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SERP Analysis: [Topic]

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Date: [YYYY-MM-DD]Keyword: [target keyword]Search Intent: [informational/commercial/transactional]

Top Ranking Articles

1. [Article Title] - [Domain]

• URL: [url]
• Word Count: ~[count]
• Structure: [H2 headings list]
• Strengths: [what they do well]
• Gaps: [what they miss]
• Outdated: [old info found]

[Repeat for top 5]

Google-Validated Structure

Based on what's ranking, these sections appear essential:

1. [Common H2 found across multiple articles]
2. [Another common section] ...

Competitor Gap Blueprint

MUST-FILL GAPS (found in 3+ competitors)

• [Gap 1]: [How to address]
• [Gap 2]: [How to address]

DIFFERENTIATION OPPORTUNITIES

• [Unique angle 1]
• [Unique angle 2]

DATA NEEDED

• [Specific statistic to find]
• [Expert quote needed]

OUTDATED INFO TO UPDATE

• [Old stat] → Need 2025 version

### 2.3 源码佐证：自动化的 SERP 分析脚本 人工 WebSearch/WebFetch 之外，仓库还提供了可脚本化的 SERP 分析入口。命令文档 [.claude/commands/research-serp.md](https://link.gitcode.com/i/a75fd8f1edf4b81db10c3a8562b3adfa) 记录了其用法： ```bash python3 research_serp_analysis.py "your target keyword"

从该命令文档看，这条命令会通过 DataForSEO 拉取 Top 20 自然结果，分析 Top 10 的内容模式与类型，抓取各结果字数，识别 SERP 特性（featured snippet、PAA、视频等），评估搜索意图与竞争难度，最终生成内容简报并输出到research/serp-analysis-[keyword].md。命令文档还标注了该脚本的成本量级（约每关键词 1–2 分钟、API 花费约 $0.02），可作为预算参考，但具体数据以实际运行环境为准。

三、STEP 2：社交研究（强制）——最好的洞察藏在 Reddit 帖子和 YouTube 教程里

命令文档的原话点明了这一步的价值："The best insights aren't in SEO content - they're in Reddit threads and YouTube tutorials."（最好的洞察不在 SEO 内容里，而在 Reddit 帖子和 YouTube 教程中。）这对应仓库中的 data_sources/modules/social_research_aggregator.py 模块方向。

3.1 Reddit 研究（访问 5 个真实帖子）

1. 搜索 Reddit：

   WebSearch: site:reddit.com [topic] industry WebSearch: site:reddit.com r/industrying [topic]

2. 访问 5 个有潜力的帖子：对每个帖子 URL 用 WebFetch，提取：

   要素	要找什么
   OP's Question	具体的问题
   Top Comments	高赞解决方案与建议
   Pain Points	用户表达的挫败点
   Success Stories	带细节的真实结果
   Debates	不同观点
   Recommendations	社区背书的东西
   Real Language	真实用户如何谈论这个话题

3. 提取可引用洞察：摘出可以写入（或直接引用进）文章的具体引语。

3.2 YouTube 研究（分析 5 个视频）

1. 搜索 YouTube：

   WebSearch: site:youtube.com [topic] industry tutorial WebSearch: site:youtube.com [topic] industry review

2. 分析 5 个视频页面：对每个视频页用 WebFetch，提取：

   要素	要找什么
   Title & Description	覆盖了什么
   View Count	互动信号
   Topics Covered	讨论的主要观点
   Gaps	没讲好的部分
   Comments	观众在问什么

3.3 输出模板：social-research 报告

结果保存到research/social-research-[topic-slug]-[YYYY-MM-DD].md：

# Social Research: [Topic] **Date**: [YYYY-MM-DD] ## Reddit Insights ### Thread 1: [Title] - URL: [url] - OP's Question: "[quote]" - Key Insight: [summary] - Quotable: "[specific quote that could inform article]" [Repeat for 5 threads] ### Pain Points Identified - [Pain point 1] - [Pain point 2] ### Success Stories Found - [Story with specific details] ### Real User Language - Users say "[phrase]" instead of "[what competitors say]" ## YouTube Insights ### Video 1: [Title] - [Channel] - URL: [url] - Views: [count] - Topics Covered: [list] - Gaps: [what they miss] - Top Comment Theme: [what viewers ask] [Repeat for 5 videos] ### Content Gaps in Video - [Topic tutorials don't cover well] ### Expert Takes - [Notable opinion from creator] ## Synthesis: Unique Insights for Article ### Insights NOT Available in SEO Content 1. [Unique insight from social research] 2. [Another unique insight] ### Questions to Answer (from real users) 1. [Real question from Reddit/YouTube] 2. [Another real question] ### Story Seeds (for mini-stories) - [Story possibility based on real user experience] ### Language to Use - Use "[real user phrase]" instead of "[generic SEO phrase]"

模板中的Real User Language、Questions to Answer、Story Seeds三块，直接为第四步的"真实用户语言"与"mini-story"写作提供弹药。

四、STEP 3：文章规划——写之前先做章节级作战计划

第三步要求在动笔前创建"逐节"（section-by-section）计划。这一步的源码实体是 data_sources/modules/article_planner.py，其中ArticlePlanner类的注释明确写着 "Used by the /article command during the planning phase"（由 /article 命令在规划阶段使用）。

4.1 规划进程

1. 合并研究，组合四类输入：

   • SERP 分析（能排名的结构）
   • 竞品缺口（可以打败的机会）
   • 社交研究（独特洞察）
   • 品牌上下文（features、brand voice）

2. 创建 Google 验证过的结构：包含多篇 Top 文章共有的章节；新增填补缺口章节；按逻辑阅读顺序排列。

3. 为每个章节分配细节：

   要素	用途
   Type	intro / body-how-to / body-comparison / body-explanation / faq / conclusion
   Word Target	基于竞品深度 + 缺口填补
   Strategic Angle	我们带来的独特视角
   Engagement Hook	该章节如何抓住注意力
   Knowledge Gaps	填补哪些竞品缺口
   Unique Data	要包含的社交研究洞察
   Internal Links	链接哪些品牌页面
   CTA	soft / medium / strong（如适用）
   Mini-Story	是否在此放故事

4. 规划参与度分布（Engagement Distribution）：

   • Mini-stories：开头、中部、接近结尾（共 2–3 个）
   • CTAs：前 500 词（soft）、中部（medium）、结尾（strong）
   • Featured snippet 机会：FAQ、定义类章节

4.2 输出模板：article-plan 报告

保存到research/article-plan-[topic-slug]-[YYYY-MM-DD].md：

# Article Plan: [Topic] **Date**: [YYYY-MM-DD] **Total Word Target**: [count] **Primary Keyword**: [keyword] **Secondary Keywords**: [list] ## Meta Elements - **Title Options**: 1. [Option 1] 2. [Option 2] 3. [Option 3] - **Meta Description**: [150-160 chars — must directly answer the target query, not just tease] - **URL Slug**: /blog/[slug] ## Section Plan ### 1. Introduction - **Type**: intro - **Word Target**: 200 - **Hook Strategy**: [question / scenario / statistic / bold statement] - **APP Elements**: [Agree point, Promise, Preview] - **Mini-Story**: [Yes - place opening scenario here] - **CTA**: soft (within first 500 words) - **Unique Data**: [Insight from social research to include] ### 2. [H2 Title] - **Type**: body-explanation - **Word Target**: 300 - **Strategic Angle**: [What unique perspective] - **Knowledge Gap**: [Which competitor gap this fills] - **Internal Links**: [your brand page to link] - **Unique Data**: [Social insight to include] ### 3. [H2 Title] - **Type**: body-how-to - **Word Target**: 400 - **Strategic Angle**: [Unique angle] - **Knowledge Gap**: [Gap being filled] - **Mini-Story**: [Yes - real user scenario] [Continue for all sections...] ### N. FAQ - **Type**: faq - **Word Target**: 200 - **Questions from Research**: 1. [Real question from Reddit] 2. [Another real question] 3. [Question competitors don't answer] 4. [Featured snippet opportunity] - **Featured Snippet**: Yes ### N+1. Conclusion - **Type**: conclusion - **Word Target**: 200 - **CTA**: strong - **Mini-Story**: [Optional - reinforcing story] ## Engagement Map | Element | Location | |---------|----------| | Mini-Story 1 | Introduction | | Mini-Story 2 | Section [X] | | Mini-Story 3 | Conclusion (optional) | | CTA (soft) | Section 1 or 2 | | CTA (medium) | Section [X] | | CTA (strong) | Conclusion | ## Gap-to-Section Mapping | Competitor Gap | Section Addressing It | |----------------|----------------------| | [Gap 1] | Section [X] | | [Gap 2] | Section [Y] | ## Social Insight Mapping | Unique Insight | Where Used | |----------------|------------| | [Insight 1] | Section [X] | | [Insight 2] | Section [Y] |

4.3 源码级原理：ArticlePlanner 如何把规划变成可计算逻辑

data_sources/modules/article_planner.py 将上述模板的每一项沉淀为数据类与算法：

• 章节类型枚举：SectionType定义了INTRO / BODY_HOW_TO / BODY_COMPARISON / BODY_EXPLANATION / BODY_LIST / FAQ / CONCLUSION七种类型；CTAType定义了SOFT / MEDIUM / STRONG三档强度（源码注释分别对应 "Learn more, explore"、"Try it, start free"、"Convert, sign up now"）。
• 默认字数目标：DEFAULT_WORD_TARGETS为每种章节设定了基准字数——intro 200、body-how-to 350、body-comparison 400、body-explanation 300、body-list 400、faq 250、conclusion 200。
• 自动分类章节：classify_section_type(heading)通过关键词表把 H2 标题映射为类型，例如含 "how to/steps/guide/tutorial/process" 判为 how-to，含 "vs/compare/versus" 判为 comparison，含 "top/best/tips/ways" 判为 list，无法匹配时默认 explanation。
• 动态字数计算：calculate_word_target(section_type, competitor_avg, has_gap)的规则是——如果该章节要填补竞品缺口，字数在默认值基础上上浮 30%；如果竞品平均深度更深，则按"竞品均值 × 1.1"反超 10%。这正是规划模板中 "Word Target: Based on competitor depth + gap filling" 的实现。
• 参与度分布算法：plan_engagement_distribution(num_sections)自动决定 mini-story 位置（第 1 节必放；≥4 节时中部放一个；≥6 节时倒数第二节再放一个）与 CTA 位置（soft 在第 2 节或更早、medium 在中部、strong 在结尾）。
• 报告格式化：format_article_plan(plan)直接生成上述article-plan-*.md的 Markdown 文本，包括章节汇总表、Engagement Map、Gap-to-Section 与 Insight-to-Section 映射。

另外，create_default_structure(topic)提供了一个通用起步骨架（Introduction → What is X → Why X Matters → How to Get Started → Best Practices → Common Mistakes → FAQ → Conclusion），命令文档强调这只是起点，须按竞品研究修改。

五、STEP 4：逐节写作——每种章节有独立的写作与编辑标准

第四步是整个流水线的产出环节，核心原则是"每节单独写、单独编辑"（Write each section individually to maintain quality）。

5.1 为什么要逐节写

• 长文 AI 写作越写到后面质量越差（degrades in quality toward the end）
• 每节获得聚焦注意力
• 每节有自己的编辑轮次
• 全程保持质量一致

5.2 各章节类型与专项要求

Introduction（引言）

要求：

• 直接回答优先（AI Search Optimization）：任何 "best/top/how" 类查询，前 1–2 句必须直接给出答案，再上叙事钩子。原因很直白：AI 爬虫（ChatGPT、Perplexity、Gemini）从页面顶部抓取内容。
• 钩子（Hook）：不得用泛泛开场，用问题/场景/数据/大胆陈述。
• APP 公式：Agree（认同读者处境）、Promise（承诺收获）、Preview（预览结构）。
• 主关键词出现在前 100 词内。
• 信任信号（Trust signal）。
• 150–250 词。

禁止的开场：

• "[Product category] is..."
• "When it comes to..."
• "If you're looking for..."
• "In today's world..."

Key Takeaways 块（紧随引言、第一个 H2 之前）

要求：

• 3–5 条要点，概括文章真实结论
• 每条是独立的、带具体细节的主张（数字、名字、结果）
• 不是目录——这是前置结论
• 用带加粗 "Key Takeaways" 标题的 blockquote 格式
• 整篇初稿完成后撰写，再放到这里

Body: How-To（操作指南体）

要求：

• 顺序流程用编号步骤
• 每步可执行、具体
• 必要时给出耗时估算
• 列出常见错误
• 每节 250–400 词

Body: Comparison（对比体）

要求：

• 立场平衡（承认竞品优势）
• 关键指标用数据表
• 具体价格/功能
• "Best for" 推荐
• 每节 300–400 词

Body: Explanation（解释体）

要求：

• 复杂度渐进（简单 → 进阶）
• 用类比讲复杂概念
• 带具体细节的例子
• 在正文某节嵌入至少一个相关 YouTube 视频（优先自家频道，其次权威第三方）以补充语境
• 每节 250–400 词

FAQ

要求：

• 4–6 个来自研究的问题（真实用户问题）
• 40–60 词答案（面向 featured snippet 优化）
• 先直接回答，再给语境
• 总计 200–300 词

Conclusion（结论）

要求：

• 不只是总结——要增加价值
• 3–5 条可执行的关键要点
• 明确的下一步（"This week:"、"This month:"）
• 带风险逆转（risk reversal）的强 CTA
• 赋能式、向前看的收尾
• 150–250 词

5.3 每节的写作流程：草稿 → 编辑 → 验证

1. 写草稿：套用该节专项要求；放入规划好的独特数据/洞察；贴合字数目标；应用规划的参与度钩子。

2. 编辑轮次：

• 删除 AI 套话（"In today's"、"It's important to note"、"When it comes to"）
• 用具体数字替换模糊词（"many" → "73%"）
• 检查段落长度（最多 4 句）
• 变换句子节奏（混用 5–10 词短句与 15–25 词长句）
• 加入口语化手段（缩约、设问、括号插话）
• 验证主动语态

3. 验证要求：该节专项标准是否达标；规划的洞察是否写入；字数是否在目标 ±10% 内。

5.4 源码级支撑：SectionWriter 的章节指南引擎

data_sources/modules/section_writer.py 把上述所有章节要求做成了可编程的指南系统（文件头部注释同样标注 "Used by the /article command during the section-by-section writing phase"）：

• WritingGuidelines 数据结构：每种SectionType对应一份包含requirements（要求）、dos（该做）、donts（不该做）、quality_checks（质量自检）的指南，get_writing_guidelines()按类型路由。
• AI 短语黑名单：AI_PHRASES_TO_REMOVE列出 16 条要删除的套话，如 "In today's"、"When it comes to"、"It's important to note"、"First and foremost"、"Without further ado" 等，与content_scorer.py的检测模式相互印证。
• 模糊词替换表：VAGUE_WORDS字典给出 17 组"模糊词 → 具体化"映射，例如 "many" → 具体数字或百分比、"significant" → 具体百分比或金额、"often" → 具体频率。
• 通用编辑清单：get_editing_checklist()返回 8 项通用检查（移除 AI 短语、替换模糊词、段落 ≤4 句、长短句混排、加缩约、主动语态 80%+、加括号插话/设问、品牌一致性），再加各类型专属检查。
• 提示词生成器：format_writing_prompt()与format_editing_prompt()把上述指南渲染成可直接喂给模型的写作/编辑提示词，内含字数目标、战略角度、独特洞察、内链、mini-story 与 CTA 要求。

5.5 组装与 Meta 元素

所有章节写完并编辑后：

1. 合并章节：按计划顺序组装；检查节间过渡；核对内链位置；确认 CTA 分布。

2. 添加 Meta 元素（frontmatter 格式）：

   --- Meta Title: [50-60 chars] Meta Description: [150-160 chars] Primary Keyword: [keyword] Secondary Keywords: [list] URL Slug: /blog/[slug] Word Count: [count] Internal Links: [list] External Links: [list] ---

3. 生成检查清单，共 4 份：

   SEO Checklist:

   • Primary keyword in H1
   • Primary keyword in first 100 words
   • Primary keyword in 2+ H2 headings
   • Keyword density 1-2%
   • 3-5+ internal links
   • 2-3 external authority links
   • Meta title 50-60 chars
   • Meta description 150-160 chars
   • 2000+ words

   AI Search Optimization Checklist:

   • Direct answer in first 1-2 sentences (not buried behind narrative)
   • Key Takeaways block with 3-5 specific bullet points after introduction
   • Meta description directly answers the target query
   • At least one relevant YouTube video embedded
   • FAQ questions written in natural prompt language
   • One idea per section (each H2/H3 focuses on single concept)
   • Author attribution in frontmatter

   Engagement Checklist:

   • Hook (not generic opening)
   • APP Formula in intro
   • 2-3 mini-stories with names/details/outcomes
   • 2-3 contextual CTAs
   • First CTA within 500 words
   • No paragraphs > 4 sentences
   • Varied sentence rhythm

   Research Integration Checklist:

   • Addresses 3+ competitor gaps
   • Includes 5+ social research insights
   • Uses real user language
   • Answers questions from Reddit/YouTube
   • Updates outdated info with 2025 data

输出位置：保存到drafts/[topic-slug]-[YYYY-MM-DD].md。

六、写后质量闭环：去 AI 痕迹 → 多维评分 → 自动修订 → 优化 Agent

初稿落盘并不等于结束，命令文档规定了四段式质量闭环，每一段都有仓库源码背书。

6.1 第一步：/scrub 清除 AI 痕迹

/scrub drafts/[filename].md

/scrub的完整规范见 .claude/commands/scrub.md，其实现位于 data_sources/modules/content_scrubber.py 的ContentScrubber类（对外暴露scrub_file(file_path, output_path, verbose)）。它做四类清理：

• 移除隐形 Unicode 水印：WATERMARK_CHARS列表列出 15 个字符，包括零宽空格（U+200B）、BOM（U+FEFF）、零宽非连接符（U+200C）、零宽连接符（U+200D）、词连接符（U+2060）、软连字符（U+00AD）、窄不换行空格（U+202F）等；随后_remove_format_control_chars()再按 Unicode 类别Cf兜底清除所有格式控制字符。
• 按上下文替换 em-dash：_determine_emdash_replacement()分析破折号前后语境决定替换标点——归属/引用场景换逗号，独立分句换分号（"however/therefore/moreover" 等连接副词前也换分号），句子级强停顿换句号，列表或补充说明换逗号。
• 替换 AI 套话：AI_PHRASE_REPLACEMENTS内置了 13 组正则替换，例如 "It's important to note that X" → "X"、"leverage" → "use"、"utilize" → "use"、"dive into" → "explore"、"In conclusion," → 删除。
• 空白归一化：多空格压为单空格、清理标点前空格、句尾补空格（并刻意避免破坏 URL 与文件扩展名）、连续 3+ 换行压为 2。

该模块是幂等的：对已清理内容重复运行不会产生额外修改，因此可以安全地多次执行、纳入自动化流程。运行后会输出统计：Unicode 水印移除数、格式控制字符移除数、em-dash 替换数、AI 短语替换数。最佳实践要求"发布前必须 scrub"，且/write、/rewrite保存文件后应立即自动执行。

6.2 第二步：多维内容评分（阈值 70+）

python data_sources/modules/content_scorer.py drafts/[filename].md

data_sources/modules/content_scorer.py 的ContentScorer.score()对文章做五维加权评分，复合分 ≥70 才通过：

各维度的判定逻辑值得展开（均可从源码确认）：

• Humanity（30%）：检测 25 条 AI 短语正则（如 "in today's digital/modern"、"when it comes to"、"let's dive in"、"furthermore"、"leverage"、"robust"、"game-changer"），按每千词密度扣分（最高 -30）；统计被动语态（最高 -15）；奖励对话手段（括号插话、设问、缩约，最高 +15）；缩约密度过低扣 10 分。
• Specificity（25%）：以 70 分为基线；模糊词（many/some/various/significant/very 等 30 个）密度过高最高扣 25 分；奖励具体性信号（百分比、美元金额、年份、日期、带名字的引语、长引号文本，最高 +30）；数字密度过低（每千词 <3）扣分。
• Structure Balance（20%）：按字符统计 prose（正文）占比，目标 50%–75% 得满分；低于 50%（列表/表格过多）或高于 75%（纯文字墙）都会按偏离度扣分——这与命令文档"prose-to-list ratio (target 50-75%)"一致。
• SEO Compliance（15%）：检查 meta title（50–60 字符）、meta description（150–160 字符）、主关键词是否在 H1、是否在前 100 词、全文是否 ≥2000 词；meta 缺失最高各扣 15 分。
• Readability（10%）：委托ReadabilityScorer计算 Flesch Reading Ease（目标 60–70）与年级水平（目标 8–10）；新增两项检查——段落 >4 句扣分（每处 3 分，最高 15）、句子节奏单调扣分（用 5 句滑动窗口检测长度近似的"单调段"，并结合句子长度标准差评分）。

评分结果会给出priority_fixes（按"维度权重 × 分数缺口"排序的前 5 条修复建议），format_report()则输出人读报告。

6.3 第三步：低于 70 分自动修订

如果复合分 <70：

1. 查看评分器的priority_fixes
2. 应用前 3–5 条修复
3. 重新评分
4. 若仍不足，再迭代一次
5. 仍 <70 则移入review-required/目录，并附_REVIEW_NOTES.md（含最终分数、各维度分解、剩余修复项与人工复核原因）

6.4 第四步：运行优化 Agent

通过质量门槛后，依次运行 5 个优化 agent（定义于 .claude/agents/ 目录，例如 .claude/agents/content-analyzer.md）：

• content-analyzeragent：综合内容分析（search intent、关键词密度、与竞品字数对比、可读性、SEO 质量评分），底层调用search_intent_analyzer.py、keyword_analyzer.py、content_length_comparator.py、readability_scorer.py、seo_quality_rater.py五个模块
• seo-optimizeragent：SEO 优化报告
• meta-creatoragent：多个 meta title/description 候选
• internal-linkeragent：内链建议
• keyword-mapperagent：关键词布局分析

6.5 完整输出结构

一次/article会话最终在命令运行时生成的research/、drafts/目录下产出如下文件集：

research/ ├── serp-analysis-[topic]-[date].md # SERP research ├── social-research-[topic]-[date].md # Reddit/YouTube insights └── article-plan-[topic]-[date].md # Section-by-section plan drafts/ ├── [topic]-[date].md # Final article ├── content-analysis-[topic]-[date].md # Content analyzer output ├── seo-report-[topic]-[date].md # SEO optimizer output ├── meta-options-[topic]-[date].md # Meta creator output ├── link-suggestions-[topic]-[date].md # Internal linker output └── keyword-analysis-[topic]-[date].md # Keyword mapper output

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