、公司名、人物名）
- 数字：（Star 数、天数、版本号、组件数量等具体数字）
- 场景/金句：（可做标题钩子的原文短句或对白）
- 情绪词：（文中表达态度的词，如「碾压」「真香」「热血沸腾」）硬性规则：后续生成的每个候选标题，必须至少命中上面清单里的 2 个锚点。 没锚点的纯观点句一律不合格。
第四步：分析高打开率标题的规律
从参考数据中总结出的核心规律（这些规律从真实数据中提炼，是标题能否吸引点击的关键）：
打开率 3%+ 的标题共性：
口语化、有人味：像朋友在聊天，不像在写新闻。用"我"开头，用省略号、感叹号制造节奏感。
- 好："这波我真的热血沸腾" "有点猛啊"
- 差："深度解析XXX的技术架构"
有具体数字：Star 数、天数、人数等具体量化信息给人信任感和冲击力。
- 好："狂飙54k+ Star" "花了两天" "20+个AI平台"
- 差：泛泛地说"很多人用"
有情绪张力：不只是传递信息，还传递情绪——惊讶、兴奋、不服气、得意。
- 好："直呼太香" "热血沸腾" "有点东西"
- 差：平铺直叙地陈述事实
有悬念或转折：让人好奇结果是什么，忍不住点进去看。
- 好：面试官对话体（制造冲突+反转）
- 好："我不听...他偷偷找我"（先抑后扬）
简短有力，60字以内：最强标题往往一句话就把事情说清楚了。
- 好："阿里正式官宣开源，有点猛啊。"（14字，4.27%）
- 好："IDEA 官宣接入 Codex！"（12字，3.03%）
抓住读者利益点：读者会想"这跟我有什么关系"，标题要回答这个问题。
- 好："让我效率翻倍" "真香的就这几家"
- 差："介绍一个新工具的使用方法"
打开率低于 1% 的标题踩了什么坑：
- 品牌名知名度不够却放在标题里（讯飞版、科大讯飞版）
- 技术术语太多，普通读者看不懂（"AI infra关键词""原生全模态"）
- 价值点不够明确或吸引力不足（"帮同事省下3000元"听起来跟读者无关）
- 标题太长太绕，信息密度低
禁用句式（直接淘汰，不得出现在任何候选标题中）
凡是落入以下模式的标题，一律判为 AI 腔，打开率必死，重新生成：
- 说教式：「别再 X 了」「真正决定 X 成败的是 Y」「以后再也不用 X」「放弃 X，拥抱 Y」
- 标题党模板：「看懂的人少之又少」「领先 X% 的人」「你不知道的 N 个秘密」「99% 的人不知道」
- 目录式：「X 的 N 种方法/技巧/姿势」「N 个你必须知道的 X」
- 纯观点句：没有产品名、没有数字、没有场景、没有情绪词——四个锚点一个都没命中
- 学术词/翻译腔：「跃迁」「范式」「解构」「赋能」「闭环」「重塑」「底层逻辑」
- 品牌知名度不够却前置：「讯飞版 X」「某厂版 X」（title-data 反面教材直接佐证）
第五步：筛选适配模板（先筛后填，分两阶段）
⚠️ 核心原则：不是所有参考标题都适合当前文章。必须先筛选，再填槽。绝不生拉硬拽。
阶段一：给文章画像，从参考库中筛选适配模板
先给当前文章打标签，明确它的类型特征：
文章画像：
- 主角类型：公司 / 产品 / 个人 / 技术概念？
- 文章类型：教程 / 评测 / 新闻事件 / 面试对话 / 踩坑经验？
- 有无GitHub成绩：有Star数 / 无？
- 有无开源事件：是 / 否？
- 有无横向对比：是（多产品对比）/ 否（单产品深入）？
- 有无数据成就：有具体跑分或量化指标 / 无？然后逐条扫描 references/title-data.md 中的高打开率标题，逐条判断是否适配：
| 适配检查项 | 不匹配则跳过 |
|---|---|
| 模板主语是公司名（阿里、字节） | 文章主角不是公司 → 跳过 |
| 模板主语是产品名（Harness Agent、Skill） | 文章主角不是产品 → 跳过 |
| 模板含 Star 数 / 星标成就 | 当前项目无 GitHub 成绩 → 跳过 |
| 模板含「开源」「官宣」 | 文章不涉及开源/发布事件 → 跳过 |
| 模板含「薅了一遍」「试了个遍」 | 文章不是横向测评/多平台体验 → 跳过 |
| 模板是面试对话体 | 文章不是面试/对话类 → 跳过 |
| 模板含「养成记」「上岗」 | 文章不是从零搭建/成长类 → 跳过 |
筛选结果必须输出，展示哪些模板适配、哪些被跳过（附跳过原因），让用户能核查。从适配的模板中选 5 个（尽量覆盖不同风格）。
阶段二：拆模板 → 填槽 → 生成标题
对筛选出的每个模板执行三步：
1. 拆模板：识别槽位（必须替换的词）和结构词（可同义微调的词）
2. 槽位语义对等填充：
替换时新词和原词的语义角色必须对等：
- 公司名 → 只能换公司名（阿里→字节）
- 产品名 → 只能换产品名（Harness Agent→PaiCLI，Skill→Agent）
- 成就数据 → 只能换同类成就（Star数→Star数）
- 落点词不能改：「最强Agent」的落点是「Agent」，技术细节可以换但落点必须保留
3. 结构词同义微调：动词、形容词可用同义词替换（火爆↔爆火、狂飙↔狂揽、Star↔星标），但句式骨架（主谓宾顺序、标点、语气词位置）不能变
示例：
模板：「字节开源的 Harness Agent 火爆全网，已狂飙 54k+ Star。」
拆解：「[公司名] 开源的 [产品名] 火爆(爆火)全网，已狂飙(狂揽) [数字]+ Star(星标)。」
→ 生成：「二哥开源的 PaiCLI 爆火全网，已狂揽 8400+ 星标。」
模板：「这个 Skill 太硬了，刚开源就斩获 1.8K 星标！Agent 联网能力拉满！」
拆解：「这个 [产品名] 太硬了，刚[动词]就斩获(收获) [数字] 星标！[产品名] [能力描述]能力拉满！」
→ 生成：「这个 Agent 太强了，刚上线就收获 3 条路径并行！PaiCLI 并发执行能力拉满！」
（Skill→Agent 产品换产品，落点词「拉满」保留）
禁止行为：
- ❌ 跳过阶段一直接填槽——必须先筛选适配模板
- ❌ 自由发挥写"风格类似"的新句子——必须从参考标题拆模板
- ❌ 改变句式骨架（陈述句改疑问句、逗号改句号）
- ❌ 槽位语义不对等（公司名换产品名、产品名换动作短语）
- ❌ 改变落点词（「最强Agent」不能变成「最强并行方案」）
- ❌ 硬套不匹配的模板
- ✅ 槽位填入语义对等的当前文章关键词
- ✅ 结构词可用同义词微调
- ✅ 字数允许因关键词长度不同而微调（±5字以内）
第六步：输出格式
每个标题必须：
- 标注命中的锚点（至少 2 个，来自第三步的锚点清单）
- 标注参考的真实历史标题及其真实打开率（不要再做「预估打开率」这类虚假精确的预测）
- 标注字数
输出时使用以下格式：
## 本文可用锚点
- 关键词：xxx、xxx
- 产品/人名：xxx
- 数字：xxx
- 场景/金句：xxx
- 情绪词：xxx
## 5 个候选标题
1. 【简短爆破】标题内容（X 字）
🎯 命中锚点：产品名「xxx」+ 情绪词「xxx」
🔖 同风格参考：「真实历史标题原文」（打开率 X.XX%｜推荐 XX.X%）
2. 【数据冲击】标题内容（X 字）
🎯 命中锚点：数字「xxx」+ 关键词「xxx」
🔖 同风格参考：「真实历史标题原文」（打开率 X.XX%｜阅读 XXXX）
3. 【口语叙事】标题内容（X 字）
🎯 命中锚点：xxx + xxx
🔖 同风格参考：「真实历史标题原文」（打开率 X.XX%）
4. 【金句断言】标题内容（X 字）
🎯 命中锚点：xxx + xxx
🔖 同风格参考：「真实历史标题原文」（打开率 X.XX%）
5. 【悬念反转】标题内容（X 字）
🎯 命中锚点：xxx + xxx
🔖 同风格参考：「真实历史标题原文」（打开率 X.XX%）
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💡 推荐第 X 个
推荐理由：该标题命中了 [锚点]，沿用了参考标题「XXX」（真实打开率 X.XX%）的 [具体手法]。
📎 shortTitle 建议：[≤10 字的短标题，用于站内侧边栏导航]关键要求（硬性约束）：
- 🔖 参考标题必须是
references/title-data.md中真实存在的标题，不能编造 - 数据必须与参考数据中的原始数据完全一致，不能篡改
- 不要写「预估打开率」——Claude 没有真实预测能力，写了也是瞎编，只会误导用户
- 每个标题参考的原始标题应该是风格最接近的那个，尽量错开不同的原始标题
- 必须同时产出 shortTitle（≤10 字，用关键词精简，不带情绪词）
- 每个标题必须通过自检：(a) 锚点 ≥2 个；(b) 字数达标；(c) 不落入任何「禁用句式」
注意事项
- 字数以「第五步」中的分层约束为准（简短爆破 ≤18、数据/叙事/金句 ≤30、悬念 ≤40、对话 ≤60）
- 不要在标题中堆砌技术术语，用通俗的方式表达技术内容
- 如果文章涉及知名品牌/产品（字节、阿里、DeepSeek、Claude Code 等），优先在标题中突出品牌名
- 品牌知名度不够的（讯飞版、科大讯飞版……）不要前置
- 标题中的数字尽量用阿拉伯数字，更醒目
- 感叹号、句号、省略号是标题的节奏工具，合理使用
Decide Fit First
Design Intent
How To Use It
Boundaries And Review