Skill: yanll/daily-ai-brief-skill (version 0.2.0)

--- name: daily-ai-brief-skill description: 一个简洁高效的AI新闻简报生成技能。每日自动从多个可靠数据源采集AI领域最新动态，生成干净的Markdown格式简报，帮助您快速掌握AI行业前沿信息。 author: ideamac version: 1.0.0 tags: [ai, news, aggregator] --- # AI Daily Brief Skill 一个AI新闻聚合技能，每日自动从数十个高质量数据源采集AI领域最新动态，生成结构化的新闻简报。 ## 功能特性 - **多源采集**: 支持RSS、X/Twitter、网页爬虫、API等多种数据源 - **智能过滤**: 基于关键词和时效性自动过滤内容 - **智能排序**: 按发布时间降序排列新闻 - **多格式输出**: 支持Markdown、JSON等多种报告格式 - **并发执行**: 使用异步并发技术快速抓取多个数据源 - **可配置性强**: 通过YAML配置文件轻松添加/删除数据源 ## 数据源覆盖 - **国内媒体**: 36氪、量子位、新智元等 - **国际媒体**: MIT Technology Review、TechCrunch、Ars Technica等 - **学术研究**: OpenAI Blog、Hugging Face Blog、arXiv CS.AI/CS.LG等 - **社区平台**: X/Twitter关键账号 - **行业动态**: Hacker News、行业博客等 ## 安装使用 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` 依赖安装若出现失败、速度慢、超时情况，尝试使用国内镜像重试 ### 2. 配置数据源 编辑 `src/data_sources.yaml` 配置文件，根据需要启用/禁用数据源，调整抓取参数。 ### 3. 运行技能 ```bash python src/main.py ``` ### 4. 查看报告 报告将自动生成在 `reports/` 目录下： - `ai_news_report_YYYYMMDD_HHMMSS.md` - 最全最优的Markdown报告（包含所有新闻条目，按类别结构化组织） - `ai_news_report_YYYYMMDD_HHMMSS.json` - JSON格式数据（机器可读） ## 配置说明 ### 数据源配置 技能使用YAML格式配置文件 (`src/data_sources.yaml`)，包含以下主要部分： 1. **rss_sources**: RSS订阅源配置 2**x_sources**: X/Twitter账号配置 3**web_scrapers**: 网页爬虫配置 4**api_sources**: API接口配置 5**fetch_config**: 抓取全局配置 ### 过滤配置 每个数据源支持以下过滤选项： ```yaml filters: include_keywords: ["AI", "人工智能", "大模型"] # 包含关键词 exclude_keywords: ["广告", "推广"] # 排除关键词 ``` ### 抓取配置 ```yaml fetch_config: max_items_per_source: 15 # 每个源最大抓取数量 timeout_seconds: 30 # 请求超时时间 max_retries: 2 # 重试次数 max_age_hours: 72 # 最大新闻年龄（小时） exclude_keywords: # 全局排除关键词 - "sponsored" - "advertisement" ``` ## 扩展开发 ### 添加新的抓取器 1. 在 `src/modules/` 目录下创建新的抓取器类，继承 `BaseFetcher` 2. 实现 `async def fetch(self) -> List[NewsItem]` 方法 3. 在 `fetcher_factory.py` 中注册新的抓取器类型 ### 添加新的数据源 1. 在 `src/data_sources.yaml` 中添加新的数据源配置 2. 根据数据源类型选择相应的抓取器类型 3. 调整过滤参数和抓取数量 ## 报告格式 技能生成的报告包含以下关键字段： | 字段 | 说明 | 是否必须 | |------|------|----------| | **标题 (title)** | 新闻标题 | 是 | | **来源 (source)** | 新闻来源（如36氪等） | 是 | | **发布时间 (publish_date)** | 新闻发布时间 | 是 | | **链接 (ref)** | 新闻原文链接，用户可点击查询原文 | **必须展示** | | **摘要 (summary)** | 新闻摘要 | 是 | ### Ref字段（原文链接）说明 **Ref字段是必须展示的**，用户可以点击查询原文。具体要求如下： 1. **必须性**：每个新闻条目都必须包含ref字段（原文链接） 2. **可点击性**：在Markdown报告中，ref字段必须以`[阅读原文](URL)`格式展示，确保用户可以直接点击访问原文 3. **可追溯性**：ref链接必须指向新闻的原始出处，确保信息的可追溯性 4. **数据一致性**：在JSON报告中，ref对应`url`字段 **示例**： ``` **链接**: [阅读原文](https://example.com/news/123) ``` ## 翻译功能 技能生成的报告主要为英文和中文新闻。如需将英文新闻翻译为中英双语，可以使用以下提示词让大模型自行翻译： ```markdown 请将以下英文新闻翻译成中文，并保持中英双语对照格式： [英文新闻标题] [英文新闻摘要] 翻译要求： 1. 保持专业术语准确性 2. 译文自然流畅 3. 中英文对照显示 4. 保留原文链接和出处信息 也可以使用更简洁的提示词： "将以下英文AI新闻翻译为中文，并提供中英双语对照：" ``` ### 使用示例 假设报告中有以下英文新闻条目： ``` ## 1. OpenAI releases new multimodal model **来源**: OpenAI Blog (rss) **发布时间**: 2024-05-13 10:30 **链接**: [阅读原文](https://openai.com/blog/new-multimodal-model) **摘要**: OpenAI has announced a new multimodal model that can process text, images, and audio simultaneously... ``` 使用提示词后，大模型将生成： ``` ## 1. OpenAI发布新的多模态模型 **来源**: OpenAI Blog (rss) **发布时间**: 2024-05-13 10:30 **链接**: [阅读原文](https://openai.com/blog/new-multimodal-model) **英文摘要**: OpenAI has announced a new multimodal model that can process text, images, and audio simultaneously... **中文翻译**: OpenAI宣布了一个新的多模态模型，可以同时处理文本、图像和音频... **中英双语摘要**: - **英文**: OpenAI has announced a new multimodal model that can process text, images, and audio simultaneously. - **中文**: OpenAI宣布了一个新的多模态模型，可以同时处理文本、图像和音频。 ``` ## 问题反馈 如遇问题或建议，请提交Issue或联系维护者。


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