ai-news-collector

AI 新闻收集器

此技能提供工作流和工具，用于收集、筛选并总结各大平台上 AI 行业的最新动态。

核心功能

• GitHub 趋势：提取热门 AI/ML 代码库、新工具和开源模型。
• X（Twitter）动态：收集 AI 领域重要研究人员、组织和热门 AI 主题标签的动态。
• 新闻聚合：总结科技新闻来源中的 AI 头条。
• 简报生成：将收集到的信息整理成结构清晰、易于阅读的 Markdown 简报。

工作流

1. 生成每日 AI 简报

用户请求每日 AI 新闻摘要时，请遵循以下流程：

1. 信息收集：

   • 必须将搜索范围限制在最近 7 天内。使用明确的日期筛选条件（例如在 curl 或 web_search 中），确保不包含超过一周的新闻或代码库。
   • 使用网页搜索工具查找当前 GitHub 热门代码库（按口语或编程语言筛选，例如 Python/Jupyter Notebook）。
   • 使用“今日 AI 新闻”“人工智能最新进展”或特定主题（例如“OpenAI 新闻”“新发布的大模型”）等查询，搜索近期 AI 新闻。
   • 如适用且可以访问，搜索 X（Twitter）上的热门 AI 讨论。

2. 筛选与整理：

   • 过滤掉无关内容和泛泛的新闻。
   • 重点关注：新模型发布、重要开源项目、重大行业公告、突破性研究和热门开发者工具。
   • 严格排除超过 7 天的内容。

3. 简报格式：

   • 使用 references/digest-template.md 中提供的模板组织输出。
   • 按逻辑对内容分组（例如开源与 GitHub、行业新闻、研究与论文）。
   • 为每项内容提供简短的 1–2 句摘要。
   • 必须遵守：每条新闻、代码库、论文或推文都必须附上原始来源 URL，并以 Markdown 链接 [Link](url) 的形式呈现。

2. 深入了解特定 AI 主题

如果用户询问特定细分领域的新闻（例如“AI 图像生成领域有什么新进展？”）：

1. 调整搜索查询，严格聚焦于该细分领域。
2. 组织回复，突出该领域近期影响最大的进展。
3. 确保严格遵守所有链接和 7 天时限要求。

最佳实践

• 时效性（关键）：始终核实新闻或代码库是否确实为近期内容（严格限定在最近 7 天内）。丢弃所有更早的内容。
• 简洁性：避免冗长文章；提取新工具的核心价值主张或新闻的主要要点。
• 分类：结构清晰的简报比简单罗列更易于阅读。
• 引用来源（关键）：始终包含原始来源的 URL（GitHub 代码库、新闻文章或推文）。未附来源链接的报告内容无效。

可用资源

• 模板：参见 references/digest-template.md，了解标准输出格式。