Skill: smallkeyboy/news-report (version 1.0.0)

--- name: news-report description: "多引擎资讯采集 + 深色仪表盘 HTML 报告生成。输入关键词，自动采集资讯、LLM 分析提炼、生成专业报告并发送。触发词：生成资讯报告、采集资讯分析、行业资讯报告、news report、资讯采集。" --- # 资讯采集报告生成器 (news-report) 输入一个关键词或主题，自动完成：多引擎资讯采集 → LLM 分析提炼 → 生成深色仪表盘风格 HTML 报告 → 发送给用户。 --- ## 触发示例 > 「帮我生成一份关于 OpenClaw 的资讯报告」 > 「采集 Dify 最新动态，生成分析报告」 > 「生成一份讯飞星火大模型的行业资讯报告」 --- ## 完整流程 ### Step 1：采集原始资讯 ```bash python3 scripts/fetch_news.py \ --keyword "关键词" \ --engines "bing,bing_cn,ddg,brave" \ --count 20 \ --output /tmp/raw_news.json ``` **支持引擎：** `bing`（国际）、`bing_cn`（中文）、`ddg`（DuckDuckGo）、`brave`、`sogou`、`baidu` --- ### Step 2：LLM 分析提炼（核心步骤） 读取 `/tmp/raw_news.json` 采集结果，结合 LLM **自身知识库**，生成完整报告数据 JSON，保存到 `/tmp/report_data.json`。 **报告数据结构（必须严格遵守）：** ```json { "title": "报告主标题（含关键词）", "subtitle": "副标题，如：AI框架生态全景解读", "date": "YYYY-MM-DD", "keyword": "搜索关键词", "kpis": [ {"num":"190K+", "label":"GitHub Stars", "sub":"90天增长", "color":"blue"}, {"num":"25+", "label":"支持平台", "sub":"消息平台数", "color":"orange"}, {"num":"88%", "label":"企业采用率", "sub":"年增长数据", "color":"green"}, {"num":"400+", "label":"安全漏洞", "sub":"已知CVE", "color":"red"} ], "summary": "执行摘要，2-3句话概括核心发现，可包含 <strong> 标签高亮关键词", "timeline": [ {"date":"2025年11月", "title":"事件标题", "desc":"事件描述", "color":"blue"}, {"date":"2026年2月", "title":"收购完成", "desc":"详细描述", "color":"green"} ], "news": [ { "num": 1, "date": "2026-02-16", "source": "InfoWorld", "title": "资讯标题", "body": "资讯摘要（2-3句）", "tag": "战略收购", "tag_color": "blue" } ], "analysis": { "tech": {"title":"技术亮点", "icon":"⚡", "color":"blue", "items":["要点1","要点2"]}, "risk": {"title":"风险挑战", "icon":"⚠️","color":"red", "items":["风险1","风险2"]}, "trend": {"title":"未来趋势", "icon":"🚀", "color":"green", "items":["趋势1","趋势2"]} }, "comparison": { "headers": ["产品","定位","评分","状态"], "rows": [ ["产品A","定位描述","★★★★★","活跃"], ["产品B","定位描述","★★★☆☆","稳定"] ] }, "conclusion": { "pros": ["优势1","优势2","优势3"], "risks": ["风险1","风险2","风险3"], "refs": [ {"title":"参考价值1", "body":"说明文字"}, {"title":"参考价值2", "body":"说明文字"} ] }, "source_note": "数据来源：xxx · 报告日期：xxx · 由 astronClaw AI 生成" } ``` **tag_color 可选值：** `blue` / `orange` / `green` / `red` / `purple` / `gold` **⚠️ 重要说明：** - `kpis` 数组固定4个，颜色建议：第1个blue、第2个orange、第3个green、第4个red - `news` 数组固定10条，每条必须有真实的 `source` 来源 - `timeline` 5-7个事件，按时间顺序排列 - `analysis` 固定包含 tech / risk / trend 三个模块，每个 5-6 条 - 如无竞品数据，`comparison` 可省略 生成的 JSON 保存为 `/tmp/report_data.json`。 --- ### Step 3：生成 HTML 报告 ```bash python3 scripts/gen_report.py \ --data /tmp/report_data.json \ --output /Users/eric/.openclaw/workspace/report_KEYWORD_MMDD.html ``` 输出文件命名规范：`report_{关键词拼音/英文}_{MMDD}.html` --- ### Step 4：发送给用户 使用 `message` 工具将 HTML 文件发送到飞书。 --- ## 快速示例（完整命令） ```bash # Step 1：采集 python3 scripts/fetch_news.py \ --keyword "讯飞星火大模型" \ --engines "bing,bing_cn,ddg,baidu" \ --count 20 \ --output /tmp/raw_news.json # Step 2：LLM 分析（见上方数据结构）→ 生成 /tmp/report_data.json # Step 3：生成 HTML python3 scripts/gen_report.py \ --data /tmp/report_data.json \ --output /Users/eric/.openclaw/workspace/report_xfyun_0309.html ``` --- ## 注意事项 - 采集可能因网络限制返回空结果（尤其 Google），此时以 LLM 自身知识补充 - HTML 报告完全自包含，无外部依赖，可直接用浏览器打开 - 报告生成约 30-60 秒（含采集+生成） - 输出文件大小约 20-40KB --- ## 依赖 - Python 3（标准库，无需额外安装） - 网络访问（采集时需要）


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