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ai-news-digestAI 新闻文摘

Agent Skill

ai-news-digest 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

2,186

周安装

92

GitHub Stars

3

下载量

765
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ai-news-digest(AI 新闻文摘)
来源仓库:https://github.com/deletexiumu/agentskills-hub
仓库路径:skills/ai-news-digest
安装命令:
npx skills add https://github.com/deletexiumu/agentskills-hub --skill ai-news-digest
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/deletexiumu/agentskills-hub --skill ai-news-digest

简介

用于生成指定时间段的 AI 资讯简报,从多个信源获取内容并输出可读总结。

  • 支持中文、英文、日文等多语言调用,适应不同地区用户的信息需求。
  • 基于可信信源筛选与交叉验证,确保资讯准确性与时效性双重保障。
  • 输出物为 Markdown 格式简报,可直接发布于技术社区或内部知识平台。
  • ai-news-digest 属于AI 工具类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

调用 / Invoke / 呼び出し

中文

  • "用 ai-news-digest 生成今天的 AI 资讯简报"
  • "用 ai-news-digest 获取昨天的 AI 新闻"
  • "用 ai-news-digest 看看前天有什么 AI 动态"
  • "帮我用 ai-news-digest 整理一下最近的 AI 资讯"

English

  • "Use ai-news-digest to generate today's AI news digest"
  • "Use ai-news-digest to get yesterday's AI news in English"
  • "Generate an AI news summary for 2026-01-20 using ai-news-digest"
  • "Use ai-news-digest to summarize recent AI developments"

日本語

  • "ai-news-digest で今日のAIニュース要約を日本語で作成して"
  • "ai-news-digest で昨日のAIニュースを取得して"
  • "ai-news-digest を使って最近のAI動向をまとめて"
  • "ai-news-digest で一昨日のAI関連ニュースを教えて"

目标

在指定时间窗口内,从一组 AI 资讯信源获取最新内容并产出“可验收”的资讯简报:

  • 交付物:1 份 Markdown 简报(可选同时给 JSON 数据)
  • 每条资讯:标题、时间、来源、链接、1-3 句摘要、标签(可选“为什么重要”)
  • 默认策略:RSS/Atom 优先,HTML 兜底;不绕过付费墙
  • 默认输出:中文(如来源为英文,需翻译为中文再输出)

输入(先问清)

  • 时间窗口(默认“当天”):

- 自然语言:今天/昨天/前天(可扩展 过去7天/最近24小时) - 指定日期:YYYY-MM-DD(按用户时区解释为“当天 00:00-23:59:59”) - 具体起止时间:since/until(含时区)

  • 时区:默认 UTC+8(建议实现默认 Asia/Shanghai),用户可显式指定
  • 输出语言:默认 zh(中文);可选 en / both
  • 主题范围:研究/产品/开源/投融资/政策(可多选)
  • 信源范围:使用默认列表或用户指定子集(见 references/sources.md
  • 输出格式:Markdown(默认)/ JSON / 两者
  • 篇数上限:总数与每个主题上限(默认总 20)
  • 处理深度:仅标题摘要(默认)/ 尝试正文提取(对非付费内容)

流程(推荐架构)

  1. 载入信源清单(RSS 优先;无法 RSS 的再做 HTML 适配)
  2. 拉取条目并标准化(标题/链接/发布时间/摘要/来源)
  3. 去重与合并(同链接/同标题近似/跨源重复)
  4. 主题分类与排序(时间 + 信源权重 + 关键词)
  5. 生成简报(套用模板 assets/digest-template.md,附来源链接)
  6. 质检(时间窗口命中、无重复、每条都有链接/来源)

护栏(合规与稳定性)

  • 不绕过付费墙/登录限制;付费内容仅使用公开标题/摘要/元信息
  • 尊重站点条款与 robots;必要时降级为“只收 RSS 条目”
  • 失败可降级:只输出“可获取”的部分并列出失败信源清单与原因
  • 翻译/摘要必须保留可追溯性:输出中始终保留原始链接与来源;必要时在 JSON 保留原文 title_raw/summary_raw
  • 任何写文件/覆盖导出前先确认输出路径与是否覆盖

如何运行

CLI 命令

# 进入脚本目录
cd skills/public/ai-news-digest/scripts

# 获取今天的资讯摘要
python run.py --day 今天

# 获取昨天的资讯
python run.py --day yesterday

# 如遇本地 SSL 证书链问题(不推荐),可禁用校验
python run.py --day yesterday --insecure

# 指定日期
python run.py --day 2026-01-15

# 输出 JSON 格式
python run.py --day 今天 --format json

# 输出分享图片(需安装 Pillow)
python run.py --day 今天 --format image

# 输出横版图片(适合公众号)
python run.py --day 今天 --format image --image-preset landscape

# 输出浅色主题图片
python run.py --day 今天 --format image --image-theme light

# 写入文件
python run.py --day 今天 --out digest.md

# 使用 LLM 翻译(需配置 API key)
python run.py --day 今天 --llm

# 详细输出
python run.py --day 今天 --verbose

# 运行冒烟测试
python run.py --test

CLI 参数

参数说明默认值
--day, -d日期(今天/昨天/前天/YYYY-MM-DD)今天
--since起始时间(ISO 8601)-
--until结束时间(ISO 8601)-
--tz时区Asia/Shanghai
--lang, -l输出语言(zh/en)zh
--format, -f输出格式(markdown/json/image)markdown
--image-preset图片尺寸(portrait/landscape/square)portrait
--image-theme图片主题(dark/light)dark
--out, -o输出文件路径-
--topics, -t主题过滤(逗号分隔)全部
--sources, -s信源过滤(ID,逗号分隔)全部
--max最大条数20
--max-per-topic每主题最大条数5
--llm使用 LLM 翻译
--verbose, -v详细输出
--insecure禁用 SSL 证书校验(不推荐)

脚本模块说明

脚本功能
run.pyCLI 入口,整合所有模块
time_window.py时间窗口解析
fetch_feeds.pyFeed 抓取(缓存/限速/重试)
parse_feeds.pyRSS/Atom 解析与规范化
dedupe.py去重与多信源合并
classify_rank.py主题分类与排序
render_digest.pyMarkdown/JSON 渲染
render_image.py图片渲染(社交分享卡片)
summarize_llm.pyLLM 翻译(可选)

依赖

必需(Python 标准库):

  • Python 3.10+
  • 无第三方依赖即可运行 Markdown/JSON 输出

可选(增强功能):

  • Pillow: 图片渲染功能(--format image
  • pyyaml: 更完整的 YAML 解析(脚本内置简化解析器,无需安装也能正常加载 sources.yaml
  • anthropicopenai: LLM 翻译功能

安装可选依赖

# 安装图片渲染支持
pip install Pillow

# 安装所有可选依赖
pip install Pillow pyyaml anthropic
注意: - 未安装 Pillow 时,Markdown 和 JSON 输出正常工作,仅图片输出不可用 - 未安装 pyyaml 时,脚本会使用内置的简化 YAML 解析器,可正常加载完整信源列表

资源

  • 数据模型与输出规范:references/output-spec.md
  • 信源注册表:references/sources.yaml
  • 信源评估说明:references/sources.md
  • 时间窗口规范:references/time-window.md
  • 主题关键词:references/topic-keywords.md
  • 翻译规范:references/translation.md
  • Markdown 模板:assets/digest-template.md
  • LLM 提示词:assets/summarize-prompt.md

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Claude Code

28.07%
按下载量换算215

Codex

22.41%
按下载量换算171

OpenCode

17.27%
按下载量换算132

Antigravity

12.32%
按下载量换算94

Gemini CLI

8.14%
按下载量换算62

windsurf

3.43%
按下载量换算26

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。

来源信息

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