## ADDED Requirements

### Requirement: 智能选题推荐入口
系统 SHALL 提供 `TopicEngine` 类（`services/topic_engine.py`），暴露 `recommend_topics(count=5)` 方法，整合热点数据、历史权重、内容趋势，返回排序后的推荐选题列表。

#### Scenario: 有历史权重数据时推荐
- **WHEN** `content_weights.json` 中存在至少 5 篇笔记的权重数据
- **THEN** `recommend_topics()` SHALL 返回融合了热点分析和历史表现权重的推荐列表，每项包含 `topic`、`score`、`reason`、`source`（"hotspot" / "weight" / "trend"）字段

#### Scenario: 无历史数据时退回热点推荐
- **WHEN** `content_weights.json` 为空或不存在
- **THEN** `recommend_topics()` SHALL 仅基于热点探测结果返回推荐，`source` 全部为 "hotspot"

#### Scenario: 推荐结果去重
- **WHEN** 热点数据和权重数据中存在语义相近的主题（如"春季穿搭"和"早春穿搭"）
- **THEN** 系统 SHALL 合并为一个推荐项，取较高分数，避免重复推荐

### Requirement: 多维度选题评分
系统 SHALL 为每个候选主题计算综合评分，评分维度包括：热点热度（0-40 分）、历史互动权重（0-30 分）、内容稀缺度（0-20 分）、时效性（0-10 分）。

#### Scenario: 评分维度完整
- **WHEN** 调用 `score_topic(topic)` 方法
- **THEN** 返回的字典 SHALL 包含 `total_score`、`hotspot_score`、`weight_score`、`scarcity_score`、`timeliness_score` 五个字段，各分项之和等于 `total_score`

#### Scenario: 已有高赞笔记的主题稀缺度降低
- **WHEN** 某主题在最近 7 天内已发布过 2 篇以上笔记
- **THEN** 该主题的 `scarcity_score` SHALL 不超过 5 分

### Requirement: 选题附带创作角度
系统 SHALL 为每个推荐选题生成 1-3 个具体的创作角度建议（`angles` 字段），帮助用户快速进入创作状态。

#### Scenario: 角度建议格式
- **WHEN** `recommend_topics()` 返回推荐列表
- **THEN** 每项的 `angles` 字段 SHALL 为字符串列表，每个角度不超过 30 字，描述具体的切入点（如"从预算角度对比三款产品"）

### Requirement: 热点数据整合
`TopicEngine` SHALL 通过调用 `hotspot.py` 的搜索功能获取实时热点数据，并通过 `analytics_service.py` 获取历史权重数据，不直接访问 MCP 或 LLM。

#### Scenario: 依赖注入
- **WHEN** 初始化 `TopicEngine` 时
- **THEN** 构造函数 SHALL 接受 `analytics_service: AnalyticsService` 参数，不在内部直接实例化依赖