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AI News Digest (中文版)

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抓取主流中外 AI 资讯源生成中文 markdown 日报。用户说"生成今日 AI 日报"/"今天有什么 AI 新闻"等指令时启用。

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openclaw skills install ai-news-digest-cn

AI News Digest Skill

You are generating today's AI industry news digest in Chinese-friendly format.

⚠️ 核心原则(v3.1 新增 · 高于一切其他规则)

信源真实性 > 信号广度。宁可漏报,不要错报。

WebSearch 的二手报道可能有 3 类污染:

  1. 媒体夸张标题(如"全面换装""彻底颠覆"等营销语)
  2. SEO 投毒 / 虚构页面(看似官方域名但实际是仿冒/虚构内容)
  3. AI 生成的虚假新闻被搜索引擎索引

任何 T+1 信号在写入最终报告前必须通过 Step 6.5 事实核查。无法 verify 的内容 → 标⚠️或剔除,不要为了凑条数硬上。

Step 1: Parse parameters & determine output path

1.1 解析用户调用 prompt 里的可选参数

path=<路径>: 覆盖默认输出位置

mode=<模式>: 同日文件冲突时的行为, 详见 Step 1.6:

  • mode=update (别名: u / 合并 / merge): 更新累积模式 (A)
  • mode=snapshot (别名: s / 快照): 新建独立副本 (B)
  • mode=skip: 跳过本次, 不抓取

自然语言推断 (用户没显式带 mode= 但表达了意图也能识别):

  • "不要覆盖" / "另存一份" / "保留原版" / "保留之前的" → 等价 mode=snapshot
  • "更新到最新" / "合并今天新增" / "拿最新版本" → 等价 mode=update
  • "看看上次的就行" / "别跑" / "我先不抓" → 等价 mode=skip

region=<地区>: 网络环境, 决定抓取源清单

  • region=intl (默认, 别名: international / global / 海外): 抓全部 Tier 1+2+3 源 (原版行为)
  • region=cn (别名: china / 国内 / 大陆): 跳过中国大陆 GFW 阻断的国际源 (Anthropic / OpenAI WebFetch / HuggingFace / Google AI Blog), 只抓 HN + Latent Space + 全部 Tier 2 中文源 + TechCrunch / The Verge / One Useful Thing

自然语言推断:

  • "我没 VPN" / "国内网络" / "中国大陆裸连" / "不要墙外源" / "用国内源就行" → 等价 region=cn
  • 默认 region=intl (海外用户 / 已开 VPN 环境)

注: WebSearch (Step 5) 走 Anthropic backend, 不受 region 影响, 两个 region 都跑。WebFetch 受目标站本地可访问性影响, region=cn 跳过被墙源。

1.2 确定输出路径

Default path: ~/Desktop/ai-news/YYYY-MM-DD.md,使用今天的日期 (YYYY-MM-DD 格式)。

如果用户用 path= 指定, 使用用户路径。

如果目标路径已存在文件 → 进入 Step 1.6 同日冲突处理, 不要直接覆盖也不要直接 -second.md。

确保父目录存在 (无论是默认路径还是 path= 自定义路径, 父目录不存在都先创建)。先判断当前 OS 用对应命令:

macOS / Linux / WSL / Git Bash (bash):

mkdir -p "$(dirname <最终目标路径>)"

Windows PowerShell:

New-Item -ItemType Directory -Force -Path (Split-Path -Path "<最终目标路径>" -Parent) | Out-Null

具体例子:

  • 默认 Unix: mkdir -p ~/Desktop/ai-news/
  • 默认 Windows: New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$env:USERPROFILE\Desktop\ai-news"
  • 自定义 Unix path=~/Documents/digests/today.md → mkdir -p ~/Documents/digests/
  • 自定义 Windows path=$env:USERPROFILE\Documents\digests\today.md → New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$env:USERPROFILE\Documents\digests"

Windows 默认输出路径用 $env:USERPROFILE\Desktop\ai-news\YYYY-MM-DD.md (PowerShell 也支持 ~ 但 $env:USERPROFILE 更明确稳定)。

获取今天日期 (YYYY-MM-DD 格式):

Unix:

date +%Y-%m-%d

Windows PowerShell:

Get-Date -Format "yyyy-MM-dd"

配置说明:

  • 默认输出目录可在 SKILL.md 顶部自行替换 (例如改为 ~/Documents/ai-news/),改完后下面 Step 1.5 / Step 6.7 的路径要同步改
  • 运行时通过 path= 参数可临时覆盖默认值
  • 日期基于运行机器的本地时区, 跨时区团队请注意

Step 1.6: Same-day file conflict handling

(Step 1.2 检测到目标文件已存在时执行本步)

1.6.1 判断当前 runtime 是否交互式

你 (执行本 skill 的 LLM) 需要判断当前 agent runtime 是否能即时收到用户回复:

交互式 runtime (可问用户):

  • Claude Code REPL — 用户在终端等回答
  • Cursor chat — 用户在 IDE chat 框等回答
  • 其他原生 chat 界面的 agent

非交互式 runtime (不能问 / 不该问):

  • Codex CLI 任务执行模式 — 一次性命令, 跑完返回, 无人值守
  • cron 定时任务 — 完全后台
  • API / SDK 后台调用 — 程序在用, 没有人类用户
  • 桥接 chat (Discord/Slack bot 转发) — latency 高, 不建议问

1.6.2 决策树

  1. 用户 trigger 带了 mode= 参数 / 等价自然语言意图 → 直接按参数走, 跳过询问 + 跳过 runtime 检测
  2. 没显式 mode + 交互式 runtime → 询问用户三选一 (A/B/C), 等用户回答后再继续 Step 2
  3. 没显式 mode + 非交互式 runtime → 默认走 A (更新累积), 不询问

1.6.3 询问模板 (交互式 runtime + 没显式 mode 时使用)

向用户说一段大致如下的话, 然后等用户回答, 不要开始 Step 2 抓取:

检测到今天已经生成过 ~/Desktop/ai-news/YYYY-MM-DD.md (上次 HH:MM 生成)。

要怎么处理?
  A · 更新到最新累积版本 (推荐): 旧版自动归档到 .archive/, 新版包含当日全部抓取
  B · 新建独立副本: 写到 -second.md, 不影响原文件
  C · 跳过本次: 不抓取, 看上次的就行

请回答 A/B/C, 或直接说想要的行为 (例如"更新" / "另存一份" / "别跑")。

1.6.4 三种模式的具体执行

A · 更新累积模式 (mode=update):

  1. 把现有 YYYY-MM-DD.md 移动到归档目录, 文件名带时间戳: ~/Desktop/ai-news/.archive/YYYY-MM-DD-HHMMSS.md (例: 2026-05-24-080012.md)
  2. 归档目录不存在则先创建 (mkdir -p ~/Desktop/ai-news/.archive/ 或对应 Windows 命令)
  3. Step 1.5 收集 baseline 时, 把这份归档旧版本也读进来 (同日已收录的内容必须去重)
  4. Step 2-9 正常执行, 写新版本到 YYYY-MM-DD.md
  5. Step 9 输出末尾追加一行: **Updated at HH:MM** · +N new items since previous run (archived: .archive/YYYY-MM-DD-HHMMSS.md)

B · 新建独立副本 (mode=snapshot):

  1. 检测 YYYY-MM-DD-second.md 是否存在, 不存在用这个; 存在用 YYYY-MM-DD-third.md (依次类推)
  2. Step 1.5 baseline 不读同日的其它副本 (各副本互相独立, 等同 v1.0.x 行为)
  3. Step 2-9 正常执行, 写到副本路径

C · 跳过 (mode=skip):

  1. 不执行任何抓取
  2. 直接回复用户: 今日日报已存在 <路径> (上次 HH:MM 生成), 本次未重新生成。如需更新可说"生成今日 AI 日报 mode=update"。
  3. 任务结束

Step 1.5: Read recent 3-day digests for dedup baseline

读取 baseline 的两个来源:

(a) 过去 3 天的日报: 如果 ~/Desktop/ai-news/ (或自定义默认目录) 下存在过去 3 天的 YYYY-MM-DD.md 命名文件, Read 提取标题列表 (不需要读全文)。

(b) 同日旧版本 (仅当 Step 1.6 走 A 更新累积模式): Step 1.6.4 A.1 把当日旧版本归档到 .archive/YYYY-MM-DD-HHMMSS.md, 额外 Read 这份归档文件提取标题, 一起合并进 baseline。这一步是为了让"更新累积"模式真正做到只列新增, 不重复 8 点版本已收录的条目。

合并 (a) + (b) 得到完整 baseline 标题列表。

Step 6.1 去重时, 把当天候选条目跟 baseline 对比, 标题语义相似度 ≥ 70% 的视为重复, 剔除。

过去 3 天若没有日报文件且当日没有旧版本, 跳过本步, 不影响后续流程。

Step 2: Fetch Tier 1 (English official, region-aware)

WebFetch each source。不同源用不同 prompt, 不要套统一模板。按 Step 1.1 解析的 region 跳过被墙源。

两个 region 都跑 (国际 + 国内裸连都可访问):

  1. Hacker News Front Page · https://news.ycombinator.com/

    • Prompt: 提取首页 top 30 stories 里 AI 相关的 (Claude/GPT/Gemini/LLM/Agent/RAG/MCP/embedding/foundation model/AGI/Anthropic/OpenAI/DeepSeek/Qwen/HuggingFace/diffusion/tokenizer/fine-tuning/reasoning model 等关键词), 每条返回 标题/URL/分数/comments 数/1 句要点

  2. Latent Space · https://www.latent.space/feed (RSS, 主页 WebFetch 抓不到列表)

    • Prompt: 提取 RSS feed 最新 3 篇文章, 每条返回 标题/URL/发布日期/1 句要点

仅 region=intl 跑 (region=cn 跳过, 转靠 Step 5 WebSearch 补信号):

  1. Anthropic News · https://www.anthropic.com/news

    • Prompt: 提取最新 5 篇 announcement, 每条返回 标题/URL/发布日期/1 句核心要点
    • region=cn 跳过 (中国大陆 GFW 阻断)

  2. OpenAI 动态 · ⚠️ openai.com/news/ 直接 WebFetch 会 403 → 两个 region 都改用 WebSearch (在 Step 5 一并跑)。region=cn 不额外跳过 (本来就用 WebSearch)

  3. HuggingFace Blog · https://huggingface.co/blog

    • Prompt: 提取最新 5 篇 blog post, 每条返回 标题/URL/发布日期/1 句要点
    • region=cn 跳过 (中国大陆 GFW 阻断); WebSearch 在 Step 5.1 有 "HuggingFace top releases this week" 配套, 仍能拿一手信号

总结

  • region=intl: 5 个英文源都跑 (HN + Anthropic + OpenAI* + Latent Space + HuggingFace) — *OpenAI 走 WebSearch
  • region=cn: 只跑 HN + Latent Space + OpenAI* (WebSearch), 跳过 Anthropic / HuggingFace WebFetch

Step 3: Fetch Tier 2 (Chinese, must · all 9)

WebFetch, 每个中文源单独写 prompt (不要套统一模板)。全部 9 个源国内可访问 + 反爬不严 + 真实编辑团队 (无 SEO 聚合站), 两个 region 都跑。

AI 一手报道 (4 个):

  • 量子位 · https://www.qbitai.com/

    • Prompt: 提取首页今天最新的 5-10 条 AI 资讯文章, 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

  • 机器之心 · https://www.jiqizhixin.com/

    • Prompt: 提取首页今天最新的 5-10 条 AI 资讯, 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

  • 智东西 · https://zhidx.com/

    • Prompt: 提取首页今天最新的 5-10 条 AI / 自动驾驶 / 机器人 / 大模型相关资讯, 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

  • 雷峰网 AI 频道 · https://www.leiphone.com/category/ai

    • Prompt: 提取页面今天最新的 5-10 条 AI 资讯 (含学术论文解读 + 行业深度), 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

技术深度 (1 个):

  • InfoQ 中国 AI 频道 · https://www.infoq.cn/topic/AI
    • Prompt: 提取页面上今天最新的 5-10 条 AI / Agent / LLM 相关技术深度文章, 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

商业财经科技 (4 个, AI 占比高):

  • 36 氪 AI 频道 · https://36kr.com/information/AI/

    • Prompt: 提取首页今天最新的 5-10 条 AI 类资讯, 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

  • 钛媒体 · https://www.tmtpost.com/

    • Prompt: 提取首页今天最新的 5-10 条 AI / 大模型 / Edge AI 相关资讯 (含 AGI 专栏 / Edge AI Daily 早报), 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

  • 品玩 · https://www.pingwest.com/

    • Prompt: 提取首页今天最新的 5-10 条 AI / 科技 / 商业资讯里 AI 相关的, 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

  • 虎嗅前沿科技频道 · https://www.huxiu.com/channel/105.html

    • Prompt: 提取页面上今天最新的 5-10 条 AI / 大模型 / 科技公司动态相关文章, 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

注: 9 个源全部经实测 (2026-05 验证), WebFetch 能拿到首页列表 + 不需要登录 + 反爬不严, 且都是真实编辑团队 (排除了 AI 工具集 / 极客公园 等 SEO 聚合站或反爬强的源)。

Step 4: Fetch Tier 3 (rotation pool · pick 2)

根据 Tier 1/2 抓到的内容判断今天的热点方向, 从下面候选里挑 2 个最相关的抓 (用通用模板)。按 region 过滤可用候选:

源URL何时该选Region
Google AI Bloghttps://blog.google/technology/ai/Tier 1 出现 Google/DeepMind 相关消息时intl only (cn 跳过, 被墙)
TechCrunch AIhttps://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/出现融资 / 商业 / 产品发布消息时两个 region
The Verge AIhttps://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence出现主流媒体级别热点时两个 region
One Useful Thinghttps://www.oneusefulthing.org/出现应用层 / 思想 / 评估方法时两个 region

通用 WebFetch prompt: 提取页面上最新的 5-10 条 AI 相关内容, 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

保底规则 (完全没明显热点时):

  • region=intl: 默认选 Google AI Blog + TechCrunch AI (覆盖商业模型 + 融资)
  • region=cn: 默认选 TechCrunch AI + The Verge AI (Google AI Blog 被墙, 跳过)

⚠️ 注意:Reddit 域名(www.reddit.com)被 Claude Code WebFetch 硬屏蔽,不能直接抓。当天若主题涉及开源/本地模型,在 Step 5 加 r/LocalLLaMA top posts 类关键词替代。

Step 5: Tier 4 · T+1 主体配套搜索 (WebSearch)

基于 T+0 直抓 / T+1 WebSearch 双引擎模式,主体源每个跑一条配套 WebSearch 抓官方主页漏掉的 3 类内容:

  1. 子站 / 子页面发布(如 red.anthropic.com 的模型预览)
  2. 第三方独家报道(TechCrunch / VentureBeat 类)
  3. 被投资 / 被收购等"自己不发"的新闻

5.1 主体配套搜索(必跑 5-6 个)

按 Tier 1/2 主体跑配套 WebSearch:

主体配套 WebSearch 关键词
AnthropicAnthropic news this week 2026 或 Anthropic announcement latest
OpenAI(替代直抓 403)OpenAI announcement 2026 latest
HuggingFaceHuggingFace top releases this week
Latent Space(补 RSS 不全)Latent Space podcast latest 2026
国产开源动态DeepSeek OR Qwen OR 小米 大模型 最新
Reddit 替代r/LocalLLaMA top posts new model release

5.2 突发热点搜索(动态 2-3 个)

基于 Tier 1-3 抓到的信号,跑 2-3 个突发关键词:

  • 当天反复出现的公司/模型 → 跑该名字
  • 例:<某新模型> release / <某收购事件> details

保底关键词(完全没明显热点时):

  • AI news today
  • Claude OR GPT OR Gemini latest

Step 6: Filter, dedupe, and choose authoritative link (T+0 优先)

整合 Tier 1-4 抓到的所有内容,做去重 + 链接择优 + 排序 + 筛选:

6.1 去重 + 链接择优(关键新规则)

同一新闻被多个引擎抓到 → 优先用 T+0 直抓的官方原文链接,T+1 WebSearch 仅作交叉验证或备份。

链接优先级:

  1. 🥇 T+0 直抓的官方源(anthropic.com / openai.com / huggingface.co 等)
  2. 🥈 第一手报道(TechCrunch / Bloomberg / The Verge 等知名媒体的独家)
  3. 🥉 二手解读 / 列表(VentureBeat / Fool / Releasebot 等聚合站)

去重逻辑:

  • 标题/主题相似 → 合并为一条
  • 保留信息最完整的描述 + 用最高优先级的链接
  • 已经在 Step 1.5 baseline 里的 (语义相似度 ≥ 70%) → 剔除, 不放入今天日报
  • 在底部"参考来源"小字标注其他报道源(可选)

过滤掉:

  • 纯 tutorial / 教程类
  • 求 GitHub star 的项目
  • 学术论文(没有产品落地暗示的纯研究)
  • 纯 listicle(top 10 / best of)

排序优先级(从高到低):

  1. 行业级影响(产品发布 / 公司战略 / 监管政策)
  2. 技术新颖性(新架构 / 新方法 / 新模型)
  3. 商业信号(融资 / 收购 / 合作)
  4. 通用 curiosity 内容

最终选 10-15 条,分到 3 个 section:

  • 一、今日要闻 (5-8 条 · 信号最强)
  • 二、技术热点 (3-5 条 · 模型/工具/基础设施)
  • 三、行业动态 (3-5 条 · 商业/融资/公司动态)

Step 6.5 · 信源可信度评估 + 事实核查(v3.1 新增 · 强制执行)

对 Step 6 筛选后的每条候选条目,先做信源评级,再决定是否保留。

6.5.1 三档评级

等级定义处理
🟢 高可信T+0 直抓官方源,且原文有清楚表述支持你写的内容直接保留
🟡 中可信T+1 多家媒体交叉报道,内容一致 + 来自白名单域名必须 fetch 一次最权威的来源 verify · 通过则保留
🔴 低可信单一 T+1 来源 / 营销夸张标题 / 来自黑名单域名 / 数字异常大 / Anthropic 官方 News 没列但二手有默认剔除,fetch verify 后能 verify 的升级为 🟡

6.5.2 域名白名单(可作 verify 源)

官方第一手(.com/.cn 主域):

  • anthropic.com / openai.com / huggingface.co / deepseek.com / qwen.alibaba.com 等模型公司主域
  • google.com / blog.google / aws.amazon.com 等云厂商
  • github.blog(GitHub 官方)

知名媒体(可作交叉验证):

  • 国际:Bloomberg / Reuters / TechCrunch / The Verge / WIRED / VentureBeat / CNBC / Axios / The Information
  • 国内:36 氪 / 量子位 / 机器之心 / 钛媒体 / 品玩 / 新浪财经 / 界面新闻

6.5.3 域名黑名单(纯 SEO 站,不可信)

绝对不要使用,即使 WebSearch 返回:

  • fazm.ai / aitooldiscovery.com / releasebot.io / felloai.com
  • letsdatascience.com / ghost.codersera.com / igmguru.com
  • techaimag.com / theneuron.ai 这类聚合 SEO 站
  • 任何 .ai / .blog 后缀但作者匿名 / 无明确组织背景的站
  • 任何子域名异常的"看似官方"页面(如 red.anthropic.com 这种 v3 实测被识别为虚构的)

6.5.4 数字与名称的合理性核查

红旗信号(出现就要重新 verify):

  • 数字异常大($100B+ 募资 / 万亿参数等) → 必须 fetch 官方公告确认
  • 公司"全面换装"、"彻底颠覆"、"告别 X"等营销语 → 大概率是夸张标题
  • 没听说过的产品名 + 没在官方 News 出现 → 可能是 SEO 投毒
  • 同一新闻只有 1 个二手来源,没有任何官方/Tier 1 媒体跟进 → 可疑

6.5.5 实战工作流

对每条候选条目:
  1. 评级 → 🟢 / 🟡 / 🔴
  2. 🔴 → 直接剔除
  3. 🟡 → fetch 一次最权威源(优先官方,其次白名单媒体)
     - fetch 内容支持 → 升级为🟢保留 + 用最权威链接
     - fetch 不支持 / 链接 404 / 403 → 降为 🔴 剔除 OR 标 ⚠️ "未 verify"
  4. 🟢 → 直接保留

最终原则:
- 宁可日报少 5 条都是 🟢/🟡 verified,
- 也不要 19 条里有 6 条 🔴 未 verify(这就是 v3 翻车的具体场景)

6.5.6 透明度规则: 必须在最终日报里标注每条的可信度

Step 9 输出时, 每条新闻的标题末尾必须加一个 emoji 标可信度:

  • 🟢 — 高可信 (T+0 官方源 + 原文支持你写的内容)
  • 🟡 — 中可信 (T+1 多家媒体交叉报道, 已 fetch verify 通过)
  • ⚠️ — 单一来源 / 未完全 verify (极特殊情况下保留的爆料, 不建议出现在精选日报)

注: 🔴 标记应在 Step 6.5.5 阶段就被剔除, 不应出现在最终日报。

示例:

  • ### [Project Glasswing: An Initial Update](URL) 🟢
  • ### [某条多家媒体报道但官方未确认](URL) 🟡
  • ### [某条单源爆料](URL) ⚠️

这个标注让用户一眼看出哪些是 T+0 verified 的硬信号, 哪些是 T+1 交叉验证的中可信, 读者可按可信度自己分级阅读, 不需要全盘信任每一条。

Step 6.7 · Fail-safe threshold check

按 region 不同, 阈值不同:

  • region=intl: Tier 1 (5 个英文官方源) 成功 < 2 个 → abort
  • region=cn: Tier 1 (HN + Latent Space, 仅 2 个) 全失败 + Tier 2 中文 (9 个) 成功 < 4 个 → abort

满足 abort 条件, 写入最简错误报告并退出, 不要继续到 Step 7-9:

# AI 资讯日报 · YYYY-MM-DD (生成失败)

> Tier 1 抓取大量失败 [+ Tier 2 不足],
> 为避免输出劣质日报误导用户, 任务终止。

**失败源**:
- [源名] · 原因:[404 / timeout / robots / GFW 阻断 / 其他]
- ...

**成功源** (本来应该用上但单独不足以支撑):
- [源列表]

**建议**:
- 检查网络 / 各源 URL 是否变化 / 你的 agent runtime fetch 工具能否访问被墙源
- 如果你在中国大陆 + 用非 Claude Code 的 agent (Cursor / Codex 等本地直连 fetch), 试试 `region=cn` 显式切换跳过被墙源
- 稍后重试

写入路径同 Step 1 (~/Desktop/ai-news/YYYY-MM-DD.md 或 path= 指定)。

设计原则: Tier 1 是这个 skill 的事实锚 (国际权威源)。region=intl 的 Tier 1 失守 → 输出全中文日报会误导; region=cn 的 Tier 1 本来就只有 HN/Latent Space 两个, 失守 + 中文不足 → 同样应该 abort 不出劣质日报。

Step 7: Translate English entries

英文源条目 必须做以下处理:

  • ✅ 保留原英文标题作为 markdown 链接:[Original English Title](URL)
  • ✅ 下一行加 **[中文译]**: + 中文翻译标题
  • ✅ 摘要(**摘要**:)用中文写,无论原文什么语言
  • ✅ "为什么值得关注"(**为什么值得关注**:)用中文写

中文源条目:

  • 标题保持中文(不需要翻译,不需要 [中文译] 行)
  • 摘要保持中文

Step 8: Generate trend summary (3-5 themes)

读完所有筛选后的条目,识别 3-5 个底层主题。每个主题:

  • 一句加粗的中文主题句
  • 一句中文解释这个跨条目的模式
  • (可选)引用 1-2 条具体新闻作证据

好主题的特征:

  • 跨多条新闻的共同模式(不是单条新闻总结)
  • 揭示行业动向(不是表面描述)
  • 具体可验证(不是空泛感慨)

好主题示例:

  • "长上下文进入工业级:Anthropic 1M + 国产玩家也在跟进,长文档类应用门槛大降"
  • "Agent 评估工具开始独立成赛道:LangFuse / Braintrust 都拿到融资"
  • "国产模型在数学推理上进入第一梯队:DeepSeek R1 + 腾讯混元 + 通义都在 GSM8K 接近 95%"

避免的坏主题:

  • "AI 发展很快"(空泛)
  • "今天有很多 OpenAI 新闻"(描述不是判断)
  • "未来值得期待"(无信息量)

Step 9: Write the markdown file

按以下完整格式写入文件:

# AI 资讯日报 · YYYY-MM-DD

> 生成时间:YYYY-MM-DD HH:MM
> 资讯源:HN / Anthropic / OpenAI / Latent Space / HuggingFace / 量子位 / 机器之心 / 36 氪 + 轮换 [X] / [Y]
> 共 N 条精选

---

## 一、今日要闻 (5-8 条)

### [Original English Title](URL) 🟢
**[中文译]**:中文翻译标题(英文源必填)
**来源**:Anthropic News
**摘要**:1-2 句中文摘要
**为什么值得关注**:1 句中文(可选)

### [中文原标题](URL) 🟢
**来源**:量子位
**摘要**:1-2 句中文摘要(中文源不需要 [中文译] 行)
**为什么值得关注**:1 句中文(可选)

---

## 二、技术热点 (3-5 条)

[同上格式]

---

## 三、行业动态 (3-5 条)

[同上格式]

---

## 四、今日趋势总结

- **主题 1 · [简短主题词]**:一句话中文归纳跨条目的模式
- **主题 2 · [简短主题词]**:同上
- **主题 3 · [简短主题词]**:同上

---

**今日值得深读 (可选)**:
- [文章标题](URL) —— 一句话中文推荐理由

---

**抓取失败记录**(如有):
- [源名] · 原因:[404 / timeout / robots]

---

*Generated by ai-news-digest skill · Tier 1+2 必查 · Tier 3 选用了 [X] / [Y]*

Step 10: Confirm to user

写完文件后,打印一句中文确认:

AI 资讯日报已生成: <完整路径>
共 N 条资讯 · M 个趋势主题
英文条目 X 条(已翻译) · 中文条目 Y 条
Tier 3 选用了:<两个源名>

Constraints (汇总)

  • 不要把全部抓到的内容塞进文件 —— 只保留 10-15 条精选
  • 中文源保持原文 / 英文源必加 [中文译] 标题 + 中文摘要(用户主要诉求)
  • 不要重复总结同一新闻
  • 摘要必须 ≤ 2 句话
  • 趋势总结必须基于今天抓到的真实内容,不要编造行业判断
  • 单个 Tier 1/2 源抓取失败(404 / 超时 / robots 拦截)→ 在文件末尾"抓取失败"小节记录, 继续其他源
  • 但 Tier 1 < 2 个源成功 → 触发 Step 6.7 abort, 不要继续 Step 7-9
  • URL 必须是真实抓到的,不要凭记忆构造
  • 标题必须忠于原文(英文翻译要准,不要发挥)
  • 每条新闻标题末尾必须标可信度 emoji (🟢 / 🟡 / ⚠️, 见 Step 6.5.6); 🔴 应在 Step 6.5.5 剔除阶段处理而不是出现在日报
  • 同日重跑必须走 Step 1.6 决策树 (mode 参数 → 交互询问 → 非交互默认 A), 不要直接覆盖或直接 -second.md
  • 跨 runtime 兼容: Claude Code / Cursor 等交互式 runtime 询问用户; Codex / cron / API 等非交互 runtime 默认 A (更新累积)
  • region 参数必须被 Step 2/4/6.7 尊重: region=cn 时严格跳过 Anthropic / HuggingFace WebFetch / Google AI Blog, 不要"试试看"
  • 9 个 Tier 2 中文源必抓 (两个 region 都跑), 单源失败容忍 (记录到失败小节), 但成功 < 4 个 + region=cn → 触发 Step 6.7 abort

调用示例

基础触发 (任一种说法都行)

生成今日 AI 日报
今天有什么 AI 新闻
用 ai-news-digest 跑一下今天的资讯

自定义输出路径

ai-news-digest path=/path/to/custom.md
生成今日 AI 日报 path=~/Documents/digests/today.md

同日重跑显式模式 (跳过 Step 1.6 询问)

生成今日 AI 日报 mode=update     # 更新累积 (覆盖旧版 + 归档)
生成今日 AI 日报 mode=snapshot   # 新建副本 -second.md
生成今日 AI 日报 mode=skip       # 跳过本次, 看上次的就行

Region 参数 (中国大陆 / 海外)

生成今日 AI 日报 region=cn       # 跳过 Anthropic/HuggingFace/Google 等被墙源, 靠 HN+Latent Space+9 个中文源
生成今日 AI 日报 region=intl     # 默认, 全 Tier 1+2+3 跑

等价自然语言 (无需记参数名)

生成今日 AI 日报, 不要覆盖之前的           # = mode=snapshot
今天 AI 新闻, 合并到现有日报里             # = mode=update
ai-news-digest, 看看上次的就行             # = mode=skip
生成今日 AI 日报, 我没开 VPN              # = region=cn
今天的 AI 新闻, 国内网络                  # = region=cn

cron / 自动化调用 (非交互场景)

非交互式 runtime 调用本 skill 时, 同日重跑会自动走 mode=update (Step 1.6 默认 A)。如果想要别的行为, 必须在 trigger 里显式带 mode= 参数:

# cron 每天早晚各跑一次, 用 update 模式累积
@daily echo "生成今日 AI 日报 mode=update" | claude-code

Claude 基于 description 自动识别意图 + 解析参数 + 调用本 skill。