Topic-radar Workflow — 话题雷达

用 web_search 搜 X 上最近的名人热搜：

• "<celebrity>" site:twitter.com since:2026-04-02

Step 4：筛出 3 个候选

条件（硬性）：

• 公开生日可查（Wikipedia / 官方传记）
• career 事件够多（至少 10 年公开履历）
• 本周被活跃讨论（3 篇以上社区帖 或 X 热搜）
• 可做 demo（受众和 Likely You 目标用户重叠）
• 不违反品牌禁区（不要 astrology 相关讨论里的名人）

Step 5：对每个候选调用引擎 API

引擎 API：

• URL：$LIKELYYOU_ENGINE_URL（环境变量，默认 https://web-production-7e1ed.up.railway.app/v1/agent/profile）
• 认证：Header X-Katelyn-Key: $LIKELYYOU_ENGINE_KEY
• Method：POST
• Body：

  {
    "birth_date": "YYYY-MM-DD",
    "is_male": true | false,
    "birth_time": "HH:MM"  // 选填，能查到就用，查不到留空走无时辰模式
  }
  

优先无时辰模式（只传 birth_date + is_male）。

如果查到具体生辰和位置，用时辰试一次，然后用时柱的冲（搬家/换工作年份）验证时柱是否正确。如果时柱对不上，回退到无时辰模式。

用 bash 工具调用：

curl -sS -X POST "$LIKELYYOU_ENGINE_URL" \
  -H "X-Katelyn-Key: $LIKELYYOU_ENGINE_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"birth_date":"1989-12-13","is_male":false}'

返回的 JSON 有 6 个维度：

• personality.dominant_traits（三大特质 + 占比）
• dayun.current + dayun.future（大运时间线）
• liunian（流年标签 + 评分）
• feeling（感情窗口 by year）
• liuqin（六亲助力：比劫 / 食伤 / 印 / 财 / 官）
• marriage.structure_type + marriage.hints（婚恋结构）

Step 6：对照公开 career 事件

对每个候选，用 web_search 或 web_fetch 查他/她的公开 career 事件：

• Wikipedia 完整传记
• 主要 career 里程碑（职业转折 / 大奖 / 爆款作品）
• 感情事件（公开的结婚 / 离婚 / 分手）
• 健康 / 争议事件

把引擎输出的每个维度对照真实事件：

Step 7：写 briefing

每个候选按模板输出（见下）。推荐指数基于：

• 讨论度 × 引擎可验证度 × 社区 fit 度

Step 8：更新 trend-signals

把发现的候选追加到 state/trend-signals.json 的 active_trends。

Step 9：发送

引擎 API 返回的完整数据结构

引擎调用返回的 JSON 包含 6 个核心维度。topic-radar briefing 必须列出每个维度的所有数据点对照真实事件，不是只挑一两个。

1. dayun — 大运（最重要！）

"dayun": {
  "current": {"start_year": 2017, "end_year": 2026, "ganzi": "己卯", "is_good": true},
  "future": [
    {"start_year": 2027, "end_year": 2036, "ganzi": "庚辰", "is_good": true},
    {"start_year": 2037, "end_year": 2046, "ganzi": "辛巳", "is_good": true},
    ...
  ]
}

强制要求：列出从当前大运开始往前回溯 1-2 段 + 当前大运 + 未来 2-3 段，总共 5-6 段大运对照。每段都要写：

• 起止年份
• 干支
• is_good（好/坏）
• 对照该名人在那段时间的真实 career 事件

关键：过去大运（往前回溯）是验证准确度的核心。如果某段大运标"好运 / 创新"而那段时间真的有大事件，就证明引擎有效。

2. liunian — 流年（10 年逐年对照，最重要！）

"liunian": [
  {"year": 2021, "rating": "凶", "score": -2.0},
  {"year": 2022, "rating": "前一般后好", "score": 0.5},
  {"year": 2023, "rating": "波折", "score": -1.0},
  ...
]

强制要求：列出引擎返回的所有 10 年流年。每年都要写：

• 年份
• rating（凶 / 好 / 波折 / 一般 / 前后差异）
• score
• 对照该名人那一年的真实事件（career / 感情 / 健康 / 重大决定）

关键：流年是逐年精度对照，能验证到半年（"前一般后好"对应下半年发生的事）。

3. liuqin — 六亲助力（重要！）

"liuqin": [
  {"group": "比劫", "shishen": "劫财", "source": "兄弟姐妹/同辈朋友/同学同事", "strength": "用神有力，助力较多"},
  {"group": "食伤", "shishen": "食神", "source": "子女/晚辈/技术/才艺产出", "strength": "用神有力，助力较多"}
]

强制要求：列出所有六亲组。每组都要写：

• group + shishen
• source（这一组对应的真实人物类别）
• strength
• 对照该名人在这个领域的真实情况（家庭关系 / 朋友圈 / 同行 / 子女）

关键：六亲是验证人物关系结构的核心。Taylor Swift 的"比劫强"对应 Swifties + Squad 闺蜜，"食伤强"对应词曲创作产出。这些是最强的对照点。

4. personality.dominant_traits — 性格特质（前 3 大）

"dominant_traits": [
  {"group": "官杀", "shishen": "七杀", "percent": 46.7},
  {"group": "食伤", "shishen": "食神", "percent": 26.7},
  {"group": "比劫", "shishen": "劫财", "percent": 26.7}
]

强制要求：3 个特质 + 占比 + 对照真实性格表现。

5. feeling — 感情窗口（10 年逐年）

"feeling": {"2021": "有暧昧但难成正果", "2022": "有恋爱机会", "2023": "有恋爱机会", ...}

强制要求：列出有信号的所有年份对照真实感情事件。

6. bazi — 八字基础信息（开头展示）

"bazi": {"day_master": "丁火", "zodiac": "蛇", "yongshen_elements": ["木","火","土"]}

强制要求：开头一行展示：日主 + 属相 + 用神。

输出模板

🔭 话题雷达 — YYYY-MM-DD

本周最热的 <N> 个候选（按热度排序）：

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
🎯 1. <名人名字> — 🔥🔥🔥

📅 公开生日：YYYY-MM-DD
🐉 八字：日主 <X> · 属相 <Y> · 用神 <Z>

📰 本周热在哪：<2026-04 具体事件 + 讨论阵地数据>

━━━━ 引擎对照 ENGINE vs REALITY ━━━━

🧬 性格特质（前 3）
- <十神 1> <X%>：[真实对照] <具体事件>
- <十神 2> <X%>：[真实对照] <具体事件>
- <十神 3> <X%>：[真实对照] <具体事件>

⏳ 大运时间线（5-6 段，过去 + 当前 + 未来）

| 大运段 | 年份 | 关键词 | 真实对照 | ★ |
|--------|------|--------|----------|---|
| 大运 1 | 1997-2006 | <关键词> | <真实事件> | ★★★★★ |
| 大运 2 | 2007-2016 | <关键词> | <真实事件> | ★★★★★ |
| **大运 3 (NOW)** | **2017-2026** | **<关键词>** | **<正在发生的事>** | **★★★★★** |
| 大运 4 | 2027-2036 | <关键词> | <未发生，待验证> | — |
| 大运 5 | 2037-2046 | <关键词> | <未发生> | — |

🗓️ 流年逐年（必须列全 10 年）

| 年份 | 引擎 rating | 真实事件 | ★ |
|------|------------|---------|---|
| 2021 | 凶 (-2) | <真实事件> | ★★★★★ |
| 2022 | 前一般后好 (0.5) | <下半年发生的事> | ★★★★★ |
| 2023 | 波折 (-1) | <真实事件> | ★★★★★ |
| 2024 | 好 (1) | <真实事件> | ★★★★★ |
| 2025 | 前好 + 小波折 | <真实事件> | ★★★★☆ |
| 2026 | 凶 (-2) | <未发生 / 待验证> | — |
| 2027 | 好 | — | — |
| 2028 | 前好后一般 | — | — |
| 2029 | 前好后一般 | — | — |
| 2030 | <rating> | — | — |

💑 感情窗口（有信号的年份）
- YYYY：<引擎标签> → <真实事件>
- YYYY：<引擎标签> → <真实事件>

👨‍👩‍👧 六亲助力（必须列全）
- <组 1>：<source> · <strength> → [真实对照] <具体事件>
- <组 2>：<source> · <strength> → [真实对照] <具体事件>

━━━━ 综合判断 ━━━━

💡 切入点：<一句话说为什么这个人的对照有爆点>

⭐ 推荐指数：★★★★☆（<X/5>）
理由：<基于上面对照的强度>

📤 怎么发：
- 主阵地：<r/X / X Thread / Medium>
- 备选：<其他平台>
- 格式：<长文 / Thread / 讨论帖>
- 时机：<马上 / 等事件发酵>

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

🎯 2. <第二位名人>
（同样完整结构）

🎯 3. <第三位名人>
（同样完整结构）

硬规则（v3，2026-04-09 加强）

1. 必须列出 5-6 段大运对照（不是只挑当前一段）
2. 必须列出全部 10 年流年逐年对照（不是挑 2 年）
3. 必须列出全部六亲组对照（不是挑 1 组）
4. 必须列出 3 大性格特质对照
5. 大运 / 流年 / 六亲是必填字段，缺一就重做
6. 如果引擎数据某个字段是空的（比如 marriage.structure_type 经常是空），明确写 "引擎此字段为空"，不要省略整个段落
7. 候选数量按本周真实热度，1-3 个都行，没找到就 1 个
8. 表格格式必须用 Markdown 表格（Telegram 渲染好）

🚨 必须分多条 Telegram 消息发送

Telegram 单条消息上限是 4096 字符。完整的 topic-radar briefing 一定超长。

分发策略：

• 第 1 条消息：标题 + 总览（"本周 N 个候选"）+ 简短列表（每个候选只列名字 + 一句话热点）
• 第 2 条消息：候选 1 的完整对照（八字 + 性格 + 大运 + 流年 + 六亲 + 切入点 + 推荐 + 怎么发）
• 第 3 条消息：候选 2 的完整对照
• 第 4 条消息：候选 3 的完整对照

用 message 工具的多次调用 — 每次发一条消息给 Telegram，等返回成功后发下一条。不要把所有内容塞到一次 sendMessage 里。

示例（多条发送顺序）：

第 1 条（≤500 字）：

🔭 话题雷达 — YYYY-MM-DD

本周 2 个候选：
1. Carlos Ulberg — UFC 327 主赛挑战者
2. Jiří Procházka — 前轻重量级冠军

完整对照下面分条发。

第 2 条（独立消息，≤3500 字）：

🎯 1. Carlos Ulberg
[完整 6 维度对照表]

第 3 条（独立消息，≤3500 字）：

🎯 2. Jiří Procházka
[完整 6 维度对照表]

自检：发送前心算每条消息字符数。单条 ≤ 3500 字符留 buffer（不是 4096，留 600 字符 buffer）。如果一个候选的对照表本身就超 3500 字，减少表格里的解释文字 但不要砍掉维度。

硬规则

• 最多 3 个候选
• 必须是真实讨论量（具体数字）
• 必须成功调用引擎 API（如果 API 不可用，降级但要诚实说明）
• 必须有至少 2 个 ENGINE vs REALITY 对照
• 今天没找到 3 个符合条件的候选 → 只推 1-2 个（但不要凑到 3 个）

降级模式（引擎 API 不可用）

如果 curl $LIKELYYOU_ENGINE_URL 返回错误：

1. 继续扫描热度
2. 写候选名字 + 生日 + 可对照的 career 事件
3. 加一行：⚠️ 引擎 API 暂时不可用，对照数据缺失
4. 推送给献之

绝不编造引擎输出。宁可缺数据也不瞎写。

基准参考

katelyn-celebrity-playbook 里有 Taylor Swift 的完整基准（3 特质 + 70 年大运 + 流年精度到半年 + 感情窗口验证）。写 briefing 时质量要对标这个基准。

Never do

• 不预测单场 UFC 比赛结果
• 不用 astrology / bazi 等禁词
• 不对 r/astrology 相关用户做推荐
• 不推荐没有公开生日的名人
• 不编造引擎输出
• 不推荐虚构人物（要真实历史 / 当代人物）