Skill: neverland83/ai-insights (version 1.1.1)

--- name: ai-insights description: 搜索并分析过去N天内AI领域的重大事件，生成深度洞察报告。当用户需要了解最新AI动态、行业趋势、头部厂家新闻、政策变化时触发此技能。输出为标准Markdown格式的结构化报告文件。 version: 1.1.1 author: FrankMei ([REDACTED_SECRET]) license: MIT dependencies: - web_search - llm (any provider) trigger: - "AI 洞察" - "AI 分析" - "AI 趋势" - "AI 最新动态" - "AI 行业新闻" - "ai 大事" - "AI 动态" --- # AI 领域最新大事件洞察 生成过去 N 天内全球 AI 领域重大事件的深度洞察报告。 ## 触发条件 当用户表达以下意图时触发此技能： - "帮我看看最近 AI 有什么大事" - "生成一份 AI 行业周报" - "过去 3 天 AI 领域发生了什么" - "AI 最新动态洞察" - "帮我整理 AI 新闻" ## 执行流程 ### 步骤 1：确定时间范围 从用户输入中提取时间范围： - 默认：过去 3 天 - 用户可指定：1天、3天、7天、14天等 计算搜索关键词中的日期范围，格式如："2026年4月7日至2026年4月9日" ### 步骤 2：搜索策略（三层结构） **核心原则：先抓热榜，再分维度，最后补厂商。不依赖预设关键词词表。** 使用 web_search 工具，分三层执行搜索： #### 第1层 - 热榜发现（优先级最高，不带厂商名） 目的：让搜索引擎的排序算法自动发现指定时间范围内最热的事件，不遗漏任何忽然冒出来的新厂商/新事件。 **时间范围 → 自然时间词映射：** | 用户指定 | 时间词 | 说明 | |---------|--------|------| | 1 天 | 今天 | 单日热榜 | | 3 天 | 近3天 | 最近3天 | | 7 天 | 本周 | 自然周维度 | | 14 天 | 近两周 | 双周维度 | | 30 天 | 本月 | 自然月维度 | | 其他 | {{range}} | 沿用用户描述的时间范围 | 执行 2-3 条搜索，时间词使用上表映射，不带具体厂商名： ``` "AI 重大新闻 {{time_word}} {{current_year}}" "人工智能 热榜 {{time_word}} {{current_year}}" "AI 大事件 {{time_word}} {{current_year}}" ``` 如用户指定 1 天，额外加： ``` "今日 AI 头条 {{current_year}}年{{current_month}}" ``` > **说明**：当搜索不含具体厂商名时，搜索引擎会基于热度/点击量返回结果，任何厂商的重大发布都会被自动捕获。DeepSeek V4、Minimax S3、Step-2-Fun 都能在这一层被发现，无需预设。{{time_word}} 和 {{current_year}} 在执行时由 LLM 替换为实际的时间词和年份。 #### 第2层 - 多维度查询（不带具体厂商名） 目的：确保覆盖技术突破、商业动态、政策监管、产业应用等维度。 按以下维度各执行 1 条搜索，时间词使用第1层映射表： 1. **技术突破**：`"AI大模型 发布 开源 突破 {{time_word}} {{current_year}}"` 2. **商业动态**：`"AI 融资 投资 并购 上市 {{time_word}} {{current_year}}"` 3. **政策监管**：`"AI 政策 监管 法规 安全 {{time_word}} {{current_year}}"` 4. **产业应用**：`"AI 落地 医疗 教育 金融 自动驾驶 {{time_word}} {{current_year}}"` > **年份处理**：{{current_year}} 在执行时由 LLM 动态替换为当前年份（如 2026），无需硬编码，确保 2027 年及以后仍可正常使用。 #### 第3层 - 头部厂商查漏（仅补充验证） 目的：确保老牌厂商（OpenAI、Google、Anthropic、Meta、Microsoft、NVIDIA）的动态不遗漏。 执行 1 条综合搜索，年份动态替换： ``` "OpenAI Google Anthropic Meta Microsoft NVIDIA 腾讯 阿里 字节 百度 最新动态 {{current_year}}" ``` > **说明**：这一层放在第三层，不是第一优先级。因为大厂发布往往也会出现在热榜里，只有当热榜和多维度搜索都没覆盖到大厂动态时才需要补充。 #### 搜索次数控制 | 时间范围 | 第1层 | 第2层 | 第3层 | 总计 | |---------|-------|-------|-------|------| | 1 天 | 3 | 4 | 1 | 8 | | 3 天 | 2 | 4 | 1 | 7 | | 7 天 | 2 | 4 | 1 | 7 | | 14 天 | 1 | 4 | 1 | 6 | > **重要**：以上为最大搜索次数。如果某一层的前几条结果已经覆盖了足够多的事件，该层剩余搜索可跳过，避免过度重复。 ### 步骤 3：筛选与排序 从搜索结果中筛选 **TOP 5-10 条** 最具影响力的事件，评估标准： **基础筛选（至少满足 2 项）：** 1. **影响力**：对行业/社会的潜在影响程度 2. **权威性**：信息来源的可信度（优先官方、权威媒体） 3. **时效性**：事件发生的具体时间 4. **多样性**：覆盖技术、商业、政策等不同维度 **媒体权重：** | 权重 | 媒体名称 | |------|---------| | 100 | 机器之心、新智元、量子位、AIbase、AI 科技评论 | | 80 | 新华社、人民日报、央视新闻、新华网、中证网 | | 60 | 36 氪、钛媒体、虎嗅、雷锋网 | | 40 | 新浪、网易、凤凰网 | | 30 | 财联社、同花顺、金融界 | **黑名单过滤：** 以下媒体来源直接过滤（质量较低或非权威）： - 百家号（除非是权威媒体的官方百家号，如机器之心、新智元等） - 搜狐号、今日头条、知乎专栏 - 云南网、陕西网等地方性未验证媒体 **去重规则：** - 同一事件多源报道时，**只保留权重最高的一条** - 如果权重相同，选择信息最全面、来源最权威的 - 通过 URL 和标题相似度判断是否为同一事件 **数量限制：** - 最少不少于 5 条，最多不超过 10 条 ### 步骤 4：内容分级 将筛选出的事件分为两类： **A类 - 深度解读（3-5条）** 选择最具影响力的 3-5 条事件，标准： - 头部厂家的重大发布（如 GPT-5、Claude 4等） - 可能改变行业格局的融资/并购 - 重要的政策监管变化 - 重大技术突破 **B类 - 简要汇总（剩余条数）** 其余事件归入简要汇总章节。 ### 步骤 5：深度解读撰写 对 A 类事件，每条撰写独立章节，结构如下： ```markdown ## 事件X：[事件标题] **发生时间**：YYYY-MM-DD **事件概述**： 2-3句话概括事件核心内容。 **关键细节**： - 细节点1 - 细节点2 - 细节点3 **数据摘要**：（若有具体数值，必须用表格呈现；若无数据则标注「暂无详细数据披露」） | 指标 | 数值 | 单位 | |------|------|------| | 指标1 | 数值 | 单位 | | 指标2 | 数值 | 单位 | **影响分析**： 分析该事件对行业、技术、商业、政策等方面的影响。 **洞察理解**： 提炼关键洞察，说明为什么这件事重要，可能带来什么变化。 ``` **数据表格要求：** - 如果事件涉及具体数值（市场规模/增速、市占率/份额、金额、用户数、性能指标、时间、其他关键指标等），**必须使用 Markdown 表格**呈现 - 所有数字必须精准，带单位（亿/万/%），**加粗突出** - 市场份额、增速类数据用表格呈现，方便直接做图表 - 严禁编造数据，来源仅用权威机构的数据，并且在数据摘要结尾必须附注数据来源 ### 步骤 6：简要汇总撰写 对 B 类事件，统一归入一个章节： ```markdown ## 其他重要动态 ### 1. [事件标题] 内容摘要：1-2句话概括 来源链接：[URL] ### 2. [事件标题] 内容摘要：1-2句话概括 来源链接：[URL] ... ``` ### 步骤 7：生成报告文件 **文件名格式**：`AI-Insights-YYYYMMDD_hhmm.md` 报告的完整结构模板见下方「附录：报告结构示例」。执行时按该模板填充内容即可。 ### 步骤 8：保存与交付 1. 将报告保存到工作目录：`./artifacts/ai-insights-report/AI-Insights-YYYYMMDD_hhmm.md` 2. 向用户展示报告摘要 3. 告知用户完整报告文件路径 ### 步骤 9：可选 - 自动推送 如果需要每日自动推送，可配置 cron job： ```json { "name": "AI 洞察报告", "enabled": true, "schedule": {"kind": "cron", "expr": "0 9 * * *", "tz": "Asia/Shanghai"}, "payload": { "message": "【每日 AI 洞察】\n\n请执行 ai-insights skill 生成过去 24 小时报告，并推送到指定频道。" } } ``` --- ## 附录：报告结构示例 以下为完整报告的 Markdown 模板，步骤 7 中直接引用此模板生成报告： ```markdown # AI 领域最新大事件洞察 **报告周期**：YYYY年MM月DD日 - YYYY年MM月DD日 **生成时间**：YYYY-MM-DD HH:MM **事件总数**：X 条 --- ## 核心洞察摘要 用 3-5 句话概括本期最重要的趋势和发现。 --- ## 趋势观察 基于本期事件，提炼宏观趋势： 1. **趋势 1**：[标题] - 简要分析（1-2句） 2. **趋势 2**：[标题] - 简要分析（1-2句） 3. **趋势 3**：[标题] - 简要分析（1-2句） --- ## 数据摘要（供 PPT 自动提取） 以下为 YAML 数据结构示例（YAML 内嵌 triple backticks 会导致外层 markdown 块提前闭合，故改用 HTML 格式）： <pre><code>charts: - type: bar_chart title: 2026年Q1全球AI融资额TOP3 categories: [OpenAI, Anthropic, 其他AI企业] values: [1220, 300, 900] unit: 亿美元 source_event: 事件2 - type: line_chart title: 中国AI日均Token调用量增长趋势 x_axis: [2025-Q4, 2026-Q1, 2026-Q2-预估] y_axis: [100, 140, 200] unit: 万亿 source_event: 事件1 - type: timeline title: 全球AI监管政策时间轴 events: - date: 2026-04-23 description: 中国五部门联合发布《人工智能拟人化互动服务管理暂行办法》 region: 中国 source_event: 事件4 event_types: - title: "OpenAI发布GPT-5.5" type: model_release icon: cpu - title: "中国出台AI拟人化互动监管办法" type: regulation icon: scale</code></pre> --- ## 深度解读 ### 事件1：[标题] **发生时间**：YYYY-MM-DD **事件概述**： 2-3句话概括事件核心内容。 **关键细节**： - 细节点1 - 细节点2 **数据摘要**： | 指标 | 数值 | 单位 | |------|------|------| | 指标1 | **数值** | 单位 | **影响分析**： 分析该事件对行业、技术、商业、政策等方面的影响。 **洞察理解**： 提炼关键洞察，说明为什么这件事重要。 ### 事件2：[标题] ... --- ## 其他重要动态 ### 1. [事件标题] 内容摘要：1-2句话概括 来源链接：[URL] ### 2. [事件标题] ... --- *报告由 AI 自动生成，仅供参考* ``` --- ## 质量标准 - **准确性**：所有信息必须来自可靠来源，不确定的信息标注"据...报道" - **客观性**：避免主观臆断，基于事实进行分析 - **深度**：深度解读部分要有真正的洞察，不只是复述新闻 - **时效性**：优先使用最新信息，过期信息（超出用户指定时间范围）不纳入 - **媒体权重**：优先选择高权重媒体的报道，提升信息质量 - **热榜优先**：新厂商/新事件优先通过热榜层发现，不要因为第3层关键词列表遗漏而漏报 ## 注意事项 - 如果搜索结果不足 5 条，扩大时间范围或调整搜索词重试 - 如果某条新闻来源存疑，标注信息来源并降低其优先级 - **去重**：同一事件多源报道时，只保留权重最高的一条 - 避免重复报道同一事件的不同角度新闻，选择最全面的一篇 - 深度解读的事件数量根据实际搜索到的内容质量灵活调整（3-5条） - 趋势观察应基于本期事件的共性提炼，避免空泛 --- ## 版本历史 - **v1.1.1** (2026-04-25) - 修复时间范围参数化：热榜查询的时间词改为动态映射（今天/近3天/本周/近两周/本月），避免硬编码"今天" - 年份改为动态变量 {{current_year}}，支持 2027 年及以后 - 第2层多维度查询的时间词同步参数化 - **v1.1.0** (2026-04-25) - 重构搜索策略：从固定关键词列表 → 三层搜索结构（热榜发现 → 多维度查询 → 厂商查漏） - 解决"新厂商/新事件无法预设关键词"的核心问题 - **v1.0.0** (2026-04-14) - 初始版本 - 添加媒体权重、黑名单、去重规则 - 新增趋势观察章节 - 支持 cron 自动推送


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