Designer Intelligence Station

IntelligenceHardwareMobileAuto Dependency Check

Designer intelligence collection tool. Monitors 46 public sources (AI/hardware/mobile/design), dynamic quality-based filtering v2.1.8, generates structured daily/weekly reports. All data stored locally.

Install

openclaw skills install @15217172098/designer-intelligence-station

设计师情报站 v2.1.8

📋 使用说明

数据本地存储：所有抓取的数据保存在本地（data/cache/ 和 temp/ 目录），不发送到外部服务。

首次运行前步骤

请务必完成以下检查：

审查监测源 - 确认都是你信任的公开站点
```
cat data/default_sources.json | grep '"url"'
```
手动运行测试 - 不要立即启用自动化
```
./execute_daily.sh
```
检查输出 - 确认链接都来自公开页面

完成上述检查后，再考虑启用定时自动化。

功能

监控 46 个公开信息源，覆盖 AI、智能硬件、手机、设计四大领域：

📰 中文媒体（9 个）：36 氪、机器之心、量子位、爱范儿、少数派等
🎨 设计媒体（14 个）：Dezeen、It's Nice That、Behance、Dribbble、Design Week、Core77、AIGA Eye on Design、Fast Company、UX Collective 等
🌐 英文媒体（5 个）：The Verge、TechCrunch、Wired 等
📡 RSS 源（10 个）：TechCrunch RSS、The Verge RSS、Dezeen RSS、It's Nice That RSS、Design Week RSS、Core77 RSS、AIGA Eye on Design RSS 等
💬 社区平台（4 个）：GitHub Trending、Product Hunt 等
📱 社交平台（8 个，可选配置）：微博、B 站、知乎等

输出格式：

📊 结构化日报（v1.3.3 格式，表格 + 超链接）
📈 深度周报（趋势分析 + 竞品动态）

安装

# 1. 安装技能
clawhub install designer-intelligence-station

# 2. 进入目录
cd ~/.clawhub/skills/designer-intelligence-station

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 4. 审查监测源（重要！）
cat data/default_sources.json | grep '"url"'

# 5. 初始化数据库
python3 data/import_sources.py

# 6. 手动测试运行
./execute_daily.sh

依赖

Python 3.10+，需要以下包（都是知名开源库）：

feedparser>=6.0.0      # RSS 解析（BSD）
requests>=2.28.0       # HTTP 请求（Apache 2.0）
beautifulsoup4>=4.11.0 # HTML 解析（MIT）
lxml>=4.9.0            # XML 解析（BSD）
python-dateutil>=2.8.2 # 日期解析（Apache 2.0）

无需：

❌ 浏览器自动化
❌ 外部 API 密钥
❌ 登录凭证

运行模式

模式一：手动触发（推荐）

./execute_daily.sh

或在对话中请求：

请生成今日的设计师情报日报

执行流程：

自动检查 Python 版本（需要 3.10+）
自动检查 Python 依赖包
如有缺失，提示并自动安装
执行情报抓取和生成

模式二：定时自动化（可选）

仅在手动模式测试正常后启用：

# 配置每日早上 8 点运行
crontab -e
# 添加：0 8 * * * cd ~/.clawhub/skills/designer-intelligence-station && ./execute_daily.sh

模式三：依赖检查（独立运行）

# 仅检查依赖，不执行抓取
python3 tools/check_dependencies.py

数据流向

公开网站（RSS/API/Web）
    ↓
Python 脚本（requests/feedparser）
    ↓
本地 JSON 缓存（data/cache/）
    ↓
合并去重（tools/fetch_all.py）
    ↓
SQLite 数据库（data/intelligence_sources.db）
    ↓
Agent 筛选和格式化
    ↓
本地 Markdown 文件（temp/）
    ↓
发送给用户（ClawHub 消息通道）

所有数据本地存储，不发送到外部服务。

监测源清单

完整列表见 data/default_sources.json，包括：

科技媒体：

36kr.com（36 氪）
huxiu.com（虎嗅）
ifanr.com（爱范儿）
sspai.com（少数派）
theverge.com（The Verge）
techcrunch.com（TechCrunch）

设计媒体：

dezeen.com（Dezeen）
smashingmagazine.com（Smashing Magazine）
uxdesign.cc（UX Collective）
fastcompany.com（Fast Company）

社区平台：

github.com/trending（GitHub Trending）
producthunt.com（Product Hunt）

社交平台（可选，需额外配置）：

weibo.com（微博）
bilibili.com（B 站）
zhihu.com（知乎）

筛选标准（v2.0 - 基于 120+ 条行为分析）

6 维筛选

维度	权重	说明	采用率
[1] 交互/视觉创新	⭐⭐⭐	专利（有创新）/新交互/视觉技术	100%
[2] 设计工具/资源	⭐⭐⭐	提升设计师效率的工具/资源	85%
[3] 深度分析/洞察	⭐⭐⭐	趋势/方法论/行业洞察	85%
[4] 大厂 AI/设计战略	⭐⭐	苹果/谷歌/华为的 AI 或设计发布	60%
[5] 设计作品/案例	⭐⭐	创意参考/趣味性/大厂案例	70%
[6] AI+ 设计工作流	⭐⭐⭐	AI 工具/工作流创新	80%

分级（维度组合）

等级	规则	目标占比
S 级	[1]+[3] 或 [1]+[6] 或 [3]+[6]	10-15%
A 级	[1] 或 [2] 或 [3] 或 [6]	40-50%
B 级	[4] 或 [5]（优质）	30-40%
C 级	纯资讯/市场数据/营销/教程/八卦	排除

详细筛选指南：见 docs/screening-guide.md

📋 输出格式规范（v1.6.0 - 强制约束）

核心要求

要求	说明	状态
每条情报必须有详情链接	表格必须包含「详情」列，格式为 `[→ 详情](完整 URL)`	🔴 强制
周刊必须深度抓取	Moonvy/优设网周刊必须进入详情页抓取完整内容，禁止仅输出 RSS 摘要	🔴 强制
趋势洞察必须有相关阅读	每个趋势洞察底部必须添加「📎 相关阅读」链接（2-3 条）	🔴 强制
期数自动提取	周刊期数必须从 RSS 标题自动提取，禁止手动输入	🔴 强制

详情链接规范

所有情报表格必须包含「详情」列：

| 公司/机构 | 事件 | 影响 | 来源 | 详情 |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 谷歌 | Stitch 更新 | 形成新规范 | 优设网 | [→ 详情](https://example.com) |

禁止行为:

❌ 表格缺少「详情」列
❌ 详情链接为空或占位符
❌ 趋势洞察无「相关阅读」链接
❌ 周刊仅输出 RSS 摘要（无具体内容）

周刊深度抓取规范

适用周刊（P0 优先级）:

周刊名称	URL 规则	期数提取
Moonvy 设计素材周刊	`https://moonvy.com/blog/post/设计素材周刊/{期数}/`	"设计素材周刊 206 期" → 206
优设网体验碎周报	`https://www.ftium4.com/ux-weekly-{期数}.html`	"体验碎周报第 273 期" → 273

抓取流程:

1. 检测 RSS 中的周刊条目 → 2. 提取期数 → 3. 构建 URL → 4. web_fetch 抓取 → 5. 按栏目分类输出

输出格式:

### 📖 Moonvy 设计素材周刊 206 期（深度抓取）
### 📖 优设网体验碎周报 273 期（深度抓取）

详细规范：见 docs/format-spec.md

📄 文档索引

文档	说明
`docs/format-spec.md`	输出格式规范 v1.6.0（详情链接、周刊抓取、表格模板）
`docs/screening-guide.md`	5 维筛选标准 v2.0（6 维筛选、分级规则、排除清单）
`docs/execution-flow.md`	执行流程说明（含周刊深度抓取指南）
`docs/auto-send-guide.md`	自动发送指南（含详情链接规范、周刊抓取执行规范）
`INSTALL.md`	详细安装指南
`CHANGELOG.md`	更新日志

故障排查

依赖安装失败

python3 --version  # 需要 3.10+
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt --force-reinstall

抓取失败

# 测试单个源
python3 tools/web_fetcher_standalone.py fetch CN004

# 检查网络
curl -I https://www.ifanr.com/

数据库错误

rm data/intelligence_sources.db
python3 data/import_sources.py

文档

INSTALL.md - 详细安装指南
QUICKSTART.md - 快速入门
docs/ - 详细文档（筛选指南、配置说明等）
CHANGELOG.md - 更新日志

版本历史

v2.1.6 (2026-03-27) - 安全声明简化

优化：

简化安全声明，删除冗余承诺描述
保留核心说明：数据本地存储

v2.1.5 (2026-03-27) - 动态分布策略

新增：

动态分布筛选器 — 根据内容质量动态调整各领域占比，不强制平衡
质量优先原则 — 优质内容多的领域多输出，优质内容少的领域少输出
工具：tools/dynamic_filter.py — 动态筛选脚本

策略变化：

❌ 移除：强制领域均衡配置（上限/下限）
✅ 新增：质量评分系统（S/A+/A/B 级，1-5 分）
✅ 新增：动态筛选（达到最小值后只采用 3 分以上内容）

优势：

反映真实新闻分布
不错过重要事件
避免为了平衡而降低标准

文档：

更新 docs/screening-guide.md — 动态分布策略 v2.1.5

v2.1.4 (2026-03-27) - 领域均衡配置（已废弃）

备注：此版本尝试强制均衡各领域比例，但发现不合理（新闻本身不是均匀分布的），已在 v2.1.5 改为动态分布策略。

v2.1.3 (2026-03-27) - 设计/审美信息源扩展

新增监测源（6 个设计媒体 + 4 个 RSS）：