Skill: mesevenjourney/karpathy-curated-rss-brief (version 1.0.2)

--- name: karpathy-curated-rss-brief description: > Fetch articles from Karpathy's curated 93 RSS feeds and generate a Chinese tech daily newsletter. Triggers: RSS 日报、RSS 简报、karpathy-curated-rss-brief、每日简报、Karpathy RSS、生成日报、今日资讯、rss-brief。 user-invocable: true --- # Karpathy RSS 日报生成工作流 从 Andrej Karpathy 精选的 93 个 RSS 源中抓取最近文章，挑选最有价值的内容，生成一份高质量中文日报。 ## 技能文件结构 ``` <skill_dir>/ ├── SKILL.md ← 本文件 ├── scripts/ │ └── fetch_feeds.py ← RSS 并发抓取脚本 └── references/ └── output-template.md ← 输出格式模板 ``` > 订阅源 OPML 托管于 GitHub Pages，脚本运行时自动获取： > `https://mesevenjourney.github.io/static/hn-popular-blogs-2025.opml` --- ## 工作流程 ### Step 1: 定位技能目录，运行抓取脚本 **从上下文直接推导 SKILL_DIR，禁止使用 Glob/Grep 搜索。** 本 SKILL.md 的路径会出现在对话上下文中（`ide_opened_file` 标签、Skill 系统加载记录、或 Read 工具的调用路径）。找到包含 `karpathy-curated-rss-brief/SKILL.md` 的那条记录，去掉末尾的 `/SKILL.md`，即为 **`SKILL_DIR`**。 示例：若上下文中路径为 `/path/to/skills/karpathy-curated-rss-brief/SKILL.md`，则 [REDACTED_SECRET]。 后续所有文件均基于此路径推导，无需再次搜索： | 文件 | 路径 | |------|------| | 抓取脚本 | `SKILL_DIR/scripts/fetch_feeds.py` | | 输出模板 | `SKILL_DIR/references/output-template.md` | | 订阅源 | `SKILL_DIR/hn-popular-blogs-2025.opml`（脚本内部自动读取）| 运行抓取脚本： ```bash uv run --script <SKILL_DIR>/scripts/fetch_feeds.py --hours 24 ``` 如果 24 小时内文章不足 5 篇，改用 `--hours 48`。脚本自动读取内置 OPML，输出最多 **20 篇**文章（按发布时间倒序）到 stdout，日志到 stderr： ```json [{"title": "...", "link": "...", "author": "...", "source": "...", "published": "...", "summary": "..."}] ``` > 脚本使用 PEP 723 inline metadata，`uv run --script` 自动安装依赖，无需手动 pip install。 ### Step 2: 筛选最有价值的文章 从抓取结果中挑选 **8-10 篇**。筛选标准： **🔴 最高优先级（只要出现，必须纳入）：** - **AI 重大新闻**：LLM 新模型发布（GPT、Claude、Gemini、Llama、Qwen 等）、重大模型能力突破、主流 AI 工具/框架的重要版本更新 - **重磅硬件/产品发布**：Apple 新品（iPhone、Mac、iPad、Vision Pro 等）、Google 硬件/平台、Windows PC 新品、Nvidia GPU/芯片发布、其他影响消费级或企业级市场的重大产品发布 **🟡 次优先级（酌情选入）：** 1. **话题多样性** — 覆盖不同领域（AI、安全、编程、科技政策等），避免同一话题重复 2. **深度优先** — 有独特观点和深度分析，而非简短资讯 3. **时效性** — 最新发布的优先 4. **影响力** — 知名作者或重要话题优先 ### Step 3: 获取文章全文 对每篇选中的文章，使用 WebFetch 工具读取全文。编者观察必须基于全文，不能仅依赖 RSS 摘要。 ### Step 4: 按模板生成中文日报 用 **Read 工具**读取模板文件：`SKILL_DIR/references/output-template.md`，严格按其格式生成日报。 分类 emoji 参考：🤖 AI/ML、⚠️ 安全/风险、🧠 认知/思维、📚 技术/编程、📜 政策/法规、🔧 工具/开源、🌐 互联网/平台、💰 商业/创业 ### Step 5: 撰写编者观察（核心环节） **💡 编者观察**需要真正的综合思考，基于已完整阅读的所有文章，从以下维度思考后再下笔： 1. **横向联系**：不同领域的文章有哪些隐藏关联？表面无关的事件是否指向同一深层趋势？ 2. **时代信号**：这批内容传递了什么尚未被主流关注的信号？ 3. **反直觉洞察**：综合所有内容后，有什么读者单独读每篇都不会注意到的结论？ 4. **值得追踪**：哪些苗头现在看起来小，但可能在 6-12 个月内变成大趋势？ **写法要求：** - 1-2 段，每段 3-5 句，观点密度高 - **禁止**"今日文章涵盖 X、Y、Z 主题"这类罗列句式 - 有明确的、可辩驳的观点，读者看完应有"没想到"的感受 - 用第一人称（"我注意到..."），体现真正的编辑判断 ### Step 6: 保存文件并校验编码 将日报保存到**当前工作目录**，文件名： ``` {YYYY-MM-DD}-Karpathy精选RSS日报.md ``` **保存后立即运行编码校验**，检测 Unicode 替换字符（U+FFFD）——这是 LLM 生成长中文文本时偶发的已知问题： ```bash python3 -c " import sys path = sys.argv[1] text = open(path, encoding='utf-8').read() bad = [(i+1, line) for i, line in enumerate(text.splitlines()) if '\ufffd' in line] if bad: print(f'❌ 发现 {len(bad)} 处乱码：') for lineno, line in bad: print(f' 第{lineno}行: {line}') sys.exit(1) else: print('✅ 编码校验通过，无乱码') " {输出文件路径} ``` 如果校验**失败**：逐行对照原文重新填写被替换的汉字，再次运行校验直到通过，**不要跳过此步骤**。


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