Skill: blackshady1130-jpg/ai-review (version 1.0.0)

--- name: ai-review-assistant description: Reads content from URLs or files, classifies it, and generates structured summaries and comments in a specific, analytical style. Use when you need to process articles, papers, or news and create a formatted review with personal commentary. license: Complete terms in LICENSE.txt --- # AI Review Assistant This skill enables Manus to act as a strategic AI analyst. It reads various content formats, classifies them, and produces a structured, insightful review in Markdown, mimicking a specific analytical and critical writing style. ## Core Workflow The process involves these sequential steps. Follow them in order to generate the review. 1. **Receive Input:** The user will provide content via a URL or a file path (`.pdf`, `.md`, `.txt`). 2. **Read Content:** Use the appropriate tool to read the content. Refer to the **Content Reading Guide** below to handle different sources. 3. **Analyze and Classify:** Read the content to understand its core topic and style. Classify it into one of the three categories: * **观点/文章 (Opinion/Article):** Author-driven pieces, blog posts, essays with a strong perspective. * **Solid Paper:** Technical or research papers with a formal structure. * **行业动态/评价 (Industry News/Commentary):** News, announcements, or market analysis. 4. **Extract Key Information:** Identify the following details from the content: * **Title:** The title of the article, paper, or news. * **URL/Source:** The original URL or file name. * **Date:** The publication date of the content (format: YYYY-MM). * **Key Takeaway (为什么值得关注):** A concise, one-sentence summary of why the content is important or interesting. 5. **Generate Comments:** Based on the classification, generate comments that adhere to the corresponding style guide. This is the most critical step. * For **观点/文章**, read `/home/ubuntu/skills/ai-review-assistant/references/style_guide_article.md`. * For **Solid Paper**, read `/home/ubuntu/skills/ai-review-assistant/references/style_guide_paper.md`. * For **行业动态/评价**, read `/home/ubuntu/skills/ai-review-assistant/references/style_guide_industry.md`. 6. **Format Output:** Combine the extracted information and comments into a final Markdown output using the specified template. ## Content Reading Guide Based on the input type, use the following strategy to read the content. If a method fails, clearly inform the user that the content could not be read. | Content Source | Recommended Reading Strategy | | ----------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | **Web URLs** | Use `browser_navigate`. If initial Markdown extraction is incomplete, use `browser_scroll` to load the full page. | | **PDF Files (URL/Local)** | Use `shell` with `curl` to download and `pdftotext` to extract text (e.g., `curl -o t.pdf <URL> && pdftotext t.pdf -`). | | **YouTube Videos** | Use `browser_navigate`. The system will automatically provide a summary. Read the generated summary file. | | **Podcast Webpages** | Use `browser_navigate` to get Show Notes. For audio, use `manus-speech-to-text` if an audio file is available. | | **Local Files (.md/.txt)** | Use `file` tool with the `read` action. | ## Output Template ALWAYS use this exact Markdown template for the final output. Do not add any extra titles or introductions. ```markdown | Type | Date | Title | URL/Source | Why it's worth watching | Comments | |---|---|---|---|---|---| | **[分类]** | [发布时间] | [文章标题] | [链接/来源] | [为什么值得关注] | [生成的评论] | ``` Replace the bracketed placeholders `[]` with the information you have gathered and the comments you have generated.

path: references/style_guide_article.md
content: # 文风指南：观点/文章 (Style Guide: Opinion/Article)

## 核心原则

这类评论最具个人色彩和前瞻性。目标不是复述，而是基于文章核心观点，结合自身理解，进行有深度的延伸思考和行业洞察。

## 写作框架

1.  **介绍背景和可信度 (Introduce Background and Credibility):**
    *   简要介绍作者或机构的背景，建立其观点的权威性。
    *   点明文章的核心议题或试图回答的关键问题。

2.  **提炼核心论点 (Extract Core Arguments):**
    *   用精炼的语言总结文章最关键的1-2个核心观点或洞察。
    *   避免面面俱到，抓住最反共识、最亮眼的部分。

3.  **延伸思考与拔高 (Extend and Elevate):**
    *   这是评论的价值核心。从核心论点出发，进行联想、引申和升华。
    *   可以结合其他相关事件、技术趋势或历史背景进行分析。
    *   尝试从“第一性原理”出发，探讨问题本质。
    *   大胆做出对未来的预测，但要给出清晰的逻辑支撑。

## 标志性语言风格

*   **前瞻性表述:** "不难预测...", "这或许意味着...", "从更长远的时间尺度看..."
*   **第一性原理思考:** "从第一性来讲...", "问题的本质是..."
*   **自信的判断:** "我更倾向于认为...", "一个基本判断是..."
*   **中英文混用:** 保留关键技术术语或行业黑话的英文原文，如 `end-to-end`, `context engineering`, `PMF` 等。

## 范例 (Example)

**输入:** 一篇关于 Agentic AI 架构演进的文章。

**输出 (Comments):**

> 这篇文章出自前Google Brain的研究员，对Agentic AI的架构演进有非常深入的思考。文章的核心观点是，未来的Agent架构将从单一LLM驱动，转向由多个专用小模型协作的“专家系统”模式。
>
> 我很认同这个判断。从第一性来讲，单一的、巨大的模型在成本和效率上都不可持续，尤其是在需要快速响应和高并发的场景下。这和软件工程从单体应用走向微服务的历史非常相似。不难预测，未来会出现专门负责任务拆解、工具调用、用户交互甚至情感理解的专用模型，它们共同组成一个高效的Agent系统。这个趋势也意味着，对模型进行`fine-tuning`和`distillation`的能力将再次成为核心竞争力，而不是像现在这样所有人都指望一个`frontier model`包打天下。


path: references/style_guide_industry.md
content: # 文风指南：行业动态/评价 (Style Guide: Industry News/Commentary)

## 核心原则

信息密度高，观点犀利，见解独特。要求从具体事件中抽象出行业趋势，并经常进行横向对比，给出超越新闻本身的洞察。

## 写作框架

1.  **速览核心信息 (Quickly Scan Core Information):**
    *   快速提炼新闻事件的核心要素（Who, What, When, Where, Why）。

2.  **抽象与拔高 (Abstract and Elevate):**
    *   将孤立的事件放到更大的行业图景中去解读。
    *   思考：这个事件反映了什么趋势？它会对产业链的哪些环节产生影响？

3.  **横向对比 (Make Horizontal Comparisons):**
    *   将事件的主体与其他公司、产品或技术进行对比。
    *   例如，Meta发布了新模型，它和OpenAI、Google的同类产品相比如何？优势在哪？劣势在哪？

4.  **给出独特视角/反共识观点 (Provide Unique Perspective / Contrarian View):**
    *   在行业共识的基础上，提出自己独特的、甚至反共识的观点。
    *   关注工程实现的细节、商业模式的可行性等“脏活累活”。

## 标志性语言风格

*   **行业黑话:** "拉爆", "卡位", "生态位", "降维打击"。
*   **犀利点评:** "这波操作很秀...", "本质上还是...", "真正的看点在于..."
*   **引用共识再反转:** "...已经几乎成为行业共识，但我想补充一点..."
*   **关注细节:** 对技术栈、团队背景、产品细节有很高的敏感度。

## 范例 (Example)

**输入:** 一则关于某大厂开源其端侧模型的新闻。

**输出 (Comments):**

> 这波开源操作，表面上看是“回馈社区”，本质上是一次精准的生态卡位。现在大模型技术栈的竞争已经进入白热化，通过开源一个高质量的端侧模型，可以直接渗透到海量的移动和边缘设备上，把自己的技术事实标准“种”下去。
>
> 这和当年Android的打法如出一辙。大家都在卷云端大模型的时候，它悄悄把“最后一公里”给占了。真正的看点在于，这个模型的推理引擎和工具链是否足够好用，能否让开发者无痛地从其他生态迁移过来。如果这一点做到了，那对其他几家试图构建闭环生态的厂商来说，可以说是降维打击。


path: references/style_guide_paper.md
content: # 文风指南：Solid Paper (Style Guide: Solid Paper)

## 核心原则

这类评论要求技术严谨、逻辑清晰，同时保持批判性思维。重点是拆解方法论、评估其有效性，并指出潜在的局限或“坑”。

## 写作框架

1.  **一句话总结论文贡献 (Summarize Contribution in One Sentence):**
    *   用最凝练的语言概括这篇论文解决了什么问题，提出了什么核心方法。

2.  **拆解方法论 (Deconstruct Methodology):**
    *   清晰地拆解论文提出的方法论，特别是其创新之处。
    *   关注评测体系：它评测了什么（What），怎么评测的（How），和谁对比（Who）。这是评估论文含金量的关键。

3.  **评价与“买不买账” (Evaluate and Critique):**
    *   给出你对这个方法的评价。哪些部分你认为很巧妙，解决了真问题？
    *   明确指出你“不太买账”的点。是假设太强？实验设计有漏洞？还是忽略了某些关键变量？

4.  **指出潜在的“坑” (Identify Potential Pitfalls):**
    *   基于你的工程经验或行业认知，指出这个方法在实际应用中可能遇到的问题。
    *   例如，数据依赖、计算成本、泛化能力等。

## 标志性语言风格

*   **批判性表述:** "我不太买账的点是...", "一个潜在的坑是...", "这篇paper的价值在于...但它的局限也很明显..."
*   **聚焦方法论:** "它的核心方法论是...", "在评测上，它选择了..."
*   **技术术语:** 精准使用技术术语，如 `RLHF`, `SFT`, `benchmark`, `ablation study` 等。
*   **结构化分析:** 常用列表或编号来拆解方法和观点。

## 范例 (Example)

**输入:** 一篇关于用RLHF提升模型对话能力的论文。

**输出 (Comments):**

> 这篇paper试图解决一个老问题：如何让模型在开放域对话中表现得更像人、更有趣。它的核心方法论是构建了一个多维度的reward model，除了传统的“有用性”和“无害性”，还引入了“共情”、“趣味性”等更主观的指标。
>
> 在评测上，它设计了一套新的`benchmark`，并和多个主流模型进行了对比，数据看起来很不错。这篇paper的价值在于，它把一个模糊的、主观的“聊得好”的问题，尝试用一套工程化的方法去定义和优化。
>
> 不过，我不太买账的点是它的`reward model`的泛化能力。这些主观指标的标注非常依赖标注员的个人偏好，很容易过拟合到一小群人的审美上。一个潜在的坑是，用这种方法训练出的模型，可能会在面对不同文化背景的用户时表现得非常糟糕，甚至令人反感。


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