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AI デイリーニュースブリーフィング

複数の情報源から最新の AI ニュースを集約し、記事への直接リンク付きで簡潔な要約をお届けします

このスキルを使う場面

次のようなリクエストがあった場合に、このスキルを有効にします。

• 今日の AI ニュースや最新の AI の動向を尋ねられた場合
• AI のデイリーブリーフィングや最新情報を求められた場合
• AI で何が起きているか知りたいと言われた場合
• AI 業界のニュース、トレンド、ブレークスルーについて尋ねられた場合
• 最近の AI 関連の発表の要約を求められた場合
• 「给我今天的AI资讯」（今日の AI ニュースを教えて）と言われた場合
• 「AI有什么新动态」（AI の最新動向は？）と言われた場合

ワークフローの概要

このスキルでは、AI ニュースの収集、絞り込み、分類、提示を行うために、4 段階のワークフローを使用します。

Phase 1: Information Gathering
  ├─ Direct website fetching (3-5 major AI news sites)
  └─ Web search with date filters
      ↓
Phase 2: Content Filtering
  ├─ Keep: Last 24-48 hours, major announcements
  └─ Remove: Duplicates, minor updates, old content
      ↓
Phase 3: Categorization
  └─ Organize into 5 categories
      ↓
Phase 4: Output Formatting
  └─ Present with links and structure

フェーズ 1：情報の収集

ステップ 1.1：主要な AI ニュースサイトから取得する

mcp__web_reader__webReader を使用して、主要な AI ニュースサイト 3～5 件からコンテンツを取得します。

推奨する主な情報源（セッションごとに 3～5 件を選択）：

• VentureBeat AI：https://venturebeat.com/category/ai/
• TechCrunch AI：https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/
• The Verge AI：https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence
• MIT Technology Review AI：https://www.technologyreview.com/topic/artificial-intelligence/
• AI News：https://artificialintelligence-news.com/
• AI Hub Today：https://ai.hubtoday.app/

パラメーター：

• return_format：markdown
• with_images_summary：false（テキストコンテンツに集中）
• timeout：情報源ごとに 20 秒

ステップ 1.2：ウェブ検索クエリを実行する

日付で絞り込んだクエリを使って WebSearch を実行し、追加のニュースを見つけます。

クエリのテンプレート（日付は適宜変更してください）：

General: "AI news today" OR "artificial intelligence breakthrough" after:[2025-12-23]
Research: "AI research paper" OR "machine learning breakthrough" after:[2025-12-23]
Industry: "AI startup funding" OR "AI company news" after:[2025-12-23]
Products: "AI application launch" OR "new AI tool" after:[2025-12-23]

ベストプラクティス：

• フィルターには必ず今日または昨日の日付を使用します
• 異なるカテゴリを対象に 2～3 件のクエリを実行します
• クエリごとの結果は上位 10～15 件に絞ります
• 過去 24～48 時間以内の情報源を優先します

ステップ 1.3：記事全文を取得する

検索結果の中から関連性の高い上位 10～15 件の記事について、次の操作を行います。

• 検索結果から URL を抽出します
• mcp__web_reader__webReader を使って記事全文を取得します
• これにより、抜粋だけを使う場合と比べて、正確に要約できます

フェーズ 2：コンテンツの絞り込み

絞り込み基準

残すもの：

• 過去 24～48 時間以内のニュース（できれば今日のもの）
• 主要な発表（製品の発売、モデルのリリース、研究上のブレークスルー）
• 業界の動向（資金調達、提携、規制、買収）
• 技術の進歩（新しいモデル、手法、ベンチマーク）
• 主要企業の重要な最新情報（OpenAI、Google、Anthropic など）

除外するもの：

• 重複する記事（複数の情報源で同じニュースを扱っているもの）
• 重要度の低い最新情報や宣伝色の強い内容
• 重要性が非常に高い場合を除き、3 日より古いコンテンツ
• AI と無関係、または関連性が薄い記事

重複排除の方針

同じニュースが複数の情報源に掲載されている場合：

• 最も包括的な記事を残します
• 要約の中で別の情報源にも触れます
• 信頼性の高い情報源を優先します（企業のブログ ＞ ニュース集約サイト）

フェーズ 3：分類

ニュースを次の 5 つのカテゴリに分類します。

🔥 主要な発表

• 製品の発売（新しい AI ツール、サービス、機能）
• モデルのリリース（GPT のアップデート、Claude の機能、Gemini の性能）
• 主要企業の重要な発表（OpenAI、Google、Anthropic、Microsoft、Meta）

🔬 研究・論文

• 学術的なブレークスルー
• 主要な学会で発表された新しい研究論文
• 新しい技術や手法
• ベンチマークでの成果

💰 業界・ビジネス

• 資金調達と投資
• 合併・買収
• 提携・協業
• 市場動向と分析

🛠️ ツール・アプリケーション

• 新しい AI ツールやフレームワーク
• 実用的な AI アプリケーション
• オープンソースのリリース
• 開発者向けリソース

🌍 政策・倫理

• AI の規制や政策
• 安全性や倫理に関する議論
• 社会的影響に関する調査
• 政府の取り組み

フェーズ 4：出力形式

一貫した出力にするため、次のテンプレートを使用します。

# 📰 Daily AI News Briefing

**Date**: [Current Date, e.g., December 24, 2025]
**Sources**: [X] articles from [Y] sources
**Coverage**: Last 24 hours

---

## 🔥 Major Announcements

### [Headline 1]

**Summary**: [One-sentence overview of the news]

**Key Points**:
- [Important detail 1]
- [Important detail 2]
- [Important detail 3]

**Impact**: [Why this matters - 1 sentence]

📅 **Source**: [Publication Name] • [Publication Date]
🔗 **Link**: [URL to original article]

---

### [Headline 2]

[Same format as above]

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## 🔬 Research & Papers

### [Headline 3]

[Same format as above]

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## 💰 Industry & Business

### [Headline 4]

[Same format as above]

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## 🛠️ Tools & Applications

### [Headline 5]

[Same format as above]

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## 🌍 Policy & Ethics

### [Headline 6]

[Same format as above]

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## 🎯 Key Takeaways

1. [The biggest news of the day - 1 sentence]
2. [Second most important development - 1 sentence]
3. [An emerging trend worth watching - 1 sentence]

---

**Generated on**: [Timestamp]
**Next update**: Check back tomorrow for the latest AI news

カスタマイズオプション

最初のブリーフィングを提供した後、カスタマイズの選択肢を提示します。

1. 注目する分野

「特定のトピックに絞って調べましょうか？」

• 研究論文のみ
• 製品の発表とツール
• 業界ニュースと資金調達
• 特定の企業（OpenAI／Google／Anthropic）
• 技術チュートリアルとガイド

2. 詳細度

「どの程度詳しく調べましょうか？」

• 簡潔：見出しのみ（各ストーリーにつき箇条書き2～3項目）
• 標準：概要＋要点（デフォルト）
• 詳細：分析と影響も含める

3. 対象期間

「どの期間を対象にしますか？」

• 過去24時間（デフォルト）
• 過去3日間
• 過去1週間
• カスタム期間

4. 形式の希望

「どのように整理しましょうか？」

• カテゴリ別（デフォルト）
• 時系列順
• 企業別
• 重要度別

追加のやり取り

ユーザー：「[story X]について詳しく教えて」

アクション：mcp__web_reader__webReader を使って記事全文を取得し、詳細な要約と分析を提供します

ユーザー：「[topic Y]について、専門家は何と言っていますか？」

アクション：専門家の意見、Twitterでの反応、分析記事を検索します

ユーザー：「[story Z]に似た記事を探して」

アクション：関連トピックを検索し、比較しながら要約します

ユーザー：「研究論文だけを表示して」

アクション：出力を絞り込んで再構成し、業界ニュースを除外します

品質基準

検証チェックリスト

• すべてのリンクが有効で、アクセス可能である
• カテゴリをまたいで同じストーリーが重複していない
• すべての項目にタイムスタンプがある（できれば今日）
• 要約が正確である（事実を捏造していない）
• リンク先がアグリゲーターではなく、元の情報源である
• 情報源が偏っていない（一つのメディアに集中していない）
• 話題性と実質的な内容のバランスが取れている

エラー処理

• URL に対する webReader の取得に失敗した場合 → スキップして次の情報源を試します
• 検索結果がない場合 → 対象期間を広げるか、別のクエリを試します
• 結果が多すぎる場合 → 重要度の基準を引き上げます
• コンテンツが有料の場合 → 利用可能な抜粋を使い、その制限を明記します

例

例1：基本的なリクエスト

ユーザー：「给我今天的AI资讯」

AIの応答： ［4段階のワークフローを実行し、カテゴリを横断する5～10件のストーリーを、書式を整えて提示します］

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例2：期間を指定したリクエスト

ユーザー：「今週のAIに関する新しい情報は？」

AIの応答： ［日付フィルターを過去7日間に設定し、週次の概要を提示します］

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例3：カテゴリを指定したリクエスト

ユーザー：「AI研究に関する最新情報はありますか？」

AIの応答： ［「研究と論文」カテゴリに絞り、最近の論文とブレークスルーを含めます］

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例4：追加の詳細調査

ユーザー：「GPT-5の発表について詳しく教えて」

AIの応答： ［記事全文を取得して詳細な要約を提供し、専門家の反応も調べるかどうかを尋ねます］

参考リソース

ニュースソース、検索クエリ、出力テンプレートの包括的な一覧については、以下を参照してください。

• references/news_sources.md - AIニュースソースの完全なデータベース
• references/search_queries.md - カテゴリ別の検索クエリテンプレート
• references/output_templates.md - 別の出力形式のテンプレート