短名单看似有说服力，最重要的比较却可能尚未解决。公开计数很大，不表示Reel超过该账号通常表现。排名前先检查返回的基线状态。
我们通过兼容MCP客户端使用Kabo，面向创作者研究的AI智能体，检查或补充相关Reels样本。示例是宠物教学短名单。若还没有候选，下文有小规模采集步骤；这里主要判断返回证据究竟允许比较什么。
1. 排序前先读未解决的行
假设补充结果包含相关训练示范，却没有可用账号基线。下例是编写的示意案例，不是真实工具响应：
- **相关性：**有助于教学问题。
- **基线证据：**不足。
- **异常倍数：**未解决，不是零。
- **决定：**保留为讲解参考，不排为相对该账号的优胜项。
这是两个不同判断。我们可以想检查示范，而不声称它是突破常态的Reel。
审阅[返回短名单]。逐行区分主题相关性与相对账号比较的资格。检查返回的精确详情和基线状态，保留null或未解决值。返回compare / reference-only / needs-evidence，附原因和真实来源引用。不要根据播放数推算缺失倍数。
带上候选回执，不只带字幕
[ ] 主题与相关性规则——具体教学问题及语言/形式。 [ ] 发布窗口——起止日期，与检索日期分开。 [ ] 候选回执——实际candidate_set_id、content_key值、状态和覆盖范围。 [ ] 选择笔记——已接受项目及语义相关性评分原因。 [ ] 输出位置——可复制证据表，或已授权本地文件。
使用能保留候选标识的客户端
2. 只有会影响选择时才补取缺失证据
若问题确需相对账号比较，检查enrich_instagram_shortlist当前schema，使用已接受candidate_set_id和content_key值。保留必需platform、ranking_mode、window和semantic_scores输入。相关性评分是编辑判断，不是效果预测。
若返回基线仍不足，就不要把该行当作可比较项。标识不一致必须依实际回执解决；看似合理的替代ID不是修复。
检查enrich_instagram_shortlist当前schema，使用已存candidate_set_id和已接受content_key值，带必需platform/ranking_mode/window字段及有依据的semantic_scores。说明相关性判断，检查exact_detail_status、baseline_status和outlier_multiple。报告未解决比较和标识不一致，不替换缺失值或编造账号标识。
3. 没有已保存候选集合？先建立小集合
针对具体教学问题、语言与发布日期使用collect_instagram_trend_candidates，再审阅返回候选。保留候选集合回执，只选择有用行进行上述补充，不要仅因已返回就全部补充。
MCP概览说明连接与工具就绪；YouTube档案指南介绍该平台从发现开始的完整研究会话。
检查collect_instagram_trend_candidates输入。针对[教学问题]、[语言/形式]和[起止日期]，使用受支持的小规模意图计划及预算采集。保留实际candidate_set_id、content_key值、URL、状态与限制。提出补充前先返回相关性审阅。不要把部分集合称为完整清单。
4. 交接同一样本的两种有用视图
对证据支持所选相对账号比较的行，返回可比较子集；对相关但证据不支持的示例，返回仅作参考子集。两者都保留发布日期、检索日期及返回限制。
有用的行不必排名获胜。宠物教学者可能从仅作参考组选择最清晰示范，再检查原片后规划自己的版本。
content_key,source_url,published_at,retrieved_at,exact_detail_status,baseline_status,outlier_multiple,editorial_relevance,comparison_status,limitations
此行基线证据不足，异常倍数未解决。保留返回值、移除相对排名；若仍相关，放入仅作参考子集。说明需要哪些证据才能比较。范围不变时，不要重跑采集。
出于正确理由选择参考
在Google Sheets审阅两子集，或从客户端复制。用Muse短名单指南讨论有争议的选择，用MCP内容创意指南把已接受参考转成原创简报。分享表格时保留快照日期。
文中的完整示例用于说明方法。产品截图展示的是 Kabo 网页端已有的结果，并非本指南示例的实际执行记录。请使用自己的素材，以及您的任务实际返回的证据。