AI科技洞察罗盘

AI科技资讯深度追踪与分析工作流。每日自动采集AI前沿动态、GitHub热门项目，生成3000-5000字技术深度文章并发布到公众号。

AI Tech Insight Compass

AI科技资讯深度追踪与分析 Skill Combo。每天自动采集AI前沿动态、GitHub热门项目，生成3000-5000字技术深度文章，一站式完成从信息采集到内容发布的完整闭环。

定位

维度	说明
输入	当天AI/大模型技术热点关键词
输出	3000-5000字技术深度文章，发布到公众号
核心价值	减少人工搜索+写作时间，从4小时→30分钟
协作Skill	brave-search（搜索）+ github（趋势验证）+ summarize（聚合）+ tech-article-pro（写作发布）

工作流程

text

[1. brave-search] → 搜索当日AI/大模型最新技术动态
       ↓
[2. github gh trending] → 验证技术趋势，获取开源项目数据
       ↓
[3. summarize] → 聚合多源信息，提炼关键洞察
       ↓
[4. tech-article-pro] → 生成3000-5000字技术深度文章
       ↓
[5. 发布到公众号/飞书文档]

详细步骤

Step 1: 搜索当日AI技术动态

使用 brave-search 搜索当日最热AI技术动态：

bash

cd ~/Projects/agent-scripts/skills/brave-search
./search.js "AI大模型 最新进展 2026" -n 8 --content
./search.js "LLM reasoning RLHF 2026" -n 8 --content
./search.js "arXiv AI 论文 2026 最新" -n 5 --content

推荐搜索词模式：

• AI大模型 {当前月份} 最新进展
• LLM {具体技术如MoE/LongContext/Agent} 2026
• arXiv AI 论文 {热门方向}

Step 2: 验证GitHub趋势

使用 github skill 的 gh CLI 查看GitHub热门仓库：

bash

gh api graphql -f query='
{
  search(query: "AI LLM created:>2026-08-01", type: REPOSITORY, first: 10) {
    nodes { ... on Repository { nameWithOwner stars: stargazerCount description url } }
  }
}'

查看当日GitHub Trending：

bash

gh api graphql -f query='
{
  viewer { 
    trick: repository(owner: "github", name: "trend") {
      object(expression: "master") { commit { resourcePath } }
    }
  }
}'

Step 3: 信息聚合与洞察提炼

使用 summarize skill 聚合多源信息：

bash

python3 scripts/summarize.py --input /tmp/tech_intel.md --mode insight

生成结构化的信息摘要，包含：

• 核心事件/突破
• 技术原理简述
• 相关开源项目
• 行业影响分析

Step 4: 撰写技术深度文章

调用 tech-article-pro skill 的写作流程：

1. 选取最值得深入的一个技术角度
2. 使用机器之心/InfoQ风格撰写
3. 包含≥4处代码示例，每处≥10行
4. 技术标签：MoE/LongContext/CoT/Transformer/SFT/RLHF/KV Cache等

Step 5: 保存与发布

bash

# 保存到 workspace
cp /tmp/article.md /root/articles/$(date +%Y-%m-%d)/tech-insight-daily.md

# 发布到公众号
curl -X POST http://118.25.114.18:3001/api/articles \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"title": "...", "content": "...", "category": "AI技术"}'

输出示例

json

{
  "date": "2026-08-10",
  "topic": "MoE大模型推理优化",
  "sources": {
    "search_results": 16,
    "github_repos": 5,
    "papers": 3
  },
  "article": {
    "title": "《MoE大模型推理优化深度解析：从原理到代码实现》",
    "word_count": 4200,
    "code_examples": 4,
    "tech_tags": ["MoE", "LLM", "推理优化", "KV Cache", "专家并行"]
  },
  "status": "published"
}

使用示例

触发词：

• "生成今日AI科技资讯"
• "写一篇技术深度文章"
• "AI日报"
• "科技洞察"

执行命令：

bash

cd /root/skills/ai-tech-insight-compass
python3 scripts/daily_intel.py --topic "AI Agent 2026最新进展"

技术规范

• 文章字数：3000-5000字（正文）
• 代码示例：≥4处，每处≥10行有效代码
• 技术标签：≥5个精确技术标签
• 技术内容占比：≥70%
• 数据来源：搜索结果 + GitHub trending + arXiv论文