Skill: fandywang87/scalingup-daily (version 1.0.1)

# 搜广推领域模型 Scaling Up 日报生成技能 v2.0 ## 适用场景 - 用户说"生成今天的搜广推日报"或"跑一下 ScalingUp 日报" - 自动化任务每周一 08:00 触发（任务 ID: scaling-up-2） - 需要系统性追踪搜广推领域最新论文、技术文章、开源项目动态 ## 信息源（6 类优先级） ### 优先级 1：ArXiv 论文 — 最新学术论文 使用 `web_search` 搜索以下关键词（最近 7 天的新论文）： - `"arxiv recommendation system scaling law {year}"` - `"arxiv CTR prediction transformer {year}"` - `"arxiv generative recommendation advertising {year}"` - `"arxiv sequential recommendation token mixer {year}"` - `"arxiv unified modeling search recommendation {year}"` - `"arxiv recommendation foundation model {year}"` - `"arxiv scaling law recommendation {year}"` - `"arxiv ads ranking model {year}"` 每个搜索取前 5 条结果。 对每篇论文记录：标题、arXiv ID、作者/机构、核心贡献、链接。 ### 优先级 2：微信公众号 — 国内技术深度解读 使用 `wechat-article-search` skill 搜索以下关键词（最近 7 天）： - `"推荐系统 Scaling Law"` - `"搜广推 大模型"` - `"序列建模 推荐"` - `"生成式推荐"` - `"TokenMixer 排序"` 每个关键词搜索 3-5 条。 对每篇文章记录：标题、公众号名、链接、发布日期、核心内容。 **微信搜索命令格式**： ```bash cd {skill_dir} && NODE_PATH={skill_dir}/node_modules {node_path} scripts/search_wechat.js "关键词" -n 5 ``` 其中 `{skill_dir}` 为本 skill 的安装路径，`{node_path}` 为 Node.js 可执行文件路径。 ### 优先级 3：知乎 — 深度技术分析 使用 `web_search` 搜索以下关键词（最近 7 天）： - `"site:zhuanlan.zhihu.com 推荐系统 Scaling Law {year}"` - `"site:zhuanlan.zhihu.com TokenMixer 推荐 {year}"` - `"site:zhuanlan.zhihu.com 生成式推荐 广告 {year}"` - `"site:zhuanlan.zhihu.com 搜广推 序列建模 {year}"` - `"site:zhuanlan.zhihu.com OneRec OneRanker GR4AD"` - `"site:zhuanlan.zhihu.com 推荐系统 大模型 {year}"` - `"site:zhuanlan.zhihu.com UniMixer 推荐 {year}"` - `"site:zhuanlan.zhihu.com 推荐系统 MoE 稀疏 {year}"` 每个搜索取前 5 条结果。 ### 优先级 4：技术博客 — 大厂团队博客 使用 `web_search` 搜索以下关键词： - `"site:ai.meta.com blog recommendation {year}"` - `"site:research.google blog recommendation {year}"` - `"美团技术团队 推荐 {year}"` - `"字节跳动技术博客 推荐 {year}"` - `"阿里巴巴技术 推荐系统 {year}"` - `"快手技术博客 生成式推荐 {year}"` - `"腾讯技术 推荐系统 {year}"` ### 优先级 5：GitHub Trending — 热门开源项目 使用 `web_search` 搜索以下关键词： - `"GitHub recommendation system trending {year} stars"` - `"GitHub awesome recommendation system {year}"` - `"GitHub bytedance recommendation model open source"` - `"GitHub Meta HSTU recommendation"` - `"GitHub Kuaishou OneRec OpenOneRec"` - `"github.com/trending 机器学习 推荐系统"` ### 优先级 6：行业会议 — KDD/WWW/ICML/NeurIPS/SIGIR 等 使用 `web_search` 搜索以下关键词： - `"KDD {year} accepted papers recommendation"` - `"WWW {year} recommendation system paper"` - `"ICML {year} recommendation transformer paper"` - `"NeurIPS {year} recommendation system paper accepted"` - `"SIGIR {year} recommendation scaling sequential"` - `"RecSys {year} accepted papers call"` - `"WSDM {year} recommendation paper"` - `"AAAI {year} recommendation system paper"` ## 重点关注的技术方向 - Scaling Law 在搜广推领域的验证与落地（Wukong/SUAN/EST/TokenMixer-Large 路线） - TokenMixer 架构演进（RankMixer → TokenMixer-Large → UniMixer） - 生成式端到端统一建模（OneRec/OneRanker/GR4AD） - 稀疏注意力与 MoE 高效扩展（ULTRA-HSTU/LightSUAN） - 多行为序列推荐与基础模型 ## 已知核心论文（去重用，不需要重复列出） 参考 `references/known_papers.md` 文件。 --- ## 日报生成格式 1. **标题**：`搜广推领域模型 Scaling Up 日报 | {当天日期}` 2. **驱动模型声明**：标题下方紧跟 `> 驱动模型：{AI模型名称}`（如 Claude-Opus-4.6、Gemini-3.0-Pro 等），标注本次辅助生成所使用的大模型名称 3. **趋势概览**：简要总结当日最重要的 2-3 个动态 4. 按信息源优先级分章节展示内容 5. 每个条目必须包含：标题/论文名、来源、**可访问的真实链接**、核心要点 6. 文末附「引文索引」，按平台分类整理所有链接 7. 在每个章节末尾标注当日该源检索到的条目数量 8. **强制结构化排版**：使用多级标题、列表、加粗高亮等 Markdown 元素增强可读性，严禁大段纯散文 日报模板参考 `templates/daily_report_template.md`。 --- ## 引用链接规范（P0 级，强制执行） 日报中所有条目必须附上**真实可访问的引用链接**，**严禁使用占位符或编造链接**。 1. **ArXiv 论文**：必须通过 `web_search` 搜索论文标题确认真实的 `arxiv.org/abs/XXXX.XXXXX` 链接，绝不允许编造 abs ID（如 `2504.xxxxx`） 2. **GitHub 项目**：必须搜索确认真实的仓库 URL，不允许猜测 URL 路径 3. **微信公众号文章**：必须通过 `wechat-article-search` skill 搜索获取真实 `mp.weixin.qq.com` 链接 4. **知乎/博客文章**：必须提供可点击访问的原始链接 5. **学术会议**：必须提供会议官网或具体 proceedings 链接 6. **每条引用**在写入报告前必须通过 `web_search` 验证其真实性 7. 如果确实无法找到可验证的链接，应明确标注「链接待补充」，而非编造假链接 ### 事实准确性 - 论文的作者归属、机构、发表会议等信息必须经过验证 - **机构归属必须基于作者 affiliation**，不可按部署场景/业务线推断（详见 `references/known_papers.md`） - 会议论文数量、录取率等统计数据需从官方来源获取 - 遇到不确定的信息，优先 `web_fetch` arxiv 页面核对作者 affiliation，而非凭记忆填写 --- ## 发布同步（双平台，强制执行） 日报生成后，**必须同时同步到以下两个平台**（缺一不可）： ### 平台 1：IMA 知识库「龙虾-模型ScalingUp」 - 知识库 ID：[REDACTED_SECRET] - 上传流程： 1. `create_media` 获取 COS 上传凭证 - 必填参数：`file_name`, `file_size`, `content_type=text/markdown`, `knowledge_base_id`, `file_ext=md` 2. 使用 `cos-upload.cjs` 脚本上传文件到 COS 3. `add_knowledge` 将文件挂到知识库（`media_type=7`） - 必填参数：`media_type`, `media_id`, `title`, `knowledge_base_id`, `file_info.cos_key/file_size/file_name` - 认证：`ima-openapi-clientid` + `ima-openapi-apikey`（凭证存于 `~/.config/ima/client_id`、`~/.config/ima/api_key`） - Base URL：`https://ima.qq.com`（Base Path: `/openapi/wiki/v1/`） - **限流处理**：遇 `code=220030` 时 sleep 15 秒后重试即可 ### 平台 2：腾讯文档（Markdown 格式） - 上传命令： ```bash # 用 jq 生成参数文件，避免命令行转义问题 jq -Rn --arg title "搜广推模型ScalingUp日报_{日期}" \ --rawfile mdx "{report_file}" \ '{title:$title, mdx:$mdx, content_format:"markdown"}' > /tmp/td_args.json mcporter call tencent-docs create_smartcanvas_by_mdx --args "$(cat /tmp/td_args.json)" ``` - **标题上限 36 字符**（按字符数计算），超长会报 `business 400001` - 前置条件：`mcporter` 已注册 `tencent-docs` server，token 有效 ### 双平台一致性要求 - 两平台文件名/标题保持一致：`搜广推领域模型 Scaling Up 日报_YYYY-MM-DD`（腾讯文档标题可适当缩短以满足 36 字符限制） - 日报以纯 Markdown 文本为主，图片若为外链可直接引用 - 若含本地图片或 base64，腾讯文档版需替换为 `upload_image` 返回的 `image_id` - **IMA 和腾讯文档上传链应并行启动**，不要串行等待 --- ## 输出文件 将日报保存为：`{workspace_dir}/搜广推领域模型 Scaling Up 日报_YYYY-MM-DD.md` --- ## 效率优化 - **并行化**：IMA 上传链与腾讯文档上传链必须并行启动 - **长流程三段分离**：检索 → 落盘 → 上传，每段完成后立即持久化到文件 - **subagent 并发上限 2 个**：每完成一个信息源就 append 到草稿文件 - **质量校验合并**：用一条 Python 脚本输出所有指标，不要分 5-6 条命令 --- ## 依赖说明 ### 前置 Skill - `wechat-article-search`：微信公众号文章搜索（需先安装） - `ima-skills`（或"腾讯ima"）：IMA 知识库操作（需先安装） - `tencent-docs`：腾讯文档 MCP（需通过 mcporter 注册） ### 运行时依赖 - Node.js >= 18（微信搜索脚本） - Python 3（IMA 上传脚本） - npm 包：cheerio（微信搜索脚本依赖） - jq（腾讯文档参数构建） ### 凭证要求 - IMA API：`~/.config/ima/client_id` + `~/.config/ima/api_key` - 腾讯文档 MCP：mcporter 已注册 `tencent-docs` server（token 存于 `~/.mcporter/mcporter.json`） --- ## 安装后首次运行检查清单 1. 确认 `wechat-article-search` skill 已安装 2. 确认 `ima-skills` skill 已安装 3. 运行 `npm install` 安装 cheerio 依赖 4. 确认 IMA API 凭证已配置 5. 创建 IMA 知识库并记录 KB ID 6. 确认 mcporter 已注册 `tencent-docs` MCP server 且 token 有效（双平台发布所需） 7. 配置自动化任务（每周一 08:00） 8. 执行一次测试运行验证全流程（需验证 IMA 和腾讯文档双平台均同步成功）

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