先判断热点和品牌是否有关

热点本身不能代表选题成立。第一步要问：这个话题能否自然连接品牌人格、表达规则或产品证明点？如果连接只能靠硬贴标签，内容很容易变成追热点而不是讲品牌。

把品牌注意力写成清晰的判断句会更有效，例如“我们要证明产品能减少内容团队的反复沟通”，而不是只写“强调效率”。AI Agent 才能围绕具体判断给出反馈。

再判断用户为什么会停下

一个选题需要回答用户注意力问题：用户正在经历什么场景，为什么会在这个时间点关心它？没有这个答案，内容开头通常会变成概念介绍。

可以把用户人设、痛点场景和注意力触发点拆开。用户是谁，正在处理什么任务，被什么矛盾吸引，决定了开场钩子是否需要情绪、事实、对比或结果承诺。

选题通过初筛后，需要继续看它是否能展开为开场钩子、痛点场景、产品解法、证明细节和行动引导。不能展开的选题，往往只是一个观点，不一定是一个可拍的视频。

每一段都应承接上一段。痛点场景要接住开头的注意力，产品解决方案要回应痛点，证明细节要支撑承诺，行动引导要收束到单一步骤。

选题会的价值不只在一次决策，也在于沉淀“什么不适合我们”。把被否决的理由、被确认的表达方式和可复用的证明点记录下来，下一次评审会更快。

这类记忆需要经过确认。未经确认的讨论内容不应直接变成规则，否则后续判断会被临时意见污染。

在 Alphato 中，可以把已确认的品牌规则、用户人设和创作偏好作为选题评审上下文，再让 Agent 判断热点方向是否同时满足品牌注意力和用户注意力。

当方向成立时，再继续检查它能否进入 5 段故事板；当方向不成立时，把否定理由整理成可确认的偏好，供之后的选题判断复用。

准备 3 个近期热点、1 组品牌表达规则和 1 个核心用户人设，先用 Alphato 做一次选题初筛，再把最有把握的方向推进到故事板评审。