舆情监测智能体V2

舆情监测智能体V2.0 - 每日科技新闻爬取与推送。触发指令：新闻爬取 /news。当用户说"新闻爬取"时执行。功能：(1)搜索AI/算力/协同办公/鸿蒙/彩讯股份五类新闻 (2)四维评分系统(媒体35%+影响30%+传播20%+新颖15%) (3)生成带评分和分析的H5页面 (4)推送至飞书。执行文件：gene...

Security Scan

这个技能的代码与运行说明与其“每日科技新闻爬取与推送”目的基本一致，没有发现与功能不符的权限或隐蔽行为。

Purpose & Capability

技能名称/描述、SKILL.md、config.md、scoring.md 与 generate_html.py 的功能一致：爬取五类新闻、评分、生成 H5 并推送。唯一需要注意的轻微不一致是文档中要求“推送至飞书（Feishu）”但技能没有声明任何飞书相关环境变量或凭证；这可能依赖平台提供的 message 工具/凭证管理，而非技能本身请求凭证。

Instruction Scope

SKILL.md 指定了明确步骤（使用 batch_web_search 搜索、按 scoring 计算过滤、用 generate_html.py 生成页面、通过 message 工具推送）。指令没有要求读取与任务无关的系统文件或秘密，也未指示向未声明的第三方发送数据。

Install Mechanism

无安装规范（instruction-only 附带一个 Python 脚本），没有下载或执行来自不明 URL 的外部二进制，风险较低。generate_html.py 是本地脚本，内容可审计。

Credentials

技能不请求任何环境变量或凭证，这一般是良好信号。但因 SKILL.md 要求推送到飞书且提到使用 batch_web_search 和 message 工具，实际运行需要平台层面的 Web 访问和消息推送凭证；如果平台不会自动提供这些权限/凭证，管理员需配置 Feishu 凭证或确认 message 工具的授权来源。

Persistence & Privilege

flags 显示 always:false，技能不会被强制常驻，也未请求修改其它技能或全局配置。默认允许模型调用（正常），没有超出合理范围的持久化特权。

Assessment

该技能在功能、文档与代码之间总体一致：它会用搜索工具抓取指定来源的新闻、按文档中的评分规则过滤并生成 H5 页面，然后通过平台的 message 工具推送。你 should: (1) 确认你的运行平台为该技能提供或已配置飞书（Feishu）推送凭证与 Web 访问权限；技能本身不包含或请求 Feishu 密钥；(2) 在首次运行前审阅 generate_html.py 输出与模板，确保其中不包含你不想公开的内部数据或未消毒的外部链接；(3) 如果平台允许技能自主上网，评估是否可控（例如限制爬取域名/频率）；(4) 确认消息推送目标（飞书用户/群组）与组织安全策略一致。总体来看没有发现与其描述不符的恶意行为，但在把它接入带有敏感数据或自动推送到生产群组的环境前，先做一次小规模测试并确认凭证由可信的平台机制托管。

舆情监测智能体 V2.0

输出规范（必须严格遵守）

每条新闻必须包含

1. 标题
2. 链接（原文链接，不是来源首页）
3. 摘要（50字以上）
4. 分数
5. 来源

信源要求

• 禁止只用知乎
• 优先：36氪、虎嗅、财联社、IT之家、新华网、人民网、东方财富网
• 每个类目至少2个不同信源

分析研判要求

• AI行业分析：100字以上
• 鸿蒙行业分析：80字以上
• 彩讯股份分析：机遇/风险/建议各4条

评分机制

维度	权重
媒体权威性	35%
行业影响力	30%
传播量	20%
内容新颖性	15%

阈值：60分 | 排序：按分数从高到低

执行流程

Step 1: 搜索新闻

使用 batch_web_search 搜索5个分类：

• AI大模型+智能体相关
• 彩讯股份300634
• 算力相关
• 协同办公（飞书/钉钉/企业微信）
• 鸿蒙/HarmonyOS

时间范围：昨日8:00-今日8:00

Step 2: 四维评分

按评分规则计算每条新闻分数，过滤60分以下

Step 3: 生成分析

• AI行业分析（100字以上）
• 鸿蒙行业分析（80字以上）
• 彩讯股份分析（机遇/风险/建议各4条）

Step 4: 生成H5

调用 generate_html.py 生成网页

Step 5: 飞书推送

使用 message 工具发送至飞书用户

Step 6: 输出摘要

每条新闻必须包含：标题、链接、摘要、分数、来源