提示词工作流：收集广泛的相关信息进行自动化写作

请使用支持长记忆的模型进行写作，例如KIMI、Claude等。因在第四步你需要引入从搜索结果中得到的至少3-5篇内容进行参考并创作。

在创作过程因输入文本长度过大，输出可能中断，以上两个模型通过输入“继续”，一般都可以给全完整输出结果。

此方法除手工操作，提供自动化执行代码：https://github.com/mshumer/ai-journalist

1.给出写作主题

{topic}

例如：比特币在2024年价格趋势

2.扩展主题

请提供与'{topic}’相关的5个搜索关键词，用于研究和撰写文章。请以Python可解析的列表形式回复，关键词之间用逗号分隔。

注:输出Python便于工程化及输出数据格式化，人工操作可忽略此部分提示。

3.收集信息

使用2.扩展主题生成的提示词进行搜索。然后人工筛选内容质量或使用以下提示词筛选内容。

搜索结果：

\n{search_results_text}\n\n

请从上述搜索结果中选择对于撰写有关该主题的文章最相关和信息量最大的URL/文本块。

请以Python可解析的列表形式回复，数字之间用逗号分隔。

4.撰写文章

带入收集到的信息至{combined_text}

主题：{topic}\n\n

文章文本：\n

{combined_text}\n\n

请根据提供的文章文本，撰写一篇高质量、符合纽约时报标准的关于给定主题的文章。文章应结构清晰、信息丰富、引人入胜。确保文章长度至少与纽约时报封面故事相当——至少15段。