daily-news-caster

每日新闻播报技能

此技能可让 Agent 获取实时新闻，将新闻整理成对话式播客脚本，并生成朗读脚本的音频文件。

工作流说明

当用户要求获取最新新闻并制作成播客时，请严格按照以下步骤操作：

步骤 1：确认所需技能已就绪

确认工作区中存在 news-aggregator-skill 和 tts（位于 skills/ 或 .cursor/skills/ 下）。如果缺少其中任一技能，请告知用户缺少哪些技能，并让他们手动安装后再继续。切勿尝试自动安装技能。

步骤 2：获取最新新闻

在 news-aggregator-skill 技能目录中找到 fetch_news.py（例如，skills/news-aggregator-skill/scripts/fetch_news.py）。如有需要，请阅读其 SKILL.md 以了解用法。

运行脚本以获取实时新闻。你可以根据用户的请求指定来源（例如，hackernews、github、all）或关键词。 命令示例：

python3 skills/news-aggregator-skill/scripts/fetch_news.py --source all --limit 10 --deep

步骤 3：起草播客脚本（内部步骤）

阅读获取的新闻数据，并将信息改写为 Markdown 播客脚本。 最重要的是，优先采用双主持人（两人）对话形式（例如，主持人 A 和主持人 B），并以生动的 问答风格展开。 脚本应符合以下要求：

• 双主持人对话简洁明了： 编写两位主持人之间引人入胜的互动对话。主持人 A 应提出有见地且有价值的问题来引导对话，主持人 B 应给出内容丰富、简洁明了的回答。整体应像一段聪明、节奏明快的问答对话。
• 避免冗余： 不要加入不必要的赘述或过长的过渡。表达应简明扼要，同时保留所有关键信息和事实。
• 清晰标注发言者： 每行或每段开头都应标注发言者姓名（例如，Host A: 或 Host B:）。
• 确保文本适合朗读： 避免在朗读文本中使用复杂 URL、原始 Markdown 链接或难以发音的字符。

将此脚本保存到名为 podcast_script.md 的本地文件中。

podcast_script.md 内容示例：

**Host A:** Welcome to today's news roundup. We have some exciting tech updates today. To start things off, there's a big update from [Company Name]. What are the core implications of their new release for everyday users?

**Host B:** The main takeaway is that... [Insert concise answer and summary of News Item 1]. This completely changes how we approach [Topic].

**Host A:** That's fascinating. But does this new approach raise any security concerns, especially given recent data breaches?

**Host B:** Exactly. Experts are pointing out that... [Insert analysis or context]. 

**Host A:** Moving on to the open-source world, what's trending on GitHub today that developers should pay attention to?

**Host B:** A standout project is... [Insert concise summary of News Item 2].

**Host A:** Great insights. That's all for today's quick update. Thanks for tuning in!

步骤 4：逐行生成播客音频

为避免一次性将整个脚本发送到 API，必须逐句生成音频（一人一句地生成），然后再将音频拼接起来。

使用本地 tts 技能中的 tts.py（skills/tts/scripts/tts.py）。阅读该技能的 SKILL.md，了解完整用法和后端选项。

1. 为每行生成音频： 为脚本中的每行对话运行 speak 命令。为对应的主持人使用合适的语音或参考音频。如果用户为两个角色提供了参考音频文件，请通过 --ref-audio 标志使用（需要 noiz 后端和 NOIZ_API_KEY）。如果没有 API 密钥，可以使用访客模式语音（语音列表请参阅 tts SKILL.md）。

python3 skills/tts/scripts/tts.py -t "Welcome to today's news roundup..." --ref-audio host_A.wav -o line_01.wav

python3 skills/tts/scripts/tts.py -t "The main takeaway is that..." --ref-audio host_B.wav -o line_02.wav

2. 拼接音频文件： 创建一个文本文件（例如，list.txt），按顺序列出所有生成的音频文件：

file 'line_01.wav'
file 'line_02.wav'

然后使用 ffmpeg 将它们合并为一个播客音频文件：

ffmpeg -f concat -safe 0 -i list.txt -c copy podcast_output.wav

步骤 5：呈现最终结果

完整生成并合并音频后，向用户呈现结果。必须提供以下两项内容：

• 在聊天中输出完整起草的 Markdown 播客脚本，供用户阅读。
• 提供最终 podcast_output.wav 文件的路径，供用户收听音频。
• 简要概述播客中包含的新闻标题。

安全与数据披露

此技能仅包含指令，本身不含可执行代码。运行时，它会调用两个依赖技能中的脚本：

• 执行的脚本：news-aggregator-skill/scripts/fetch_news.py（从公开来源获取新闻）和 tts/scripts/tts.py（生成语音音频）。运行此技能前，这两个脚本都必须已在本地就绪；请查看其代码和 SKILL.md，了解其网络行为和凭据要求。
• 凭据：此技能本身不需要任何 API 密钥或环境变量。tts 依赖项可能需要 NOIZ_API_KEY 才能使用语音克隆功能（noiz 后端）；没有该密钥也可直接使用访客模式语音。详情请参阅 tts 技能的 SKILL.md。
• 网络访问：所有网络调用都由依赖技能执行，而非由此技能的指令发起。news-aggregator 会从公开新闻来源获取内容；只有在使用 noiz 后端时，tts 技能才会连接 noiz.ai。
• 写入的文件：podcast_script.md、line_*.wav（每句话对应的临时音频）、list.txt（ffmpeg 拼接列表）、podcast_output.wav（最终输出）。所有文件都写入当前工作目录。
• 无持久状态：此技能不会写入配置文件、存储凭据或修改其他技能。