问题提取先整理评论、咨询和旧内容反馈，保留上下文并去除个人信息。让AI按问题类型归类，原话与归类结果分开。
AI选题应使用有来源的用户问题和资料。模型可以归类与提出角度，不能凭空发明经历、案例或热度数据。筛选后要检查是否有证据可写，候选标题不应成为资料不足时硬凑正文的理由。
检查AI归类是否保留原话的条件。用户问“低温下能否使用”，不能直接提炼成“效果不好”；热点里未确认的传闻也不能改成文章核心事实。
人工抽查是否丢掉限制，再选择能够回答的题。相似题合并，缺资料的题先标待补，不因为模型给了很强的标题就马上安排创作。
题目通过相关性与资料审查后再进入排期，缺证据停在待补状态。已有内容查重，不让同一问题换几个词形成系列。来源、时间和栏目边界保留，后续成文能找到真正材料。