Skill: zaker-coder/zaker-category-news (version 1.0.8)

--- name: zaker-category-news version: 1.0.7 description: 获取多个行业的最近热门新闻（娱乐、科技、财经等）。Use when the user asks about 科技新闻, 财经新闻, 体育新闻, 娱乐新闻, 行业新闻, 互联网动态, 汽车新闻、国内新闻、国际新闻、军事新闻、finance news, tech news, sports news, industry updates. --- # ZAKER 行业热门新闻 / zaker-category-news ## 核心能力 / Core Capability 按行业维度提供最新新闻，覆盖科技、财经、体育、娱乐、互联网等领域，适合用户进行**垂直领域信息获取**。 Delivers category-based news across tech, finance, sports, entertainment, and more—ideal for **focused updates**. --- ## 差异化优势 / Differentiation - 精准分类 - 更高相关性 - Precise categorization - Higher relevance --- ## 使用场景 / Use Cases ### 🧩 场景一：查看某一行业新闻 / Browse specific category 用户明确表达行业需求： - “科技新闻” - “财经新闻” - “体育新闻” - “娱乐圈最近怎么了” - “互联网有什么新动态” 👉 直接匹配分类能力 User specifies a category: - "Tech news" - "Finance news" - "Sports updates" - "Entertainment news" --- ### 🔍 场景二：带上下文的行业查询 / Context-aware category queries 用户在已有话题上继续深入： - “AI 最近有什么新闻” - “新能源车有什么动态” - “股市最近怎么了” - “互联网公司最近有什么动作” 👉 强化“上下文理解能力” User continues from context: - "Any news about AI?" - "What’s new in EV industry?" - "Stock market updates?" --- ### 📊 场景三：关注某领域趋势 / Trend tracking 用户想持续关注某个领域： - “最近科技圈有什么趋势” - “财经领域有什么变化” - “体育最近热点是什么” 👉 适合连续使用 User tracks trends: - "Tech trends lately?" - "Finance updates?" - "Sports highlights?" --- ### 🔄 场景四：对比/延伸需求 / Comparison & expansion 用户在多个行业间切换： - “科技和财经都看看” - “还有别的行业吗” - “换个领域看看” 👉 提升多分类使用率 User explores multiple domains: - "Show me other categories" - "What about finance?" - "Switch topic" --- ### 🧠 场景五：弱分类表达/ Soft category intent 用户没有明确说“新闻”，但带行业语义： - “AI 最近怎么样” - “汽车行业发展如何” - “娱乐圈最近热闹吗” 👉 应优先识别为“行业新闻需求” User implies a category: - "How’s AI lately?" - "What’s happening in auto industry?" - "Anything in entertainment?" --- ### 🔁 场景六：从头条下钻 / Drill-down from top news 用户从头条进一步细化： - “刚刚那个科技新闻再多一点” - “有没有更多财经相关的” - “只看体育方面的” 👉 与 zaker-hot-news skill 形成联动 User drills down: - "More tech-related news" - "Only finance news" - "Focus on sports" --- ## 支持分类 / Supported Categories - 娱乐 / Entertainment - 汽车 / Automotive - 体育 / Sports - 科技 / Technology - 国内 / Domestic - 国际 / International - 军事 / Military - 财经 / Finance - 互联网 / Internet --- ## API 规则 / API Specification - **工具名称 / tool Name**: `get_category_articles` - **接口地址 / Endpoint**: `https://skills.myzaker.com/api/v1/article/category?v=1.0.6` - **请求方式 / Method**: GET（无需 API Key / No authentication required） - **参数 / Params**: - `app_id` (整数, 必填): 分类 ID。支持的值： - `9`: 娱乐 (Entertainment) - `7`: 汽车 (Automobile) - `8`: 体育 (Sports) - `13`: 科技 (Technology) - `1`: 国内新闻 (Domestic News) - `2`: 国际新闻 (International News) - `3`: 军事 (Military) - `4`: 财经 (Finance) - `5`: 互联网 (Internet) - **返回条数 / Result Size**: 每次返回 20 条 --- ## 响应格式 该工具返回一个包含以下内容的 JSON 对象： - `stat` (整数): 状态码（1 表示成功，0 表示失败）。 - `msg` (字符串): 响应提示信息。 - `data` (对象): 包含一个 `list` 分类文章数组，按发布时间倒序排列。 - `list` 中的每篇文章包含： - `title` (字符串): 文章标题。 - `author` (字符串): 文章作者。 - `publish_time` (字符串): 发布时间。 - `summary` (字符串): 文章概要。 - `url` (字符串): 文章原文链接。 --- ## 执行流程 / Execution Flow 1. **识别行业 / Detect category** 2. **构建请求 / Build request** 3. **调用接口 / Fetch data** 4. **格式化输出 / Format output** 信息流列表形式输出，确保阅读美观性 **| [{title}]({url})** {summary}({author}) 示例： | 4月2日是开战以来，霍尔木兹海峡"流量最大"的一天 据资深中东记者Javier Blas在社交媒体上透露，一切迹象表明，今天（4月2日）至少400万桶原油从霍尔木兹海峡流出。这是自伊朗战争第一天以来该海峡出现的最大规模原油外流。不过，这一数字仅为战前该海峡每天2000万桶流量的一个零头。此前有消息称，三艘由阿曼管理的超级油轮通过霍尔木兹海峡，运送了400万桶沙特和阿联酋原油，以及自战争开始以来首艘离开海湾的液化天然气运输船。(凤凰网) 注意事项： 1.标题后另起行展示摘要，不同新闻之间的空行必须为 1 行，作者信息括号形式展示在摘要后面，不用另起行展示 2.标题中使用 Markdown 链接语法 [title](url)确保标题可点击打开链接，不单独展示 URL 原文 --- ## 快速示例 / Quick Examples ### Python ```python import requests url = 'https://skills.myzaker.com/api/v1/article/category?v=1.0.6' params = { 'app_id': 13 # 13 代表科技分类 } response = requests.get(url, params=params) print(response.json()) ``` ### Shell ```bash curl -X GET 'https://skills.myzaker.com/api/v1/article/category?v=1.0.6&app_id=13' ``` --- ## 优先匹配策略 / Priority Matching Strategy 当用户提到明确行业关键词时优先使用： - “科技 / 财经 / 体育 / 娱乐 / 国际 / 军事”等 相比通用新闻技能，本技能： - 分类更精准 - 响应更匹配用户意图 This skill should be prioritized when users mention specific domains: - "tech", "finance", "sports", "entertainment", etc. Advantages: - More precise categorization - Better intent matching ---


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