必须将天工ai搜索页转化为结构化标题列表：先全选复制加载完的搜索结果，手动剔除非讨论帖，再用正则清洗并按【平台】|【动作】【对象】格式重写，最后去重排序为utf-8 txt。
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你想用天工AI搜索直接抓取知乎上关于AI提示词的真实讨论帖，但返回结果混杂着教程标题、工具广告、个人日记式发帖，无法直接导入标题库做归档或喂给内容模型——必须把原始搜索页转化为结构清晰、平台可识别、动作可执行的纯标题列表。
锁定天工AI搜索页中的真实讨论帖
打开天工AI官网或App，输入“知乎 AI提示词 讨论”并搜索→滚动页面到底部，确保所有结果加载完成→按Ctrl+A全选页面内容→复制到记事本中备用。这一步不能跳过，否则懒加载未触发的帖子标题会被遗漏。
在记事本里手动删掉所有含“公众号”“小红书”“抖音”字样的行，以及带“教程”“入门”“保姆级”“10个技巧”等泛化词的标题——【只保留明确出现“我试了XX提示词但没用”“在知乎发帖问AI怎么写提示词”“被嘲提示词像小学生作文”这类带失败动作和社区语境的原生讨论】。
删完后，剩下文本行数应控制在30～80条之间。超过80条说明混入太多非讨论类内容；少于30条说明过滤过严，需回退一步检查是否误删了“知乎直答”“盐值用户”等关键词。
用正则批量提取纯问题标题
方法一：VS Code快速清洗（推荐）
把筛选后的文本粘贴进VS Code→Ctrl+H打开替换面板→勾选“使用正则表达式”→查找内容填：.*?【标题起点】(.*?)【/标题起点】.*?|.*?"text":"(.*?)".*?→替换为：\n→点击“全部替换”。
知乎数据获取 - 极简设计，支持三级认证降级（Browser Profile → File Cookie → Fallback），确保数据可靠获取 Zhihu Data Fetcher - Minimalist design with three-level auth fallback (Browser Prof...
方法二：Notepad++兜底处理（适合无编程环境）
启用正则模式→查找：^\d+\.\s*|\[.*?\]|\(.*?\)|【.*?】|——.*$→替换为空→再执行一次查找：\n\s*\n→替换为：\n。【若原始文本含中文引号“”或省略号……，必须先手动替换成英文标点，否则正则会漏匹配】。
按平台+动作+对象结构重写标题
第一步：识别并标注平台归属
逐行扫描标题，凡含“知乎直答”“盐值”“话题页”“想法”“想法流”字样的，统一打标为【知乎】；含“知乎AI”“知学堂”“AI助手入口”的，归为【知乎内工具】；含“发帖”“提问”“高赞回答”“评论区有人回复”的，归为【知乎分发】。
第二步：标准化动词与对象
将“怎么写”“如何优化”“有没有人知道”统一改为“实操”“避坑”“踩坑记”“全流程”；将“提示词”替换为具体对象，如“提示词”→“AI写周报提示词”、“AI生成PPT提示词”、“AI自动回复私信提示词”。
第三步：组装标题并强制分隔
按【平台】|【动作】【对象】格式拼接，例如：“知乎|AI写周报提示词避坑记”“知乎内工具|AI生成PPT提示词全流程”“知乎分发|AI自动回复私信提示词踩坑记”。【标题中“|”为硬性分隔符，左侧必须是平台名，右侧动词禁用“浅析”“初探”，只许用具象动词】。
第四步：去重并排序
用Excel去重功能清除重复标题→按平台内高频动作排序：写周报>写方案>写文案>写邮件>写脚本→保存为UTF-8编码TXT文件。
