tech-news-digest

科技新闻摘要

以证据为依据的科技摘要，统一收集内容，并在各种格式中共享同一份编辑精选。请将 references/digest-prompt.md 作为权威模式政策。

编辑规范

• 每日版保留原有分区：2–4 句概述；已配置的主题（通常为 LLM、AI Agent、Crypto、Frontier Tech；每个主题以 3–5 条符合条件的内容为目标）；KOL 观点 ≤3 条；发布内容 ≤3 个仓库；项目发现 ≤3 条；博客精选 ≤3 条；总计 ≤30 条不重复内容。新闻／博客说明通常包含 2–3 句简洁内容，涵盖变化、证据和影响。保留空标题并附上覆盖情况说明，绝不填充无关内容。只优化分区内的内容：要求缩短 GitHub 发布内容，不应演变为重新设计整份报告或压缩成一条消息摘要。
• 每周版 ≤35 条不重复内容：概述；按配置顺序排列的主题分区（通常为 LLM、AI Agent、Crypto、Frontier Tech），每个主题以 2–4 篇有实质内容的综合分析为建议目标。每篇综合分析用 2–4 句简洁文字串联本周进展、证据和影响，而非简单拼接标题。保留空主题、重点发布、项目和观点／阅读分区标题，并附上如实的非项目符号覆盖情况说明。重点发布 ≤5 个仓库（中文说明 ≤80 个字符）；项目 ≤3 条；观点／深度阅读 ≤4 条；可选的下周关注 ≤3 条待发布内容、修复或不确定事项。不要强行安排实验；事实性关注内容须附引用，明确标为计划中／未执行的实验可仅适用狭义引用豁免。
• 上限不是配额。综合分析中的证据事件和独立关注事项都计入数量。保留两种模式中的主题分区；不设全局三主题限制。正文长度限制：每日版 ≤6500 个字符，每周版 ≤10000 个字符，不包括 URL 目标；绝不为凑满上限而填充内容。
• 强制安全覆盖：遵循 references/digest-prompt.md 中的主要警报／搜索检查和交付前检查。保留现有主题；只有任一模式出现可信且紧急的事件时，才在概述后使用可选的 🛡️ 安全警报；每周版还可针对影响重大的非紧急风险设置专门的可选安全／风险分区。无内容时省略，并在现有上限内计数和去重。记录检查和决策；采集失败不能作为没有事件的证据。
• 优先考虑相关性、影响和证据，而非内部评分。非同寻常的说法需要原始技术证据，并尽可能进行独立评估，否则应排除或降低表述力度。不公开评分、社交指标或运行统计数据。每日版保留有实质内容且不重复的 KOL 观点。对于重要的覆盖缺口，可用一条简短说明提醒，不提供原始计数；详情留在最终运行日志中。
• 对整份报告中的事件和规范 URL 去重。每日版重复内容必须有增量进展；每周版可综合每日版内容。每日版保留博客精选；每周版的观点／深度阅读可包含原创观点、论文、文档、事后分析或评论文章。
• 项目发现不等于已验证的热门项目；不得根据累计数据推断增长，也不得重复收录缺乏实质变化的成熟仓库。遵循提示词中的重大版本发布规则，保留精确版本号和官方链接。
• 使用普通项目符号和加粗标题；简洁的行内 Discord 链接 [来源](<URL>)。按分区分块，每块 ≤1700 个字符（包括编号）。采用指定语言；配置为简体中文时，说明也须使用简体中文。
• 交付前使用 python3 scripts/validate-digest.py --input FILE --mode daily 或 --mode weekly 验证规范归档；修复所有错误。每周生产运行时，按配置主题的顺序，为每个主题追加一个 --topic-heading 'EXACT LOCALIZED HEADING'；没有这些标志，校验关卡无法推断自定义标题。缺少验证或验证失败都会阻止交付。还须人工核实综合分析中的不重复事件数量、必需的非主题标题／概述、安全内容位置、证据和覆盖情况是否如实，以及不同格式间是否一致。
• Discord、Markdown、邮件和 PDF 使用相同的内容选择和判断。运行统计／运行时间归因应放在最终日志中，而非正文。
• 旧版 ITEMS_PER_SECTION、BLOG_PICKS_COUNT 和 EXTRA_SECTIONS 是建议参数，现已由模式规则取代：忽略其数量／额外分区，尤其是重复的每周趋势内容。

快速开始

1. 配置设置：默认配置位于 config/defaults/。复制到工作区以进行自定义：

   mkdir -p workspace/config
   cp config/defaults/sources.json workspace/config/tech-news-digest-sources.json
   cp config/defaults/topics.json workspace/config/tech-news-digest-topics.json
   

2. 环境变量：

   • TWITTERAPI_IO_KEY - twitterapi.io API 密钥（可选，优先使用）
   • X_BEARER_TOKEN - Twitter/X 官方 API bearer token（可选，备用）
   • TAVILY_API_KEY - Tavily Search API 密钥，可替代 Brave（可选）
   • WEB_SEARCH_BACKEND - 网络搜索后端：auto|brave|tavily（可选，默认：auto）
   • BRAVE_API_KEYS - Brave Search API 密钥，多个密钥以逗号分隔以便轮换（可选）
   • BRAVE_API_KEY - 单个 Brave 密钥的备用项（可选）
   • GITHUB_TOKEN - GitHub 个人访问令牌（可选，可提高速率限制）

3. 生成摘要：

   # Unified pipeline (recommended) — runs all 6 sources in parallel + merge
   python3 scripts/run-pipeline.py \
     --defaults config/defaults \
     --config workspace/config \
     --hours 48 --freshness pd \
     --archive-dir workspace/archive/tech-news-digest/ \
     --output /tmp/td-merged.json --verbose --force
   

4. 选择并验证：按照 references/digest-prompt.md 操作；在将相同的选择渲染为 Discord、电子邮件和 PDF 格式之前，先验证规范 Markdown。

配置文件

sources.json - 统一数据源

{
  "sources": [
    {
      "id": "openai-rss",
      "type": "rss",
      "name": "OpenAI Blog",
      "url": "https://openai.com/blog/rss.xml",
      "enabled": true,
      "priority": true,
      "topics": ["llm", "ai-agent"],
      "note": "Official OpenAI updates"
    },
    {
      "id": "sama-twitter",
      "type": "twitter", 
      "name": "Sam Altman",
      "handle": "sama",
      "enabled": true,
      "priority": true,
      "topics": ["llm", "frontier-tech"],
      "note": "OpenAI CEO"
    }
  ]
}

topics.json - 增强型主题定义

{
  "topics": [
    {
      "id": "llm",
      "emoji": "🧠",
      "label": "LLM / Large Models",
      "description": "Large Language Models, foundation models, breakthroughs",
      "search": {
        "queries": ["LLM latest news", "large language model breakthroughs"],
        "must_include": ["LLM", "large language model", "foundation model"],
        "exclude": ["tutorial", "beginner guide"]
      },
      "display": {
        "max_items": 8,
        "style": "detailed"
      }
    }
  ]
}

脚本流程

run-pipeline.py - 统一流程（推荐）

python3 scripts/run-pipeline.py \
  --defaults config/defaults [--config CONFIG_DIR] \
  --hours 48 --freshness pd \
  --archive-dir workspace/archive/tech-news-digest/ \
  --output /tmp/td-merged.json --verbose --force

• 功能：并行运行全部 6 个抓取步骤，然后合并、去重并评分
• 输出：可用于生成报告的最终合并 JSON（总耗时约 30 秒）
• 元数据：将每个步骤的耗时和计数保存到 *.meta.json
• GitHub 身份验证：如果未设置 $GITHUB_TOKEN，则自动生成 GitHub App 令牌
• 备用方案：如果此脚本失败，请运行下面的单独脚本

单独脚本（备用）

fetch-rss.py - RSS 订阅源抓取器

python3 scripts/fetch-rss.py [--defaults DIR] [--config DIR] [--hours 48] [--output FILE] [--verbose]

• 并行抓取（10 个工作线程，每个主机最多 2 个并发请求），使用带随机抖动的退避策略重试，支持 feedparser + 正则表达式备用方案
• 超时：每个订阅源 30 秒；在 $TECH_NEWS_DIGEST_STATE_DIR 中使用 ETag/Last-Modified 缓存

fetch-twitter.py - Twitter/X KOL 监控器

python3 scripts/fetch-twitter.py [--defaults DIR] [--config DIR] [--hours 48] [--output FILE] [--backend auto|official|twitterapiio]

• 自动检测后端：设置了 TWITTERAPI_IO_KEY 时使用 twitterapi.io，否则在设置了 X_BEARER_TOKEN 时使用官方 X API v2
• 处理速率限制、互动指标，并使用退避策略重试

fetch-web.py - 网络搜索引擎

python3 scripts/fetch-web.py [--defaults DIR] [--config DIR] [--freshness pd] [--output FILE]

• 自动检测 Brave API 速率限制：付费套餐 → 并行查询，免费套餐 → 顺序查询
• 未配置 API 时：生成供 Agent 使用的搜索界面

fetch-github.py - GitHub 发布监控器

python3 scripts/fetch-github.py [--defaults DIR] [--config DIR] [--hours 168] [--output FILE]

• 并行抓取（10 个工作线程），超时 30 秒
• 身份验证优先级：$GITHUB_TOKEN → 自动生成 GitHub App 令牌 → gh CLI → releases.atom
• 没有令牌（或遇到 403/429 速率限制）时，会读取 github.com/<repo>/releases.atom，无需身份验证， 不消耗 REST 配额，还能显示仅含标签的仓库，例如 torvalds/linux
• Atom 订阅源会列出所有标签，因此仅保留标签中带有 <major>.<minor> 版本号的条目（v2.13.0、v6.19-rc4）。这样可排除 PyTorch 的 trunk/<sha> 和 viable/strict/<epoch> 等 CI 标签，避免它们挤占真正的发布条目

fetch-github.py --trending - 项目发现（旧版标志）

python3 scripts/fetch-github.py --trending [--hours 48] [--output FILE] [--verbose]

• 搜索 GitHub API 以发现候选项目；搜索结果并不能证明项目确实热门。
• 中性内部基础分为 5，不代表增长信号。没有 daily_stars_est 或基于总量推算的增长。每日发现数量 ≤3，每周 ≤3；必须有当前尝试该项目的理由。

fetch-reddit.py - Reddit 帖子抓取器

python3 scripts/fetch-reddit.py [--defaults DIR] [--config DIR] [--hours 48] [--output FILE]

• 并行抓取（4 个工作线程），使用公开 JSON API（无需身份验证）
• 13 个 subreddit，并按分数筛选

enrich-articles.py - 文章全文增强

python3 scripts/enrich-articles.py --input merged.json --output enriched.json [--min-score 10] [--max-articles 15] [--verbose]

• 为高分文章抓取全文
• Cloudflare Markdown for Agents（优先）→ HTML 提取（备用）→ 跳过（付费墙/社交内容）
• 博客域名白名单，采用较低的分数阈值（≥3）
• 并行抓取（5 个工作线程，超时 10 秒）

merge-sources.py - 质量评分与去重

python3 scripts/merge-sources.py --rss FILE --twitter FILE --web FILE --github FILE --reddit FILE

• 质量评分、URL 去重（剥离跟踪参数，保留查询参数）、标题相似度去重（75%）、过往摘要惩罚
• 多来源加分：每增加一种来源类型，且有其他来源印证同一条新闻，即加 5 分
• 主题优先级根据 topics.json 中的顺序确定；传入 --defaults/--config 以保持同步
• 输出：按主题分组并按得分排序的文章

validate-config.py - 配置验证器

python3 scripts/validate-config.py [--defaults DIR] [--config DIR] [--verbose]

• JSON schema 验证、主题引用检查、重复 ID 检测

generate-pdf.py - PDF 报告生成器

python3 scripts/generate-pdf.py --input report.md --output digest.pdf [--verbose]

• 将 Markdown 摘要转换为经过样式设计的 A4 PDF，并采用中文排版（Noto Sans CJK SC）
• Emoji 图标、页眉/页脚、蓝色强调主题。需要 weasyprint。

sanitize-html.py - 安全 HTML 邮件转换器

python3 scripts/sanitize-html.py --input report.md --output email.html [--verbose]

• 将 Markdown 转换为可防范 XSS 的 HTML 邮件，并内嵌 CSS
• URL 白名单（仅限 http/https），文本内容经过 HTML 转义

source-health.py - 来源健康监控器

python3 scripts/source-health.py --rss FILE --twitter FILE --github FILE --reddit FILE --web FILE [--verbose]

• 在 $TECH_NEWS_DIGEST_STATE_DIR/source-health.json 中跟踪各来源过去 7 天的成功/失败记录
• 报告不健康的来源（失败率 >50%，至少 2 个样本）

summarize-merged.py - 合并数据摘要

python3 scripts/summarize-merged.py --input merged.json [--top N] [--topic TOPIC]

• 生成便于阅读的合并数据摘要，供 LLM 使用
• 显示每个主题下排名靠前的文章及其得分和指标

用户自定义

工作区配置覆盖

将自定义配置放在 workspace/config/ 中，以覆盖默认配置：

• 来源：追加新来源；将 "enabled": false 以禁用默认来源
• 主题：覆盖主题定义、搜索查询和显示设置
• 合并逻辑：
  • ID 相同的来源 → 优先采用用户版本
  • ID 为新值的来源 → 追加到默认配置
  • ID 相同的主题 → 用户版本完全替换默认配置

工作区覆盖示例

// workspace/config/tech-news-digest-sources.json
{
  "sources": [
    {
      "id": "simonwillison-rss",
      "enabled": false,
      "note": "Disabled: too noisy for my use case"
    },
    {
      "id": "my-custom-blog", 
      "type": "rss",
      "name": "My Custom Tech Blog",
      "url": "https://myblog.com/rss",
      "enabled": true,
      "priority": true,
      "topics": ["frontier-tech"]
    }
  ]
}

模板与输出

规范 Markdown（references/templates/markdown.md）

• 日报/周报结构由 references/digest-prompt.md 规定；所有格式共用一份经过验证的筛选结果。

Discord 模板（references/templates/discord.md）

• 使用纯文本项目符号、加粗标题和内联 [来源](<URL>) 链接；按章节拆分，每段不超过 1700 个字符（包括编号）。

邮件模板（references/templates/email.md）

• 使用 sanitize-html.py 转换经过验证的 Markdown，再通过 send-email.py 发送 HTML 文件。
• 使用相同的筛选结果，不添加额外的元数据章节或运行统计信息。

PDF 模板（references/templates/pdf.md）

• 使用相同的规范报告，采用 A4 中文排版并添加页码。
• 通过 scripts/generate-pdf.py 生成（需要 weasyprint）；不包含仅用于 PDF 的内容。

默认来源（216 个已启用）

• RSS 订阅源（93 个）：AI 实验室、arXiv、研究博客、科技新闻、加密货币新闻、中国科技媒体、YouTube 频道
• Twitter/X 意见领袖（76 个）：AI 研究人员、模型实验室、加密货币领域领军人物、科技高管
• GitHub 仓库（47 个）：主要开源项目（llama.cpp、vLLM、SGLang、LangGraph、MCP 等）
• Reddit（13 个，默认禁用）：Reddit 会屏蔽数据中心 IP；设置 REDDIT_CLIENT_ID/REDDIT_CLIENT_SECRET，并在你的覆盖配置中重新启用
• 网页搜索（4 个主题）：LLM、AI Agent、加密货币、前沿科技

另外还有 7 个 RSS/GitHub 默认来源因上游订阅源失效而默认禁用；每个来源都附有说明原因的 note。 所有来源均已预先配置适当的主题标签和优先级。

依赖项

pip install -r requirements.txt

可选但建议安装：

• feedparser>=6.0.0 - 更好的 RSS 解析（不可用时回退到正则表达式）
• jsonschema>=4.0.0 - 配置验证

所有脚本仅使用 Python 3.8+ 标准库即可运行。

监控与运维

健康检查

# Validate configuration
python3 scripts/validate-config.py --verbose

# Test RSS feeds
python3 scripts/fetch-rss.py --hours 1 --verbose

# Check Twitter API
python3 scripts/fetch-twitter.py --hours 1 --verbose

归档管理

• 摘要会自动归档到 <workspace>/archive/tech-news-digest/
• 使用过往摘要标题进行重复检测
• 自动清理旧归档（90 天以上）

错误处理

• 网络故障：采用指数退避重试
• 速率限制：自动重试，并设置适当的延迟
• 内容无效：优雅降级并记录详细日志
• 配置错误：进行架构验证并提供有用的提示

API 密钥与环境

在 ~/.zshenv 或类似文件中设置：

# Twitter (at least one required for Twitter source)
export TWITTERAPI_IO_KEY="your_key"        # twitterapi.io key (preferred)
export X_BEARER_TOKEN="your_bearer_token"  # Official X API v2 (fallback)
export TWITTER_API_BACKEND="auto"          # auto|twitterapiio|official (default: auto)

# Web Search (optional, enables web search layer)
export WEB_SEARCH_BACKEND="auto"          # auto|brave|tavily (default: auto)
export TAVILY_API_KEY="tvly-xxx"           # Tavily Search API (free 1000/mo)

# Brave Search (alternative)
export BRAVE_API_KEYS="key1,key2,key3"     # Multiple keys, comma-separated rotation
export BRAVE_API_KEY="key1"                # Single key fallback
export BRAVE_PLAN="free"                   # Override rate limit detection: free|pro

# Reddit (required to enable the Reddit layer — it ships disabled)
export REDDIT_CLIENT_ID="xxx"              # Script-type app from reddit.com/prefs/apps
export REDDIT_CLIENT_SECRET="xxx"
export REDDIT_USERNAME="xxx"               # Optional, User-Agent string only

# GitHub (optional, unlocks richer release notes)
export GITHUB_TOKEN="ghp_xxx"              # PAT (simplest)
export GH_APP_ID="12345"                   # Or use GitHub App for auto-token
export GH_APP_INSTALL_ID="67890"
export GH_APP_KEY_FILE="/path/to/key.pem"

• Twitter：优先使用 TWITTERAPI_IO_KEY（每月 $3-5）；X_BEARER_TOKEN 作为备用；auto 模式会优先尝试 twitterapiio
• 网络搜索：Tavily（auto 模式下优先）或 Brave；可选，如果不可用则回退到 Agent 的 web_search
• GitHub：如果未设置 PAT，则从 GitHub App 自动生成令牌；未认证时回退（60 次请求/小时）
• Reddit：默认禁用——Reddit 会对数据中心 IP 返回 403。设置 REDDIT_CLIENT_ID/REDDIT_CLIENT_SECRET 并重新启用相应来源，即可使用 OAuth API

Cron / 计划任务集成

OpenClaw Cron（推荐）

Cron 提示词不要硬编码流水线步骤。应改为引用 references/digest-prompt.md，并且只传递配置参数。这样可以确保流水线逻辑保留在技能仓库中，并在所有安装版本中保持一致。

现有的 cron 作业可能仍会传递 ITEMS_PER_SECTION、BLOG_PICKS_COUNT 和 EXTRA_SECTIONS。为保持兼容性，请接受这些参数，但忽略其中的配额和额外分区设置；模式策略优先于这些参数。新示例不会包含这些参数。

每日摘要 Cron 提示词

Read <SKILL_DIR>/references/digest-prompt.md and follow the complete workflow to generate a daily digest.

Replace placeholders with:
- MODE = daily
- TIME_WINDOW = past 1-2 days
- FRESHNESS = pd
- RSS_HOURS = 48
- ENRICH = true
- SUBJECT = Daily Tech Digest - YYYY-MM-DD
- WORKSPACE = <your workspace path>
- SKILL_DIR = <your skill install path>
- DISCORD_CHANNEL_ID = <your channel id>
- EMAIL = (optional)
- LANGUAGE = English
- TEMPLATE = discord

Follow every step in the prompt template strictly. Do not skip any steps.

每周摘要 Cron 提示词

Read <SKILL_DIR>/references/digest-prompt.md and follow the complete workflow to generate a weekly digest.

Replace placeholders with:
- MODE = weekly
- TIME_WINDOW = past 7 days
- FRESHNESS = pw
- RSS_HOURS = 168
- ENRICH = true
- SUBJECT = Weekly Tech Digest - YYYY-MM-DD
- WORKSPACE = <your workspace path>
- SKILL_DIR = <your skill install path>
- DISCORD_CHANNEL_ID = <your channel id>
- EMAIL = (optional)
- LANGUAGE = English
- TEMPLATE = discord

Follow every step in the prompt template strictly. Do not skip any steps.

为什么采用这种模式？

• 单一事实来源：流水线逻辑位于 digest-prompt.md 中，而不是分散在各个 cron 配置中
• 可移植：在不同的 OpenClaw 实例上使用同一技能，只需更改路径和频道 ID
• 易于维护：更新技能后，所有 cron 作业都会自动采用更改
• 反模式：不要将流水线步骤复制到 cron 提示词中——否则会逐渐与实际逻辑不一致

多频道投递限制

OpenClaw 强制执行跨提供商隔离：单个会话只能向一个提供商发送消息（例如 Discord 或 Telegram，不能同时发送）。如果需要将摘要投递到多个平台，请为每个提供商创建单独的 cron 作业：

# Job 1: Discord + Email
- DISCORD_CHANNEL_ID = <your-discord-channel-id>
- EMAIL = [email protected]
- TEMPLATE = discord

# Job 2: Telegram DM
- DISCORD_CHANNEL_ID = (none)
- EMAIL = (none)
- TEMPLATE = telegram

在第二个作业的提示词中，将 DISCORD_CHANNEL_ID 投递目标替换为目标平台的投递目标。

这是安全功能，并非错误——它可以防止意外的跨上下文数据泄露。

安全说明

执行模型

此技能采用提示词模板模式：Agent 会读取 digest-prompt.md 并遵循其中的指示。这是标准的 OpenClaw 技能执行模型——Agent 会解读技能文件中提供的结构化指示。所有指示都随技能包一起分发，可在安装前进行审查。

网络访问

Python 脚本会向以下地址发起出站请求：

• RSS 源 URL（在 tech-news-digest-sources.json 中配置）
• Twitter/X API（api.x.com 或 api.twitterapi.io）
• Brave Search API（api.search.brave.com）
• Tavily Search API（api.tavily.com）
• GitHub API（api.github.com）
• Reddit JSON API（reddit.com）

不会向任何其他端点发送数据。所有 API 密钥均从技能元数据中声明的环境变量读取。

Shell 安全

邮件投递使用 send-email.py 构建规范的 MIME 多部分消息，其中包含 HTML 正文和可选的 PDF 附件。主题格式是硬编码的（Daily Tech Digest - YYYY-MM-DD）。PDF 通过 weasyprint 使用 generate-pdf.py 生成。提示词模板明确禁止将不可信内容（文章标题、推文文本等）插入 shell 参数。电子邮件地址和主题必须仅使用静态占位值。

文件访问

脚本从 config/ 读取文件，并写入 workspace/archive/。不会访问工作区以外的文件。

支持与故障排除

常见问题

1. RSS 源无法正常使用：检查网络连接，使用 --verbose 查看详情
2. Twitter 速率限制：减少源的数量或延长间隔
3. 配置错误：运行 validate-config.py 查看具体问题
4. 未找到文章：检查时间范围（--hours）和源是否已启用

调试模式

所有脚本都支持 --verbose 标志，可用于详细日志记录和故障排查。

性能调优

• 并行工作线程：根据系统调整脚本中的 MAX_WORKERS
• 超时设置：网络较慢时增大 TIMEOUT
• 文章数量限制：根据需要调整 MAX_ARTICLES_PER_FEED

安全注意事项

Shell 执行

摘要提示词会指示 Agent 通过 shell 命令运行 Python 脚本。所有脚本路径和参数都是技能定义的常量，不会将用户输入插入命令中。有两个脚本使用 subprocess：

• run-pipeline.py 用于编排子抓取脚本（均位于 scripts/ 目录中）
• fetch-github.py 包含两个子进程调用：
  1. 使用 openssl dgst -sha256 -sign 进行 JWT 签名（仅当设置了 GH_APP_* 环境变量时才会执行；签署的是自行构造的 JWT 载荷，不涉及任何用户内容）
  2. 使用 gh auth token 作为 CLI 回退方案（仅当安装了 gh 时才会执行；从 gh 自己的凭据存储中读取）

不会将用户提供或抓取的内容插入子进程参数中。邮件投递使用 send-email.py 以编程方式构建 MIME 消息，不涉及 shell 插值。PDF 生成通过 weasyprint 使用 generate-pdf.py。邮件主题仅使用静态格式字符串构建，绝不会根据抓取的数据构建。

凭据与文件访问

脚本不会直接读取 ~/.config/、~/.ssh/ 或任何凭据文件。所有 API 令牌均从技能元数据中声明的环境变量读取。GitHub 身份验证的依次尝试顺序如下：

1. $GITHUB_TOKEN 环境变量（由你决定提供什么）
2. GitHub App 令牌生成（仅当设置了 GH_APP_ID、GH_APP_INSTALL_ID 和 GH_APP_KEY_FILE 时才会执行——通过 openssl CLI 内联进行 JWT 签名，不涉及外部脚本）
3. gh auth token CLI（委托给 gh 自己的安全凭据存储）
4. 未经身份验证（每小时 60 次请求，是安全的回退方案）

如果不希望自动发现凭据，只需设置 $GITHUB_TOKEN，脚本便会直接使用它，而不会尝试步骤 2–3。

依赖项安装

此技能不会安装任何包。requirements.txt 仅供参考，其中列出了可选依赖项（feedparser、jsonschema）。所有脚本均可使用 Python 3.8+ 标准库运行。如果需要，用户可以在虚拟环境中安装可选依赖项；此技能绝不会运行 pip install。

输入清理

• URL 解析会拒绝非 HTTP(S) 协议（javascript:、data: 等）
• RSS 回退解析使用简单、不会发生回溯的正则表达式模式（无 ReDoS 风险）
• 所有抓取的内容都仅作为不可信数据用于显示

网络访问

脚本会向已配置的 RSS 源、Twitter API、GitHub API、Reddit JSON API、Brave Search API 和 Tavily Search API 发出出站 HTTP 请求。不会创建任何入站连接或侦听器。