ai-news-digest

AI 新闻摘要技能

概述

此技能会自动从 8 个以上的权威来源（包括英文和中文来源）聚合 AI 新闻，智能去重文章，按重要性排序，并通过电子邮件发送带有 Markdown 附件的格式化摘要。

主要功能：

• 🌐 多来源聚合（基于 RSS，不存在抓取问题）
• 🧹 智能去重（相似度检测）
• 📊 智能排序（热度分数、时效性、重要性）
• 📧 通过电子邮件发送，附带 HTML 内容和 Markdown 附件
• 📝 自动保存到 Obsidian 知识库
• ⏰ 灵活的时间范围（每小时、每天、每周）

快速开始

生成并通过电子邮件发送今日摘要

cd /data/workspace/TsunagiConfig/skills/ai-news-digest
python scripts/generate_digest.py

此操作将：

1. 获取过去 24 小时的新闻
2. 对文章去重并排序
3. 生成 HTML 邮件和 Markdown 文件
4. 发送到你配置的电子邮箱
5. 保存到 Obsidian（如果已配置）

获取过去 6 小时的突发新闻

python scripts/generate_digest.py --hours 6

每周摘要（过去 7 天）

python scripts/generate_digest.py --days 7

新闻来源

来源	类型	RSS Feed	语言
Hacker News	科技新闻	https://hn.algolia.com/api/v1/search_by_date?tags=story&query=AI	EN
TechCrunch AI	行业	https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/feed/	EN
The Verge AI	消费科技	https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/rss/index.xml	EN
OpenAI Blog	官方	https://openai.com/blog/rss.xml	EN
机器之心	研究	https://www.jiqizhixin.com/rss	CN
量子位	行业	https://www.qbitai.com/feed	CN
AI科技评论	学术	(自定义 RSS)	CN
36氪AI	商业	(自定义 RSS)	CN

所有来源均使用 RSS Feed，以确保稳定性（避免网页抓取导致的 SSL 问题）。

使用示例

1. 手动生成一次摘要

# Default: last 24 hours, send email, save to Obsidian
python scripts/generate_digest.py

# Last 12 hours, no email
python scripts/generate_digest.py --hours 12 --no-email

# Last 3 days, custom output path
python scripts/generate_digest.py --days 3 --output ~/Desktop/ai_digest.md

2. 定时生成每日摘要（Cron）

# Add to crontab: Daily at 8 AM
0 8 * * * cd /data/workspace/TsunagiConfig/skills/ai-news-digest && python scripts/generate_digest.py --hours 24

3. 作为 Python 模块使用

from scripts.fetch_news import fetch_all_news
from scripts.process_news import deduplicate_and_rank

# Fetch news from last 48 hours
articles = fetch_all_news(hours=48)
print(f"Fetched {len(articles)} articles")

# Process and rank
top_articles = deduplicate_and_rank(articles, top_n=15)

# Generate Markdown
from scripts.generate_digest import format_markdown
markdown = format_markdown(top_articles)
print(markdown)

4. 仅发送电子邮件（不输出文件）

from scripts.generate_digest import send_digest_email

articles = [...]  # Your processed articles
send_digest_email(
    articles=articles,
    recipient="[email protected]",
    subject="AI News Digest - 2024-01-15"
)

配置

电子邮件设置（可选）

如果要添加电子邮件发送功能，请编辑 config/email.json：

{
  "smtp_host": "smtp.example.com",
  "smtp_port": 587,
  "sender": "[email protected]",
  "auth_code": "your-smtp-auth-code",
  "recipient": "[email protected]"
}

注意： 电子邮件功能为可选项。即使不配置，该技能也能正常运行，仅生成 Markdown 报告。

新闻来源

编辑 config/sources.json 以添加或移除来源：

{
  "sources": [
    {
      "name": "Hacker News",
      "url": "https://hn.algolia.com/api/v1/search_by_date?tags=story&query=AI",
      "type": "api",
      "language": "en",
      "enabled": true
    },
    {
      "name": "机器之心",
      "url": "https://www.jiqizhixin.com/rss",
      "type": "rss",
      "language": "zh",
      "enabled": true
    }
  ]
}

Obsidian 集成

编辑 config/obsidian.json：

{
  "vault_path": "/data/workspace/obsidian/Daily Notes",
  "enabled": true,
  "filename_format": "AI Digest - {date}.md"
}

输出格式

Markdown 结构

# AI News Digest - 2024-01-15

**Time Range:** Last 24 hours  
**Total Articles:** 38 → 15 after deduplication  
**Generated:** 2024-01-15 08:00:00

---

## 🔥 Top Stories (Score ≥ 8.0)

### 1. OpenAI Announces GPT-5 with Multimodal Reasoning
- **Source:** OpenAI Blog | **Published:** 2 hours ago
- **Score:** 9.2/10 | **Category:** Product Launch
- **Summary:** OpenAI unveiled GPT-5, featuring advanced multimodal reasoning capabilities across text, images, and audio. The model shows significant improvements in complex problem-solving tasks.
- **Link:** [Read More](https://openai.com/blog/gpt-5-announcement)

---

## 📊 Industry News (Score 6.0-7.9)

### 2. Google DeepMind's AlphaFold 3 Predicts Protein Structures
...

---

## 🌏 Chinese AI Updates

### 8. 字节跳动发布新一代大模型"豆包Pro"
- **来源:** 量子位 | **发布:** 5小时前
...

---

## 📈 Statistics
- Total sources checked: 8
- Articles fetched: 38
- After deduplication: 15
- English articles: 10
- Chinese articles: 5

电子邮件 HTML 格式

• 简洁、响应式的 HTML 设计
• 可点击的标题
• 分类徽章（🔥 热门、📊 行业、🌏 中文）
• 附加的 Markdown 文件，格式为 .md

命令行选项

python scripts/generate_digest.py [OPTIONS]

Options:
  --hours N          Time range in hours (default: 24)
  --days N           Time range in days (overrides --hours)
  --output PATH      Output Markdown file path
  --send-email       Send via email (default: true)
  --no-email         Skip email sending
  --save-obsidian    Save to Obsidian (default: true if configured)
  --top-n N          Number of top articles to include (default: 15)
  --min-score FLOAT  Minimum score threshold (default: 5.0)
  --debug            Enable debug logging

常见任务

测试新闻获取

python scripts/test_digest.py

输出：

✓ Fetched 16 articles from Hacker News
✓ Fetched 22 articles from 机器之心
✓ Total: 38 articles
✓ After deduplication: 15 articles

调试 RSS Feed 问题

from scripts.fetch_news import test_single_source

# Test a specific source
test_single_source("https://www.jiqizhixin.com/rss")

自定义评分算法

编辑 scripts/process_news.py：

def calculate_score(article):
    score = 0.0
    
    # Recency (0-3 points)
    hours_ago = (datetime.now() - article['published']).total_seconds() / 3600
    if hours_ago < 6:
        score += 3.0
    elif hours_ago < 24:
        score += 2.0
    else:
        score += 1.0
    
    # Keyword boost (0-4 points)
    hot_keywords = ['GPT', 'OpenAI', 'breakthrough', 'AGI']
    for keyword in hot_keywords:
        if keyword.lower() in article['title'].lower():
            score += 1.0
    
    # Source authority (0-3 points)
    authority_map = {
        'OpenAI Blog': 3.0,
        'Hacker News': 2.5,
        '机器之心': 2.5
    }
    score += authority_map.get(article['source'], 1.0)
    
    return min(score, 10.0)

故障排除

问题：未获取到文章

# Check internet connectivity
curl -I https://www.jiqizhixin.com/rss

# Test RSS parsing
python -c "import feedparser; print(feedparser.parse('https://www.jiqizhixin.com/rss'))"

问题：电子邮件未发送

# Test email config
node /data/workspace/send_report_email.js

# Check SMTP credentials in config/email.json

问题：重复文章过多

调整 scripts/process_news.py 中的相似度阈值：

SIMILARITY_THRESHOLD = 0.75  # Lower = stricter deduplication (default: 0.8)

快速参考

任务	命令	时间
每日摘要	python scripts/generate_digest.py	~10s
突发新闻（6 小时）	python scripts/generate_digest.py --hours 6	~8s
每周摘要	python scripts/generate_digest.py --days 7	~15s
测试获取	python scripts/test_digest.py	~5s
仅发送电子邮件	python scripts/generate_digest.py --no-obsidian	~10s

安装

使用此技能前，请安装所需依赖：

pip install -r requirements.txt

这将安装：

• feedparser - RSS Feed 解析
• beautifulsoup4 - HTML 内容提取
• requests - HTTP 请求
• python-dateutil - 日期和时间处理
• numpy - 相似度计算

系统要求：

• Python 3.8+
• 互联网连接
• 可选：Node.js 14+（通过 nodemailer 发送电子邮件）

后续步骤

• API 参考和数据结构请参阅 references/api_reference.md
• 高级自定义请参阅 references/advanced_usage.md
• 要添加新的新闻来源，请编辑 config/sources.json
• 要与其他工具集成，请使用 Python 模块 API

许可证

MIT 许可证 - 可免费使用和修改