任务场景
周日晚上。你跟自己说好这周要批量拍 4 条视频，现在脑子里只有 1.5 个 idea。Analytics 里某处显示，最近 20 条视频里有 3 条明显比其他打得响——但你说不清那个 pattern 是什么；本周你直觉想拍的几条反而更接近你的扑街那几条。你要 20 个选题，覆盖未来 4 周，倾向你受众已经投过票的 pattern，再混进几条”在你还没测过的支柱上的不舒服赌注”。
一句话总结（TL;DR）
- 把 top 5 爆款、bottom 3 扑街、内容支柱，以及你独拍真能拍出来的格式 喂给 AI，拿回 20 个带钩子角度、格式和 0-3 风险分的选题，整体偏向你已验证的 pattern。
- pattern 之所以重要，是因为平台就吃这一套：TikTok for Business 的数据显示，点击率最高的视频里有 63% 在前 3 秒就钩住了观众；2026 年 TikTok 的分发高度看完播率——所以交付物是钩子角度，不是话题。
- 用哪个模型： Claude Opus 4.7 或 Sonnet 4.6（1M token 上下文）最能吃下一整份 analytics；GPT-5.5 Thinking 是 5 条快速冲刺最快的通才。两者免费档都够跑一条 prompt；付费档从 $20/月起（截至 2026 年 6 月）。
- AI 负责 pattern 提取，每周扫热点还得你自己来。用 TikTok Creator Search Insights 拉实时需求，把缺口话题再喂回 prompt。
- 每 2-3 周用新的 top/bottom 数据重跑——pattern 数据会漂，旧爆款预测不了下个月。
什么时候适合让 AI 来做
AI 擅长跨你 top 爆款做 pattern 提取——钩子结构、格式、话题角度，然后把这些套到新话题上。它也擅长”别再重复”过滤——你告诉它 bottom 3 为什么扑街（你的假设），它就不会再生成有这些特征的选题。
AI 做不到：预测什么会突然火。那是平台上的人的活。每周用 TikTok Creator Search Insights 扫一遍——它的 Content Gap 和 Searches by Followers 两个筛选能挖出”你受众在搜、却没人在做”的话题；再看同侪号最近 72 小时发了什么。AI 选题（基于 pattern、长线）+ 这种每周热点扫描（时效、机会）配合，然后把缺口话题当成额外支柱喂回 prompt。AI 也判断不了哪些选题以你目前的拍摄条件能不能真拍——“4 个人在 studio 跳一段”对一个家里独拍的人毫无价值。
常见失败模式：AI 默认输出”安全 + 微变”的选题，和你 top 爆款太像——同一种钩子、同一种格式、话题略微换。这样跑 8 周观众就看出 pattern，互动开始下滑。要明说：“至少 3 条选题必须让我不舒服——不同格式、不同支柱、或者不同的脆弱度。“
用哪个 AI 模型（2026 年 6 月）
选题是一件长上下文、找规律的活：你要粘贴一大坨 analytics，让模型找出那条贯穿线。下面这些差异，在你把整月数据都扔进去时才会显出来。
| 模型 | 上下文窗口 | 最适合这件事 | 怎么用到 |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | 1M token | 最大的 analytics 投喂；最擅长在 20 条视频里点出不那么显眼的 pattern，并把你的语气贯穿全部 20 条 | Claude Pro $20/月（年付 $17） |
| Claude Sonnet 4.6 | 1M token | 同样的上下文窗口，更快更省；跑完整 20 条 prompt 的默认主力 | Claude 免费档（受限）或 Pro $20/月 |
| GPT-5.5（Thinking） | 应用内约 320 页（Plus）；1M 仅 $200 Pro 档 | 每周 5 条快速冲刺；最强的广义通才 | ChatGPT 免费档（额度紧）/ Plus $20/月 |
| Gemini 3.1 Pro | 1M token | 如果你还想顺手让它拿选题对照实时搜索需求，比较合适 | Google AI Pro $19.99/月 |
价格与档位为 2026 年 6 月数据，取自各家定价页（Anthropic、OpenAI、Google）。跑一个月的选题，你几乎用不上 picker 里最高那档推理模型——主力模型（Sonnet 4.6 或 GPT-5.5 Thinking）就够了。只有当你粘进 8 周以上的原始 analytics、想把那条隐晦的 pattern 精确点出来时，才动用 Opus 4.7。
需要先给 AI 的信息
- 你的 niche 和 3-5 个内容支柱（你真想被认知到的话题）
- 最近 8 周 top 5 视频，每条带：钩子原文、话题、格式、留存曲线摘要。曲线从你的原生后台拉——TikTok 的 Search analytics、YouTube Studio 的观众留存图、或 Instagram 的 Reels insights——并标出观众在第几秒掉的（强势 Shorts 在前 3 秒能保住 70% 以上留存）
- 同一窗口的 bottom 3，每条带：钩子、话题、格式、你的扑街假设
- 你独拍能撑住的格式（talking head、voiceover + b-roll、纯字幕、duet/stitch）——独拍创作者和有团队支持的不一样
- 已经测过太多次的钩子 pattern（让模型避开重复）
- 一个你一直没拍但观众反复问的支柱
- 发布节奏（每周 3 条 / 每天 / 每周 4 条）——决定 20 个选题是 1 个月还是 2 个月
- “声音的你”——克制、真诚、反讽、俏皮——加一位语气和你最像的同侪创作者
可直接复制的 Prompt
粘进 Claude（Sonnet 4.6 或 Opus 4.7）或 ChatGPT（GPT-5.5 Thinking）。先把每个 [方括号] 占位符换成你自己的数据。
帮我按 [节奏] 出未来 4 周的短视频选题。
Niche：[paste]
内容支柱：[3-5]
Top 5 爆款（钩子原文 + 话题 + 格式 + 留存摘要）：[paste]
Bottom 3（钩子 + 话题 + 格式 + 我的扑街假设）：[paste]
独拍能撑住的格式：[paste]
已经用太多的钩子 pattern：[paste]
没拍但观众在问的支柱：[paste]
语气：[克制 / 真诚 / 反讽 / 俏皮]——像 [同侪]
生成 20 个短视频选题。每条返回：
1）一句话话题——具体到明天就能拍。
2）钩子角度——前 3 秒真要说的那句话，不是话题复述。点名模式族（反直觉 / stake / 数字 / 承认 / 开放问题 / 如果你 / before-after / 行动中）。
3）格式——storytime / 教学 / reaction / 清单 / 配音 + b-roll / 纯字幕。
4）挂到哪个支柱。
5）这条为什么对应我的 top 爆款（一句话——它继承了哪一条 pattern）。
6）一个 0-3 的"风险"打分：0 = 旧爆款的安全变体；1 = 邻近角度；2 = 我没试过的新支柱或新格式；3 = 不舒服的赌注。
规则：
- 至少 3 条 risk-2 或 risk-3。剩下 17 条偏向已验证 pattern。
- 跨选题变格式；不要 12 条都是 talking-head storytime。
- 每条钩子都和我最近 5 条爆款的前 3 秒不同。
- 不要重复我标记为"用太多"的钩子 pattern。
- 如果一条选题以我的独拍条件根本不能拍，标 [拍不了] 并丢弃。短版本——5 条快速冲刺
Niche：[paste]。本月 top 3 爆款的钩子：[paste]。给我本周能拍的 5 条选题。每条：一句话话题、钩子（具体的前 3 秒）、格式。倾向我的爆款 pattern。不要"思想领导力"那种通用 idea。输出示例
一条好用的选题行：“话题：我追踪了 90 天的 AI 工具开销，“便宜的”工具反而比 premium 的多花了 4 倍。钩子角度（承认型）：“我换到便宜 AI 套餐之后多花了 4 倍——表格在这。“格式：voiceover 配表格录屏。支柱：AI 工具决策。继承自：你那条 Notion vs. Linear 爆款（承认 + 表格证据）。风险：1。”
一条不舒服的选题：“话题：我做了个没人用的 AI feature。钩子角度（承认型）：“我做了一个用户明确要求的 AI feature。结果 7% 的人用过。“格式：talking head + feature 录屏。支柱：产品判断。继承自：你那条”我们为什么砍掉 feature X”（承认 + 具体数字）。风险：3——你第一次公开讲一次 feature 失败。”
一条”应该丢”的反思：“丢掉：prompt 工程基础教学。原因：你的教学格式最近 8 周扑了两次；你受众更吃”承认 + 具体数字”而不是 how-to。这个话题留给写文章。“
怎么改输出
- 强制风险分布 —— “再读一遍 20 个选题。确认至少 3 条是 risk-2 或 risk-3，至少 12 条是 risk-0 或 risk-1（旧爆款安全变体或邻近角度）。不平衡就互换。”
- 钩子要具体，不是话题 —— “每条选题的’钩子角度’必须是我在前 3 秒真会说的那句话，不是话题复述。‘关于 AI 失败模式’是话题；‘我做了一个用户要求的 AI feature，结果 7% 的人用过’是钩子。”
- 每条挂到一条爆款 —— “每条选题必须附一句”它继承了哪一条 pattern”。挂不上去的，那是猜，不是 pattern 押注。”
- 拍不了的丢掉 —— “如果一条选题需要团队、外景、或我没有的设备，标 [拍不了] 并替换成明天就能拍的类似选题。独拍不能从有团队的 example 里 ideate。”
- 格式要变 —— “20 条里同一种格式不超过 6 条。如果有 12 条都是 talking-head，强制 6 条改成 voiceover 或纯字幕格式，钩子相应重塑。“
容易踩的坑
- 只喂 top 不喂 bottom——bottom 教得更多，因为它告诉你受众明确拒绝了什么；两边都喂
- 重复同格式——你的 top 爆款是 talking-head storytime，AI 就给你 18 条 talking-head storytime；4 周内观众就察觉，互动开始软
- 没标钩子角度——AI 给你话题，你半夜累着自己写钩子；钩子才是 idea 本身，不是附录
- 把 AI 选题当脚本——它是选题 + 钩子角度，脚本下一步走 AI 写短视频脚本 流程
- 不刷新数据——3 个月前的爆款 pattern 预测不了本月；每 2-3 周用新数据重跑
- 只挑 risk-0 选题——旧爆款的安全变体终有一天不再是爆款；每月需要几条不舒服的赌注，号才长
- 没支柱就 ideate——没支柱 AI 会出一锅杂烩，观众分不清你这个号是”关于什么”
- 让 AI 出 20 条就拍 20 条——质量 > 数量；挑你真相信的 8-12 条，剩下放走
FAQ
- 多久重新跑一次新数据？ —— 每天或每周 4 条节奏的话，每 2-3 周；每周 2 条节奏的话，每 4 周。Pattern 数据会漂；6 周前奏效的 pattern 现在不一定还在，TikTok 上算法偏好挪得更快。
- 20 条都拍吗？ —— 不。挑 8-12 条，倾向”继承爆款 pattern”信号强的 + 2-3 条不舒服赌注。剩下的是脚手架——证明你考虑过 alternatives，不是拍摄清单。
- 如果 top 爆款是侥幸怎么办？ —— 用 8 周窗口跑，不要 4 周。侥幸在 8 周里会被洗掉，真正的 pattern 浮出来。8 周后 top 5 还是侥幸的话，账号还在 pattern 形成的早期——继续发，4 周后再跑。
- YouTube 长视频也能用这个 ideate 吗？ —— 部分能用。Pattern 提取没问题；格式要换成长视频格式（深度拆解、breakdown、故事弧）。钩子 pattern 能迁移；时长不能——长视频钩子是 30-60 秒，不是 3 秒。
- 模型一直给我安全选题怎么办？ —— Prompt 里加：“Push 我。至少 3 条要让我拍起来不舒服——一个我一直在躲的支柱、一种我不常露出的脆弱度、或一个我不擅长的格式。没有这些，号不会长。”
- 用 ChatGPT 还是 Claude？ —— 跑完整的 20 条 prompt、要粘一整月 analytics 的话，Claude Sonnet 4.6 或 Opus 4.7 最能吃下长上下文（1M token，标准定价，截至 2026 年 6 月），还能把你的语气贯穿全部 20 条。要快出 5 条的每周冲刺，GPT-5.5 Thinking 更快。两者都有能跑一条 prompt 的免费档；付费档（Claude Pro、ChatGPT Plus）都是 $20/月。
- risk-0 到 risk-3 这套打分真和算法对得上吗？ —— 风险分讲的是你这个号的 pattern，不是直接对算法——但两者通过钩子相连。TikTok for Business 的数据显示，点击率最高的视频里有 63% 在前 3 秒钩住观众，而 2026 年的分发看完播率（强势 Shorts 前 3 秒保住 70% 以上留存）。risk-0 选题复用一个已经替你过了这道线的钩子；risk-3 选题是个没测过、可能过更高一道线的钩子。两种你都需要。