一个让账号一个月涨粉近万的「自动找选题」skill——小E 用 vibecoding 做的对标爆款选题机，完整复刻指南

大多数人卡在「今天发什么」，靠灵感、靠刷手机、靠拍脑袋。小E（Ai嘉豪版）做的这个 skill，把 27 个对标博主的近期爆款全扒下来打分，再结合自己账号的粉丝定位，反推出一批只适合自己账号的选题。结果是：一个月，账号涨粉近 1 万，整月选题全是这么来的。

这是「小E（Ai嘉豪版）」一条 28 秒短视频的深度拆解。视频简介只有一句：我做了一个自动找选题的 skill #vibecoding大赏 #ai新星计划 #skill。

视频很短，是个「亮成果」的钩子片——它讲清了这玩意是什么、效果多猛，但没展开怎么做。本文做两件事：先把视频里展示的工作流如实还原（双轨：SenseVoice 逐字稿 + 豆包视觉逐帧读屏）；再把它重建成一份你能照着动手的完整蓝图——包括打分公式、skill 目录结构、采集工具链、和喂给 AI 的选题生成 prompt。

说明：作者没有公开源码，下面第四节起的打分公式、skill 结构、prompt 都是基于画面展示 + 技术常识的等效重建，不是对方原始代码的逐字还原。重建目标是「能跑通、效果对得上」，不是「跟他一模一样」。

一、先看这条视频到底展示了什么

作者「小E」本身就是个数字人——名字里的「Ai嘉豪版」说明这是创作者嘉豪的 AI 分身在出镜。一个用 AI 分身讲话、又用 AI 找选题的账号，本身就是 vibecoding 的活样板。

28 秒里，他把一条完整流水线演示了一遍（按画面时序）：

  1. 收集对标链接——先把自己喜欢的博主的视频链接全部喂进去，举例提到「啊头哥老师」这个博主。
  2. 拥有对标数据——喂完链接，就「拥有了他视频的数据」，他一共攒了 27 个对标博主。
  3. 自动抓爆款——让工具自动抓取这 27 个博主各 20 条近期爆款的数据。
  4. 结合自身——再把抓到的爆款结合自己账号的数据和粉丝定位。
  5. 产出选题——输出一张选题表，画面里能看到每条选题带一个 composite 综合分和「对标验证爆款数」。举的一个选题例子是「把 Claude 养成二次元助理，开始嫌弃我」这类。

最后黑底白字收尾：「所以我这账号这一个月选题，都是这样来的。」

一句话定性：这是一台「对标爆款 → 综合打分 → 适配自己账号」的选题机。 它解决的不是「怎么拍」，而是创作者最难、最高频、也最决定天花板的那件事——今天到底该做什么选题。

二、两个前置概念：vibecoding 和 skill

要看懂「做了一个 skill」这句话，得先把两个词说清楚，否则你会以为这需要很强的编程能力。

vibecoding（氛围编程），是 Andrej Karpathy 在 2025 年初提出的说法：你不亲手写代码，而是用自然语言把「我想要什么」讲给 AI（Cursor / Claude Code / Codex 这类工具），AI 把代码写出来，你看效果、再用对话去调，基本不逐行读代码。它的意义是——不会编程的人，也能把脑子里的工具做出来。 小E 这个选题机，大概率就是这么「聊」出来的。

skill（技能），在 Claude Code / Claude 这套生态里有个具体含义：一个打包好的能力。本质是一个文件夹，里面放一份 SKILL.md（写清楚这个技能是干嘛的、什么时候触发、分几步做），外加几个可被 AI 调用的脚本。装上之后，你对 AI 说一句「帮我找选题」，它就自动把整条流水线跑完。视频里那个选题例子直接点了 Claude 的名，也侧面印证了这是 Claude 生态的 skill。

把这两个词合起来：「我做了一个自动找选题的 skill」= 我用 vibecoding 的方式，聊出了一个 Claude 技能，它能自动帮我找选题。 没有从零造轮子，全是把现成能力粘起来。

三、拆解这台选题机的五步工作流

把视频展示的流程拆到「环节—输入—产出」这一层，就是下面这张表。看懂它，就看懂了整台机器：

环节输入干什么产出
① 圈对标27 个对标博主的链接锁定「我想对标谁」一份对标博主清单
② 抓爆款每个博主主页自动抓各 20 条近期视频 + 互动数据约 540 条原始爆款样本
③ 算分540 条样本归一化 + 加权打分每条样本一个 composite 综合分
④ 适配高分样本 + 自己账号数据/粉丝定位聚类成主题、改写成适合自己的角度一批候选选题
⑤ 落表候选选题按 composite 排序、标注对标验证数一张可执行的选题表

这条链里，①②是采集，③是算法，④是AI 生成，⑤是呈现。

真正值钱、也最容易被忽略的是两个细节——为什么要打分（③），和为什么要”适配自己账号”而不是直接抄（④）。下面两节分别讲透。

四、核心算法：composite 综合分怎么算（可复制公式）

画面里每条选题后面跟着一个 composite 分，这是整台机器的大脑。它要解决一个朴素但致命的问题：

不能直接看点赞数。 一个 50 万粉博主的视频点赞 5 万，和一个 5 万粉博主点赞 1 万，哪个更值得对标？显然是后者——它的「破圈系数」更高。直接比原始点赞，会被大博主的体量优势骗过去。

所以打分的第一步是归一化，把不同体量的博主拉到同一把尺子上。一套能直接落地的算分逻辑：

第一步，算单条视频的「热度」（去掉体量偏差）：

赞粉比    = 点赞数 / 博主粉丝数        # 破圈能力，比绝对点赞更诚实
互动率    = (评论 + 收藏 + 转发) / 点赞  # 深度互动，评论/收藏比点赞更难骗
新近度    = 衰减函数(发布距今天数)        # 7天内权重高，越老越衰减

第二步，加权合成 composite（权重按你账号目标调）：

composite = 0.35 * 标准化(赞粉比)
          + 0.30 * 标准化(互动率)
          + 0.20 * 标准化(新近度)
          + 0.15 * 相关度(该选题 vs 我的账号定位)

标准化用 min-max 或 z-score 把每个维度压到 0~1，再加权求和。权重不是定数：想涨粉就抬高「赞粉比」，想做铁粉就抬高「互动率」。

第三步，算「对标验证爆款数」（画面里那一列）：

这是最聪明的一招——跨博主交叉验证。把 540 条样本按主题聚类后，统计同一个主题在多少个不同对标博主那里都出过爆款。

一个主题如果只有 1 个博主做火了，可能是偶然或人设红利；如果 5 个博主做这个主题都火了，说明这是被反复验证过的真需求，你跟进的确定性高得多。「对标验证爆款数」越高，选题越稳。

把 composite（单条够不够爆）和「对标验证数」（这个方向稳不稳）两列一起看，就能既追高分、又避开偶然爆款的坑。

五、动手复刻：把它做成一个 Claude Code Skill（完整蓝图）

光懂原理不算复刻。下面给一份能直接动手的 skill 蓝图。目录结构：

auto-topic-finder/
├── SKILL.md              # 技能说明：触发词 + 五步流程
├── benchmarks.txt        # 27 个对标博主的主页链接，一行一个
├── scripts/
│   ├── scrape.py         # ① 采集：抓每个博主近20条 + 互动数据
│   ├── score.py          # ② 打分：归一化 + composite + 交叉验证
│   └── my_account.json   # 你自己账号的定位 + 近期数据
└── output/
    └── topics.md         # 产出的选题表

采集层（scrape.py）——三条现成路子，按门槛从低到高：

  • TikHub 聚合 API（最省事）：调 dy_user_post 拿某博主作品列表，返回里直接带点赞/评论/收藏/转发/时长。按次付费、不用碰签名，最适合 vibecoding 起步。
  • 抖音 web 接口（免费但要签名）：复用浏览器已登录的 cookie，触发页面自带的 a_bogus 签名 XHR 去拿 aweme/post 列表。门槛在签名，但完全免费。
  • 创作者工具脚本：GitHub 上有不少开源的抖音数据导出工具（如各种 douyin-creator-tools 类项目），裁剪一下就能用。

打分层（score.py）：纯 Python，把第四节那套公式写成函数。输入 540 条 JSON，输出带 composite 和「对标验证数」的排序表。这部分是确定性计算，最适合让 AI 一次写好。

生成层：把高分样本 + my_account.json 喂给 Claude，让它聚类 + 适配（prompt 见下一节）。

SKILL.md 触发逻辑：写明「当我说『找选题/这周做什么』时，依次跑 scrape → score → 把结果喂给你生成选题 → 写进 output/topics.md」。装好后一句话触发全流程。

复刻心法跟所有 vibecoding 一样：先把最小闭环跑通（1 个博主 → 抓 → 打分 → 出 3 个选题），再加博主、加维度、调权重。别一上来就追求 27 个博主全自动。

六、关键 prompt：把爆款数据变成「适合你账号」的选题

第四步「适配」是这台机器和「无脑抄爆款」的分水岭。直接抄对标会水土不服——别人的人设、粉丝、节奏跟你不一样。这一步要靠一段精心写的 prompt 让 AI 做「翻译」。给一个可直接套用的占位符模板：

你是我的选题策划。下面是我的账号定位，和我对标的爆款数据。

【我的账号定位】
- 赛道：{赛道，如 AI 工具 / 电商}
- 人设：{你的人设标签}
- 粉丝画像：{年龄/职业/痛点}
- 近期数据：{我自己近10条的标题+点赞，看我擅长什么}

【对标爆款样本】（已按 composite 排序，附对标验证爆款数）
{把 score.py 输出的 top 20 贴这里}

【任务】
1. 把这些爆款样本聚成 5~8 个选题方向。
2. 每个方向，结合「我的账号定位」改写成一个**只适合我**的具体选题，
   不要直接照搬对标的标题。
3. 每个选题给出：① 一句话钩子 ② 切入角度 ③ 为什么适合我的账号
   ④ 引用的 composite 分 + 对标验证爆款数。
4. 按「确定性 × 适配度」排序，确定性看对标验证数，适配度看跟我定位的贴合。
输出一张 Markdown 表。

这段 prompt 的精髓是第 2 条：「改写成只适合我」。它把「抄」变成了「借势」——同一个被验证的需求，用你自己的人设和角度重新表达。视频里那个「把 Claude 养成二次元助理」的选题，就是把「AI 工具」这个大方向，翻译成了带个人风格的具体角度。

七、方法论拎出来：为什么「对标 + 数据 + 适配」能涨粉

这条视频真正值得沉淀的，不是「选题工具怎么写」，而是它背后那套内容方法论。抽象成三句话：

  1. 选题是内容的天花板，不是起跑线。 拍摄、剪辑、文案都能后天补，但选题错了，做得再精致也没人看。把最多的精力前置到选题上，是杠杆率最高的动作。

  2. 对标解决「做什么有人看」，适配解决「做什么是我能做」。 只对标会变成劣质模仿，只看自己会闭门造车。两者相乘，才是「被验证过 + 我做得了」的交集。

  3. 数据把灵感变成可规模化的流程。 拍脑袋选题不可复制、不可持续；把「圈对标 → 抓数据 → 打分 → 适配」固化成一个 skill，选题就从「等灵感」变成了「跑流程」——这才是他能稳定供给一整月选题、且涨粉近万的根因。

一台选题机真正的产物，不是某几个选题，而是让你不再依赖灵感。灵感会枯竭，流程不会。

八、给想动手的人：落地清单 + 三条红线

落地清单（按这个顺序做）：

  • 先列 10~30 个跟你同赛道、体量比你略大的对标博主，存成一行一个的清单。
  • 选一条采集路子：怕麻烦走 TikHub，想免费走 web 接口签名。先跑通 1 个博主。
  • 把第四节的打分公式写成 score.py，先用默认权重，跑出排序表。
  • 用第六节的 prompt 喂 Claude，先出 5 个选题验证手感。
  • 全部跑顺后，再用 SKILL.md 串成一键流程，扩到全部对标博主。
  • 用真实发布数据反过来校准权重：哪个维度预测得准，就加大它的权重。

三条红线（别只看涨粉忽略风险）：

  1. 抓取要守规矩。 大量、高频抓取他人主页可能触发平台风控甚至违反用户协议。控制频率、只抓公开数据、自用为主，别做成对外的批量抓取服务。

  2. 「适配」不是「搬运」。 借鉴被验证的选题方向是正当的，但直接洗稿、照搬标题和文案离搬运只有一线之隔，平台对此打击越来越严。这套方法的价值在「用你的角度重做」，不在「换皮抄」。

  3. 数据有时效，公式要复校。 爆款窗口很短，三个月前的高分主题现在可能已经过气。「新近度」权重不是摆设；而且别迷信一套固定权重，要拿自己的真实发布结果持续校准。

九、一句话沉淀

这条视频教的不是「一个选题工具」，而是「怎么把选题从拍脑袋变成跑流程」：圈对标、抓数据、用 composite 打分去掉体量偏差、用交叉验证筛掉偶然爆款、再用一段 prompt 把别人的爆款翻译成适合自己的选题。工具能 vibecoding 复刻，但「圈对谁、信哪个维度、怎么适配自己」的判断，得自己练——后者才是涨粉近万真正的护城河。

附：原始素材（双轨）

口播逐字稿（SenseVoice，已据画面轻校）：

兄弟们，我做了一个很出神的东西。我最近这个账号已经快 1 万粉丝了，就一个月。我先把我喜欢的博主的视频链接全部放进去，比如这个链接就是啊头哥老师——我也非常喜欢这个博主，然后我就拥有了他视频的数据。我一共有 27 个我喜欢的这样的博主，然后让它自动抓取这些博主各 20 条近期的爆款数据，再结合我账号的数据、结合我账号的粉丝定位之类的，给我出选题。比如你看这个选题，它就给了我一个「把 Claude 养成二次元助理，开始嫌弃我」这样一个选题，就这一类。所以我这账号这一个月的选题，都是这样来的。

画面关键信息（豆包视觉逐帧读屏）： 酒店房间出镜口播（白T、轻松）→ 电脑屏特写：大量抖音视频链接 + 「啊头哥老师」主页 → 对标博主视频封面（AI/电商主题）→ 含 27 个博主的数据文档 → 「自动抓取各 20 条近期爆款」说明 → 「结合账号数据 + 粉丝定位」→ 最终选题列表（含选题、composite 综合分、对标验证爆款数）→ 黑底白字「都是这样来的」。

视频作者：小E（Ai嘉豪版） ｜ 时长 28 秒 ｜ 来源：抖音（v.douyin.com/hlFhvNcGBJA）。本文为学习性深度拆解；第四节起的打分公式、skill 结构与 prompt 为基于画面的等效重建，非作者原始代码。动手复刻前请自行核实平台抓取合规边界。