pulse

Pulse — 多来源近期动态研究

**可移植性：**适用于 Claude Code CLI 和 Claude.ai。第 4 阶段会先接受本地 X/Twitter 搜索导出文件，再尝试实时界面。

一项侧重近期动态的研究技能，可在可配置的时间范围内，综合 Reddit、Hacker News、开放网络以及（可选的）X/Twitter 上人们对某个主题的讨论。输出是一份连贯的简报，包含引文、互动信号和跨平台模式分析。该技能捕捉的是当前讨论，而非权威参考资料。

调用方式

明确的触发短语：

• “pulse on [主题]”
• “what's happening with [主题]”
• “what are people saying about [主题]”
• “current conversation about [主题]”
• “take the pulse of [主题]”
• “trending: [主题]”
• “find me info on [主题]”

也适用于：带有近期动态关注点的竞争对手研究、趋势发现、工具比较、受众情绪分析。

Agent 完整性规则（Research-Pack 约定）

以下规则适用于整个运行过程。它们继承自 research-pack 约定，并由 PR #657 的跨技能一致性审计锁定。

• **执行规范。**阶段 1–3 并行运行（Reddit、HN 和 Web 彼此独立）。每个阶段内仅按顺序调用。**每个平台每秒 1 次查询的速率限制。**同一阶段内，确认收到响应后再进行下一次调用。
• 来源规范。仅引用本次会话的工具调用返回的来源。训练知识需标记为 [Background — not from search]，且不计入主要发现数量。
• **三项计数跟踪。**已发送的查询数／收到的来源数（已展示）／引用的来源数。在综合部分的审计日志中内联显示。使用 scripts/citation_tracker.py 进行确定性计数。
• **重试策略。**失败时 → 等待 3 秒 → 重试一次 → 记录日志。所有来源连续失败 3 次后：停止、提醒用户，并分享已收集的内容。绝不交付空文件。
• **套餐层级检测。**Reddit 和 HN 是未经身份验证的公共 JSON API（按 IP 限流，而非按套餐限流）。如有可用的响应标头，则显示限流信号；否则应优雅降级。

规范见 references/research_pack_conventions.md，限流理由见 references/parallel_execution_discipline.md。

阶段 0：引导式提问（一次一个，共 2–4 个必要问题）

按依赖顺序提问。每个问题都明确说明“我为什么要问”。停止条件：最多 4 个问题。

Q1（根问题）— 主题具体性

主题是什么？请用 1–2 句话说明，尽量具体。“AI”或“科技”只会得到一份笼统的调查；“面向小团队的自托管大模型部署”或“Claude Code 在企业工程团队中的采用情况”才能得到有用的答案。

*我为什么要问：*具体程度决定搜索质量。主题模糊，简报也会模糊。如果你的主题范围很广，我宁愿现在就缩小范围，也不愿把搜索预算浪费在噪声上。

**拒绝含糊回答。**如果用户说“AI”，追问一次：“关于 AI 的哪方面——采用、安全性、能力、监管，还是比较？选一个角度。”如果用户在被追问一次后仍不愿缩小范围，则继续交付，并明确注明“主题模糊——仅做概览调查，不做深入分析”。

Q2（取决于 Q1）— 角度

你最关注哪个角度？选一个：

1. 趋势——哪些方面正在加速或减速
2. 情绪——人们对此有何感受
3. 问题——痛点和抱怨
4. 机会——缺口和未满足的需求
5. 比较——与替代方案相比表现如何

*我为什么要问：*角度决定哪些来源的权重更高（Reddit 侧重情绪，HN 侧重技术批评，Web 侧重趋势报道），以及我如何对综合结果排序。

必须选择。**推荐的默认选项：**趋势，除非主题明显更适合其他角度。

Q3（始终询问）— 时间范围

时间范围：7 / 14 / 30 / 60 / 90 天？默认值为 30 天。

提问原因： 7 天能捕捉到对话中的突发变化；90 天能捕捉到持续的叙事转变。请根据新闻时效性选择。

提供选项并设定默认值。

Q4（取决于 Q1）— 平台范围

有没有要跳过的平台？默认情况下，我会覆盖 Reddit + Hacker News + 开放网络；如果支持浏览器自动化，也会覆盖 X/Twitter。可跳过你不关心的平台。

提问原因： 跳过平台可以节省搜索额度。Reddit 上的情绪表达占主导；HN 上的技术评论占主导；开放网络覆盖面更广；X 上的突发对话占主导。请跳过不符合你关注角度的平台。

仅当 Q1 + Q2 表明某些平台明显不相关时才提问（例如，面向消费者情绪的话题 → HN 用处较小）。否则默认选择“所有平台”。

**停止条件：**完成 Q4 后（或因依赖关系跳过问题而提前结束），确认选择并启动第 1 阶段。最多提问 4 个问题，绝不合并提问。

预检

启动任何阶段前：

1. 计算时间范围，运行 scripts/time_window_calculator.py --window <Nd>。获取 created_at_i>（HN）的 Unix 时间戳，以及 Reddit 的 t= 参数（hour|day|week|month|year|all）。
2. 生成输出 slug，运行 scripts/topic_slug_generator.py --topic "<topic>" --date $(date +%Y-%m-%d)。检查 ${RESEARCH_DIR}/pulse/<slug>-<date>.md 是否已存在；如果存在，则追加 -v2 后缀或提醒用户。
3. 启动三项计数审计日志，运行 scripts/citation_tracker.py --action start --session pulse-<date>-<slug>。此文件位于 ~/.pulse_sessions/<session>.json，将在整个运行过程中保留。

第 1 阶段：Reddit（与 HN + Web 并行）

API： reddit.com/search.json（未认证的公开 JSON）。

查询（在 Reddit 内按顺序执行，每秒 1 次）：

1. sort=top&t=<window>&q=<topic> — 时间范围内的热门帖子
2. sort=new&t=<window>&q=<topic> — 时间范围内的新帖子（捕捉突发信号）
3. 对得分最高的前 3–5 篇帖子，获取评论 JSON（<post-url>.json?limit=top），提取排名前 10–20 的评论。

请求头 / 速率限制。 Reddit 根据 IP 而非套餐进行速率限制。将频率限制为每秒 1 次。如果响应包含 X-Ratelimit-Remaining: 0 或返回 429，则等待 3 秒后重试一次。如果仍然失败，则退回到 subreddit 限定搜索（r/<topic-subreddit>/search.json）或使用 ?raw_json=1。

记录每次查询： citation_tracker.py --action record_sent --session NAME --query "..."。 记录接收数量： citation_tracker.py --action record_received --session NAME --count N。

第 2 阶段：Hacker News（与 Reddit + Web 并行）

API： Algolia HN 搜索（hn.algolia.com/api/v1/）。

查询（在 HN 内按顺序执行，每秒 1 次）：

1. search?query=<topic>&numericFilters=created_at_i><timestamp>&tags=story — 时间范围内的故事
2. search?query=<topic>&numericFilters=created_at_i><timestamp>&tags=comment — 时间范围内的评论（捕捉讨论信号）

失败处理。 如果 HN 返回空结果，则扩大查询范围（移除不常见的名词）；如果仍然为空，最后再移除时间戳筛选条件，并将结果标注为“超出时间范围”。

HN 偏差说明。 HN 倾向于技术人员 / 构建者。在综合分析中说明这一点：“HN 的观点偏向实现；消费者情绪在这里的体现不足。”

第 3 阶段：网页搜索（与 Reddit + HN 并行）

工具： 可用的网页搜索 + 抓取工具（例如 WebSearch + WebFetch）。

查询策略（网页搜索内部按顺序进行，每秒 1 次）：

1. 可信出版物 — "<topic>" site:nytimes.com OR site:wsj.com OR site:wired.com OR site:theverge.com OR site:techcrunch.com after:<date>
2. 近期评测 — "<topic>" review <year> 或 "<topic>" "honest review" after:<date>
3. 真实观点来源 — "<topic>" problems OR complaints OR "worth it" after:<date>

每个查询抓取排名靠前的 3–5 个 URL。截取到正文部分，跳过 Cookie 和导航标记。

引用规范。 网页部分的每项说法都必须能追溯到已抓取的 URL。不要仅凭搜索摘要引用；先抓取网页。

第 4 阶段：X/Twitter（按顺序进行，可选）

最后执行。原因：

• 最可能失败／需要浏览器自动化
• X 内容与 Reddit/HN 大量重叠，因此它补充的是增量信息，而非主要信号

接口（按优先级排序）：

1. 用户提供的 JSON 导出文件。 在任何实时请求前导入：

   python3 scripts/citation_tracker.py \
     --action import_sources \
     --session NAME \
     --input /path/to/x-search.json \
     --platform x \
     --since 2026-07-01T00:00:00Z \
     --until 2026-08-01T00:00:00Z
   

   导入器支持 Xquik Tweet Search、X API v2 和通用 JSON 导出文件。 它会规范化旧版字段和 snake-case 字段，合并 X API 的 includes.users， 过滤指定时间范围内的内容，并按 Tweet ID 去重。它不会发起网络请求， 也不需要 API 密钥。审计记录会保存文件名和 SHA-256 摘要，而非用户的 绝对路径。
2. 如果运行环境中可用，则使用 Grok。
3. 如果已通过身份验证，则使用 X API。
4. 如果运行环境支持，则使用 浏览器自动化。
5. 如果以上方式均不可用，则跳过并注明原因。

已说明的行为：

如果跳过第 4 阶段：添加标题 ## X/Twitter，正文填写 Skipped — [reason: no browser automation / no Grok / no X API]。不要假装有数据。

综合分析（跨平台模式）

第 1–4 阶段完成后（或跳过第 4 阶段后），撰写综合分析：

1. 共识信号 — 至少 3 个平台认同的观点（置信度最高）。为每项附上引用的来源 URL。
2. 争议性信号 — 各平台观点不一致之处。注明各方的说法。
3. 痛点 — 各来源反复出现的抱怨（尤其是 Reddit + 网页）。
4. 兴奋信号 — 反复出现的热情态度（尤其是 HN + X，如果可用）。
5. 新兴趋势 — 较新的帖子中首次出现、旧帖子中没有提及的内容（比较 sort=new 和 sort=top）。
6. 信息缺口 — 预期会出现、但明显缺失的内容。

每种模式都要引用支持该结论的来源 URL。每条引用都使用 citation_tracker.py --action record_cited --session NAME --url "..."。

检测启发式规则见 references/cross_platform_synthesis.md。

输出

保存到文件并粘贴到聊天中：

文件： ${RESEARCH_DIR}/pulse/<topic-slug>-<YYYY-MM-DD>.md（路径来自 topic_slug_generator.py）。

格式：

# [TOPIC] — Pulse (Last [N] Days)
*Generated: [DATE] | Angle: [Q2 choice]*

## TL;DR
[2-3 sentences max]

## Reddit
### Top Posts
- **[Title]** (r/sub) — [score, comments] — [summary] — [URL]
### What Reddit Is Saying
[Narrative paragraph]

## Hacker News
### Notable Stories
- **[Title]** — [points, comments] — [summary] — [URL]
### What HN Is Saying
[Narrative paragraph; note HN's technical/builder bias]

## Web
### Key Sources
- **[Title]** ([Publication]) — [takeaway] — [URL]
### What the Web Is Saying
[Narrative paragraph]

## X/Twitter (if available)
[Cleaned response, with handles/references preserved]
[Or: "Skipped — [reason]"]

## Cross-Platform Patterns
[Highest-confidence signals across sources]

## Key Takeaways
- [3-5 bullets]

## Content Angles (if applicable)
[2-3 specific angles supported by the data]

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*Audit:* Queries sent: N (Reddit: a, HN: b, Web: c, X: d|skipped).
Sources received: M. Sources cited: K. Training knowledge: 0 ([Background] excluded from count).

错误处理

失败情况	处理方式
主题过于模糊（Q1）	拒绝开始。重新询问 Q1，并提供示例。若用户再次坚持，交付结果并注明“主题模糊”的注意事项。
Reddit 屏蔽请求／限制速率	尝试 ?raw_json=1，或改用限定 subreddit 的搜索。遵守 3 秒重试间隔。
HN 返回空结果	扩大查询范围；最后再移除时间戳筛选，并将结果标注为“超出时间范围”。
网页搜索没有有用结果	在输出中注明；不要捏造来源。
浏览器自动化不可用	导入用户提供的导出文件。否则跳过第 4 阶段并注明原因。
本地 X 导出文件无效	停止第 4 阶段。报告解析错误。不要猜测缺失记录。
WebFetch 超时	使用已加载的内容，并将来源标记为“已截断”。
跨来源连续失败 3 次	停止。返回已收集的内容，并明确注明“提前停止”。不要提交空文件。
所有来源均失败	返回错误和诊断信息。不要提交空文件。

工具

脚本	用途
scripts/time_window_calculator.py	根据时间窗口字符串（30d、7d 等）计算 Unix 时间戳和 Reddit t= 参数。结果由 datetime.now() 确定。
scripts/citation_tracker.py	三计数审计日志，以及本地 X 导出内容的规范化和去重。
scripts/topic_slug_generator.py	生成适用于文件系统的 slug，并检测输出路径中的重复日期。

参考资料

• references/research_pack_conventions.md — Agent Integrity Rules 规范（7 个以上来源：Google SRE、Reddit API 文档、Algolia HN 文档、指数退避相关文献、引用规范）
• references/cross_platform_synthesis.md — 跨平台共识、争议和痛点检测（7 个以上来源）
• references/parallel_execution_discipline.md — 每秒 1 个请求的依据和套餐等级信号（7 个以上来源）

应拒绝的反模式

• 用户尚未确认主题具体程度（Q1）就开始搜索
• 一次性批量提出问题，而不是每次只问一个
• 使用无法适应 API 变更的硬编码 URL（注意其格式，并说明格式可能会演变）
• 在技能正文中提及无关的人物或品牌
• 与某一种 X/Twitter 界面紧密耦合
• 将重复的 Tweet ID 或重复的引用 URL 计为不同来源
• 来源失效时缺少回退行为
• 只说“使用[特定工具]”，却不解释该工具的作用
• 将训练知识计入引用数量
• 为了填满某个部分而捏造来源

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版本： 1.0.0 源规范： megaprompts/01-pulse-megaprompt.md（维护者本地的草案规范——已加入 gitignore，未包含在公开仓库中） 构建模式： 路径 B（直接转换）。如果规范与实现出现偏差，请使用 /cs-grill-with-docs 重新审查。