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ak-rss-digest

ak-rss-digest

github.com/rookie-ricardo生产力937392 次安装14 周前更新
代码仓库

关于 ak-rss-digest

AK RSS Digest 是一个从指定 RSS 源筛选近期文章并生成阅读清单的技能,面向关注 AI Agent 及相关技术趋势的读者。它按相关性、原创性和可读性评分,只输出分数严格高于 7.0 的文章;默认覆盖上海时区最近 7 天。

主要功能

  1. 01从配置的 OPML 源获取 RSS 条目
  2. 02默认整理上海时区最近 7 天内容
  3. 03筛除偏题或狭窄技术条目
  4. 04按相关性、原创性和可读性评分
  5. 05仅推荐得分高于 7.0 的文章

适用场景

  1. 01定期筛选 AI Agent 领域文章
  2. 02整理值得阅读的技术趋势与观点
  3. 03获取指定单日的 RSS 阅读清单

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/rookie-ricardo/erduo-skills --skill ak-rss-digest

安装后在 Claude Code 中输入/ak-rss-digest确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

agents/
openai.yaml
references/
feeds.opml
scripts/
fetch_today_feed_items.py

详细介绍

AK RSS 摘要

概览

使用此技能,根据 references/feeds.opml 中的订阅源集合整理当前待读清单。 默认以 Asia/Shanghai 时区的当前日期为结束日期,涵盖最近 7 天;只有用户明确要求时,才缩小到单日范围。

工作流

  1. 运行 python3 scripts/fetch_today_feed_items.py --format json,从已配置的订阅源收集条目。默认涵盖最近 7 天。
  2. 将订阅源级别的网络故障视为非致命问题。继续使用成功获取的订阅源;只有当重大故障实质性降低了覆盖范围时,才提及这些故障。
  3. 阅读结构化输出,并在打开文章页面前剔除明显不匹配的条目。排除明显属于原始研究论文、发布说明、变更日志、基准测试结果,或缺乏更广泛影响的狭窄技术实现日志的条目。
  4. 如果订阅源摘要过于简略,无法充分判断文章质量,则打开剩余候选文章的链接。快速浏览,评估其核心论点、新颖性、可读性,以及文章是否提供了鲜明观点,而非仅仅传递信息。
  5. 根据下方评分标准为每篇值得认真考虑的候选文章打分。只输出得分严格高于 7.0 的条目。
  6. 如果没有文章达到门槛,请直接说明,不要用平庸之作凑数。

筛选启发

优先选择至少具备以下一项特征的文章:

  • 对 AI Agent、Agent 工具、Agent 用户体验、多 Agent 工作流、评估、部署或失败模式有新颖思考。
  • 对话有深度的访谈,或与一线从业者、创始人、研究人员、工程师的交流,能揭示前沿工作实际如何开展。
  • 能综合提炼 AI、软件或相邻技术领域中的新方向、新限制或战略影响的文章。
  • 面向广泛技术读者,易于阅读且思想密集,而非只适合某个细分领域的专家。

重点扣分或排除:

  • 缺乏解读价值的纯技术论文及论文摘要。
  • 厂商营销、空洞的发布宣传、SEO 文章或明显改写新闻的内容。
  • 与更广泛的产品、研究或生态问题无关的狭窄实现记录。
  • 内容正确但枯燥、不值得强烈推荐的参考资料。

评分标准

  • 9-10:极佳匹配。信息价值高、文笔出色、见解独到,对关注 AI Agent 或相邻前沿变化的读者显然有价值。
  • 8-8.9:值得推荐。值得一读,观点明确,与目标读者的兴趣高度相关。
  • 7-7.9:勉强达标。有用,但不够出彩,不应纳入最终摘要。
  • 5-6.9:内容尚可,但枯燥、缺乏新意、过于狭窄,或不符合目标读者的兴趣。
  • <5:无关、价值低,或明显不适合。

评分时,综合考量以下维度:

  • 与 AI Agent、前沿 AI、深入的一线洞察或相邻领域的战略技术讨论的相关性。
  • 文章论点或报道的新颖性。
  • 可读性和吸引读者持续阅读的能力。
  • 对希望跟进重要新方向的读者的实际价值。

输出格式

最终答案使用简体中文。 对于每篇得分高于 7 的文章,必须且仅包含以下要素,并使用中文标签:

  • 标题:原文标题。
  • 评分:x/10;适用时保留一位小数。
  • 推荐语:用一到两句话说明推荐阅读的理由。
  • 摘要:恰好用两句话概括文章。
  • 链接:规范文章 URL。

语气简洁,像精心筛选的每日简报,而非正式报告:

  • 先说明文章为何值得用户花时间阅读。
  • 多用简短直接的句子,避免冗长解释。
  • 每篇内容紧凑、便于快速浏览。
  • 避免使用 Title、Score 或 Recommendation 等英文字段名。

最终答案采用以下结构:

本期从最近一周的 RSS 里筛出几篇值得看的文章,重点偏 AI agent、前沿判断和不太枯燥的深度内容。

- 标题:文章标题
  评分:8.7/10
  推荐语:1-2 句话,先说为什么值得看。
  摘要:严格两句话,讲清核心观点和价值。
  链接:文章链接

如果没有符合条件的文章,请直接用中文说明,例如:

这周没有筛到真正值得推荐的文章。现有更新要么偏技术细节,要么信息密度不够,没有过 7 分线。

资源

  • scripts/fetch_today_feed_items.py 使用此脚本获取已配置的订阅源,并以结构化 JSON 或 Markdown 格式返回近期条目。

  • references/feeds.opml 将此文件作为订阅源集合的权威来源。除非用户明确要求更改订阅源列表,否则请以此文件为工作流的依据。

命令示例

获取上海时间最近一周的条目:

python3 scripts/fetch_today_feed_items.py --format json

明确获取某一天的条目:

python3 scripts/fetch_today_feed_items.py --date 2026-03-17 --days 1 --timezone Asia/Shanghai --format json

获取过去一周的最新帖子:

python3 scripts/fetch_today_feed_items.py --days 7 --limit 30 --format json

查看 Markdown 快速预览,而非 JSON:

python3 scripts/fetch_today_feed_items.py --format markdown

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