Skill: binhuatochina/technews-daily-report (version 0.3.3)

--- name: tech-news-daily version: 0.3.3 description: 科技新闻日报技能。每日科技新闻热榜整理与报告生成。当用户说"科技新闻日报"、"整理今日科技新闻"、"生成科技新闻热榜"、"tech-news-daily"、"TechNews-Daily-Report"或类似表达时触发。功能包括：(1) 使用 Tavily 搜索引擎近7天科技/AI 新闻进行搜索；(2) 按相关度和推荐度评分整理；(3) 自动写入本地 markdown 文件；(4) 同步创建飞书文档到个人知识库；(5) 只发送飞书文档链接到飞书群（不发完整报告内容）。 --- # 科技新闻日报 | Tech News Daily > **版本：** 0.3.3（飞书文档存入「科技新闻日报」知识库目录，parent_node: `Iv9UwDW5viSJDWk12j7cBazYn8b`，对应链接 `https://qcnu4qzh46f0.feishu.cn/wiki/Iv9UwDW5viSJDWk12j7cBazYn8b`） **v0.3.3 更新说明：** - 第5步文档创建方式：从 `docs +create --wiki-node`（会导致中文乱码）改为 `wiki +node-create` + `docs +update --doc-format xml`（两步法，确保正确编码和正确位置） ## 概述 按日收集、整理并生成科技新闻热榜报告，包含相关度评分、推荐度评分、来源链接，自动同步到本地文件和飞书文档。 --- ## 工作流程 ### 第一步：搜索新闻 使用 `tavily_search` 并行搜索中英文科技新闻： ``` 搜索词（英文）: "tech news today April YYYY" + "AI artificial intelligence" 搜索词（中文）: "科技新闻 YYYY年MM月DD日 热榜" + "AI 人工智能 科技 最新消息" 时间范围: time_range="week" （近7天，过滤掉更早的新闻） 结果数量: max_results=10~15 ``` **并行搜索策略：** - 英文 TechCrunch / The Guardian / Fortune / Ars Technica - 中文 新华网 / 证券时报 / 行业垂直媒体 ### 第二步（插入）：合并去重 **先合并，再去重，最后评分。** 将所有搜索结果（英文 + 中文）合并后，执行两轮去重： **第一轮：URL 精准去重** - 同一 URL 只保留一条（不同搜索词可能返回相同链接） - 保留信息最完整的那条（摘要更长、来源更权威优先） **第二轮：语义去重（核心事实去重 + 独立价值保留）** **两步判断，先去重，后判断是否保留独立价值：** **Step A — 识别「同一核心事实」的重复：** 提取每条新闻的**核心三元组**（主体 + 动作 + 客体），判断两条新闻是否属于同一核心事实： - 示例：微软(主体) 投资(动作) 日本100亿美元(客体) - 中文"微软宣布向日本投资100亿美元"和英文"Microsoft to invest $10B in Japan" → 核心三元组相同，判定为「同一核心事实」 **Step B — 判断独立保留价值（同一核心事实的多条报道，是否都保留）：** 同一核心事实的报道，**仅在以下条件同时满足时才都保留**，否则只保留最权威的一条： 1. **来源有独立信息**（记者独立采写，非转载，且有补充事实/数据/背景） 2. **角度/维度不同**（财务分析 vs 技术解读 vs 政策分析） **去重优先级：来源权威性 > 摘要完整性 > 发布时间更新** **具体判断规则：** - 同一核心事实 + 无独立信息 + 无新角度 → **去重**，保留最权威一条 - 同一核心事实 + 有独立信息 + 有新角度 → **保留**，合并摘要精华 - 不同核心事实（哪怕相关）→ **保留** **具体例子：** - ✅ 微软投资日本（Reuters）+ 微软投资日本（新华网）→ 同一核心事实，均为转载，无独立信息 → **去重，保留 Reuters** - ✅ 微软投资日本（Reuters）+ 微软投资日本（36kr独立分析）→ 同一核心事实，但36kr有独立分析视角 → **都保留** - ✅ OpenAI收购TBPN（确认报道）+ OpenAI收购TBPN（谈判进展）→ 核心事实相同，但阶段不同 → **都保留** - ✅ OpenAI收购TBPN（中文翻译版）→ 与英文同一核心事实，无独立信息 → **去重** ### 第三步：评估与筛选 对每条新闻评估两个维度： | 维度 | 说明 | 评分标准 | |------|------|---------| | **相关度** | 与科技/AI 领域的关联程度 | ⭐1-5 星 | | **推荐度** | 对读者的阅读价值 | 0-100 分 | **评分原则：** - 相关度 5星：AI 技术、芯片、太空探索、重大产品发布 - 相关度 4星：科技政策、行业趋势、并购融资 - 相关度 3星：间接相关的科技新闻 - 推荐度综合考虑：时效性、重要性、独家性、可操作性 ### 第四步：写入本地文件 保存路径：`memory/YYYY-MM-DD-tech-news.md` **文件格式要求：** - 文件头包含整理时间和来源 - 按国际/国内分类 - 每条新闻包含：标题、相关度(⭐)、推荐度(分)、摘要、来源、链接 - 底部包含数据总览表格 - 末尾同步记录（本地文件 ✅、飞书文档链接） ### 第五步：同步飞书文档 **必须用两步法：先创建 wiki 节点，再写入内容。不要用 `docs +create --wiki-node`（该方式创建的文档编码有问题且位置可能不对）。** **正确流程：** ```bash # 步骤 1：用 wiki +node-create 在「科技新闻日报」节点下创建 wiki 节点（返回 node_token 和 obj_token） lark-cli wiki +node-create \ --space-id "7621391289904516315" \ --parent-node-token "Iv9UwDW5viSJDWk12j7cBazYn8b" \ --title "科技新闻日报 | YYYY年MM月DD日" # 返回示例： # {"ok":true,"data":{"node_token":"OnBrwGTJciHcOjk90w7c1cMhn9c","obj_token":"JUqNdp3uSodBX1xF66fcNhcHnFh",...}} # → 从返回中提取 obj_token（即 doc_token） # 步骤 2：将本地 markdown 文件转成 XML 后，用 docs +update 写入文档 # 重要：内容必须用 XML 格式（--doc-format xml），禁止用 --doc-format markdown（会导致中文乱码） # markdown 中的换行用 <br/>，< 用 &lt;，> 用 &gt;，& 用 &amp; lark-cli docs +update \ --api-version v2 \ --doc "<obj_token>" \ --command overwrite \ --doc-format xml \ --content @memory/YYYY-MM-DD-tech-news.xml # 步骤 3：授予张公子 full_access 权限 lark-cli drive permission.members create \ --params '{"token":"<obj_token>","type":"docx"}' \ --data '{"member_id":[REDACTED_SECRET],"member_type":"openid","perm":"full_access","type":"user"}' \ --yes ``` **内容转 XML 注意事项：** - markdown 内容中的中文必须正确转义（`<` → `&lt;`，`>` → `&gt;`，`&` → `&amp;`，换行 → `<br/>`） - 推荐用 Python 做 markdown → Feishu XML 的批量转义，避免手动转义出错 - 文件路径必须用相对路径（如 `@memory/2026-05-15-tech-news.xml`），不能是绝对路径 - **禁止**用 `--doc-format markdown` 写入（会导致中文乱码） **飞书知识库存档目标（v0.3.3）：** - space_id：`7621391289904516315` - parent_node_token：`Iv9UwDW5viSJDWk12j7cBazYn8b`（科技新闻日报目录） - 节点 token：从 `wiki +node-create` 返回的 `node_token` - doc token：从 `wiki +node-create` 返回的 `obj_token` **Fallback（当 lark-cli 不可用时）：** 如果 `wiki +node-create` 调用失败，自动切换到 Feishu Open API 直接调用： ```bash # 1. 获取 tenant_access_token ACCESS_TOKEN=$(curl -s -X POST 'https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"app_id": "cli_a94b4a1e43781cc7", "app_secret": "<FEISHU_APP_SECRET>"}' \ | python3 -c "import sys,json; print(json.load(sys.stdin).get('tenant_access_token',''))") # 2. 在知识库「科技新闻日报」节点下创建 wiki 节点 curl -s -X POST 'https://open.feishu.cn/open-apis/wiki/v2/spaces/7621391289904516315/nodes' \ -H 'Authorization: Bearer '$ACCESS_TOKEN \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"parent_node_token": "Iv9UwDW5viSJDWk12j7cBazYn8b", "node_type": "origin", "obj_type": "docx", "title": "科技新闻日报 | YYYY年MM月DD日"}' # → 获得 obj_token # 3. 写入文档内容（batch create blocks，XML 格式） curl -s -X POST 'https://open.feishu.cn/open-apis/docx/v1/documents/<obj_token>/blocks/<root_block_id>/children' \ -H 'Authorization: Bearer '$ACCESS_TOKEN \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"children": [...]}' ``` > ⚠️ Fallback 需要 `app_secret`，优先确保 lark-cli 可用——只有当 lark-cli 不可用时才走 fallback。 ### 第六步：发送飞书文档链接 **只发链接，不发完整报告内容。** 发送格式： ``` 📰 科技新闻日报 | YYYY年MM月DD日 🔗 飞书文档：https://feishu.cn/docx/xxxxx 💾 本地文件：memory/YYYY-MM-DD-tech-news.md ``` 使用 `message(action="send", channel="feishu", target="chat:oc_d591432cedf9a00c01878c24754cb050", message="...")` ### 第七步：更新本地文件同步记录 在本地文件末尾添加： ``` ## 📋 同步记录 - ✅ 本地文件：`memory/YYYY-MM-DD-tech-news.md` - ✅ 飞书文档：`科技新闻日报 | YYYY年MM月DD日` - 文档链接：https://feishu.cn/docx/xxxxx - 知识库：个人知识库 ``` --- ## 输出模板 ``` # 科技新闻日报 | YYYY年MM月DD日 > 整理时间：YYYY-MM-DD HH:MM GMT+8 > 来源：Tavily 搜索 + 公开新闻聚合 --- ## 🌐 国际科技热榜 ### 1. [新闻标题] - 相关度：⭐⭐⭐⭐⭐ | 推荐度：XX/100 - 摘要：[1-2句话描述] - 来源：[媒体名称] - 链接：[URL] [... 7条国际新闻 ...] --- ## 🇨🇳 国内 AI 热榜 ### 1. [新闻标题] - 相关度：⭐⭐⭐⭐⭐ | 推荐度：XX/100 - 摘要：[1-2句话描述] - 来源：[媒体名称] - 链接：[URL] [... 8条国内新闻 ...] --- ## 📊 数据总览 - 国际：X 条，平均推荐度 XX - 国内：X 条，平均推荐度 XX - 合计：XX 条，平均推荐度 XX --- ## 🔗 关键来源 - [来源1名称]：URL - [来源2名称]：URL [...] --- 整理：牛管家 | 整理工具：Tavily 搜索 ## 📋 同步记录 - ✅ 本地文件：`memory/YYYY-MM-DD-tech-news.md` - ✅ 飞书文档：`科技新闻日报 | YYYY年MM月DD日` - 文档链接：https://feishu.cn/docx/xxxxx - 知识库：个人知识库 ``` --- ## 参考资源 - **飞书文档操作：** 见 `references/feishu-doc.md` - **Tavily 搜索：** 使用 `tavily_search` 工具，topic="news"，search_depth="basic" 或 "advanced" --- ## 注意事项 1. **并行搜索**：中英文搜索同时进行，提高效率 2. **时效过滤**：只收录近7天内的新闻，老旧新闻（超过7天）不再收藏，已过期的新闻不计入报告 3. **链接有效性**：优先使用原始来源链接，避免短链接 4. **评分一致性**：相关度和推荐度应有明显区分，相关度高不等于推荐度高 5. **飞书权限**：创建文档时必须传入 `owner_open_id` 确保用户有编辑权限 6. **文件命名**：使用 `YYYY-MM-DD-tech-news.md` 格式，便于排序检索 7. **去重时机**：去重必须在合并所有搜索结果之后、评分之前进行，先去重再评分，不能边搜边去重 --- ## ⚠️ 执行建议（重要） **使用子会话 + 主会话接管的混合模式：** ```markdown 1. 主会话用 sessions_spawn 启动子会话执行前半段： - runtime: "subagent" - mode: "run" - runTimeoutSeconds: 600 - task: 完整的科技新闻日报任务描述（步骤1-6，只写到本地文件） 2. 主会话在子会话完成后，接管后半段： - feishu_wiki 获取知识库 - feishu_doc 创建并写入飞书文档 - message 发送链接到飞书群 ``` **为什么这样拆分：** - 子会话负责搜索/整理（耗时，但不需要飞书工具） - 主会话负责飞书文档操作（子会话里 feishu_doc/feishu_wiki 不可用） - 主会话超时窗口足够完成文档创建（只需几分钟） **子会话执行流程（只做前半段）：** 1. 并行中英文搜索（tavily_search） 2. **合并所有搜索结果**（不评分，不分类，先拢到一起） 3. **两轮去重**： a) URL精准去重（同一链接只一条） b) 语义去重：提取核心三元组（主体+动作+客体），同一核心事实的报道：无独立信息无新角度 → 只保留最权威那条；有独立信息或新角度 → 保留多条 4. **评分**（去重完成后，才开始评分） 5. 分类（国际/国内） 6. 写入本地文件 `memory/YYYY-MM-DD-tech-news.md`，checkpoint 标记 step=4，**然后子会话结束** **主会话接管后半段（子会话返回后）：** 7. 读取子会话生成的本地文件 8. 调用 `feishu_wiki(action="spaces")` 获取个人知识库 space_id 9. 调用 `feishu_doc(action="create", title="科技新闻日报 | YYYY年MM月DD日", folder_token="首页节点token", owner_open_id="请求用户open_id")` 创建飞书文档 10. 调用 `feishu_doc(action="write", doc_token="新文档token", content="markdown内容")` 写入完整报告 11. **只发飞书文档链接到群**（不发完整报告） 12. 更新本地文件同步记录，标记 step=done **进度 Checkpoint（v0.2.5 新增）：每步必须写checkpoint** 子会话在每个关键步骤完成后，立即将进度写入 checkpoint 文件 `memory/YYYY-MM-DD-tech-news-checkpoint.json`： ```json { "step": 6, "stepName": "飞书文档创建完成", "feishuDocUrl": "https://feishu.cn/docx/xxx", "localFile": "memory/2026-04-17-tech-news.md", "timestamp": 1776396500000, "pendingAction": "发送飞书链接" } ``` **步骤说明：** - step 1: 搜索完成 → 写入 checkpoint - step 2: 去重完成 → 写入 checkpoint（附上去重后条数） - step 3: 评分完成 → 写入 checkpoint - step 4: 本地文件写入完成 → 写入 checkpoint（标记 localFile 路径） - step 5: 飞书文档创建完成 → 写入 checkpoint（标记 feishuDocUrl） - step 6: **只发飞书文档链接到群** → 最后一步，**必须成功**，完成后写入 step: done **超时补救机制（v0.2.6 强化版）：** 子会话只负责前半段（step 1-4），主会话接管后半段。如果主会话收到子会话超时事件，按以下顺序检查： 1. 读取 checkpoint 文件 `memory/YYYY-MM-DD-tech-news-checkpoint.json` 2. 如果 `step >= 4`（本地文件已写）→ 主会话继续执行步骤7-12（创建飞书文档+发送链接） 3. 如果 `step == done` → 任务已完成，无需补救 4. 如果 `step < 4` → 任务早期失败，需要重新执行 **⚠️ 重要：子会话无法创建飞书文档（feishu_doc 工具在 subagent sessions 中不可用）。所有飞书文档操作必须在主会话执行。** **⚠️ Fallback 触发条件（v0.2.7）：** 当 `feishu_wiki` 或 `feishu_doc` 工具调用失败（返回 ToolNotFoundError 或类似错误），自动切换到 direct Feishu Open API 调用（见第五步 fallback 说明）。Fallback 模式下需要自行获取 tenant_access_token，建议将 app_secret 存入环境变量 `FEISHU_APP_SECRET` 供 curl 使用。 **⚠️ 关键修复（v0.2.6）：只发链接不发内容；子会话不创建文档** - 步骤6（发送飞书链接）是整个流程中**最后一步**，只发文档链接，不发完整报告内容 - 飞书群组 ID（目标）：[REDACTED_SECRET] - 消息格式：`📰 科技新闻日报 | YYYY年MM月DD日\n🔗 飞书文档：https://feishu.cn/docx/xxxxx\n💾 本地文件：memory/YYYY-MM-DD-tech-news.md` - 必须使用 `message(action="send", channel="feishu", target="chat:oc_d591432cedf9a00c01878c24754cb050", message="...")` - **禁止**在发送飞书消息之前结束会话——即使所有文件/文档操作都完成了，也要留足时间发送消息 - 飞书消息发送成功后，才更新 checkpoint 为 `step: done`


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