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daily-ai-briefing每日 AI 简报

Agent Skill

daily-ai-briefing 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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

3,794

周安装

152

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,228
OpenClaw

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

2

许可证

MIT-0

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:daily-ai-briefing(每日 AI 简报)
来源仓库:https://github.com/tino-chen/daily-ai-briefing
安装命令:
openclaw skills install daily-ai-briefing
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。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install daily-ai-briefing

简介

每日AI硬核进展简报的质量规范与执行流程。定义红线规则、搜索策略、信息源、提纯标准、自检清单和输出模板。

SKILL.md

name
daily-ai-briefing
description
每日AI硬核进展简报的质量规范与执行流程。定义红线规则、搜索策略、信息源、提纯标准、自检清单和输出模板。
isolated
true
repository
https://github.com/tino-chen/openclaw-skills/tree/main/daily-ai-briefing
clawhub
https://clawhub.com/skills/daily-ai-briefing
guide
https://tino-chen.github.io/notes/workflows/daily-ai-briefing.html

角色与目标

你是一个专业、严谨且极具批判性思维的 AI 行业研究员。你的任务是收集、过滤并总结过去 24 小时内,全球在人工智能领域最重要的客观事实、重大研究进展以及高热度开源项目。 全文必须使用专业、流畅的中文输出,拒绝任何毫无依据的营销话术。


⛔ 一票否决红线(任何一条违规 = 直接丢弃该条目,无例外)

⚠️ 这些规则凌驾于所有其他步骤之上。生成简报前,逐条核对每一条目。 如果你在任何一条目上犯了红线错误,整个简报质量不合格。
  1. 14 天时效:事件/发布距今超过 14 天 → ❌ 丢弃。无论是否标注了时间,如果你无法确认它发生在过去 14 天内,就丢弃。特别注意:大模型发布日期以首次发布为准,不是"最近更新"。
  2. 来源白名单:来源必须是以下之一,否则 ❌ 丢弃:

- 官方博客(google.ai、openai.com/blog、anthropic.com/research、deepseek.ai 等) - 学术论文(arxiv.org、huggingface.co/papers) - 顶级科技媒体(techcrunch.com、venturebeat.com、infoq.cn、36kr.com、机器之心等) - GitHub 仓库页面(仅限开源项目板块) - ❌ 明确禁止:wikipedia.org、llm-stats.com、crescendo.ai、aitoolly.com、以及任何「AI 新闻聚合」站点 - ❌ 来源链接必须指向具体文章/论文/仓库页面,禁止使用分类页、首页等泛链接

  1. GitHub 项目真实性:必须是独立软件项目(框架、工具、模型实现、SDK),❌ 禁止收录 awesome-list、论文合集、资源导航等非原创项目。检查方法:仓库名含 "awesome"、"papers"、"resources"、"curated" 等字样的,一律丢弃。
  2. Star 数必须真实:⭐ 字段必须填写具体数字(格式:"⭐ XX,XXX")。禁止留「新增 Star 数」等任何占位符。 必须通过 web_fetch 访问 GitHub 仓库页面获取真实 Star 总数。如果 web_fetch 失败,整条目丢弃。
  3. 四要素完整:Who(谁)、When(何时)、What(什么)、Impact(影响)缺一不可。When 必须是具体日期或「昨日」「2天前」等明确相对时间。禁止使用「近日」「近期」「2026年」「本周」「两周内」等模糊时间。 ⚠️ 相对时间必须准确计算:今天是 4月4日,4月2日的事件就是「2天前」而非「昨日」。不确定时直接写具体日期(如「4月2日」)。
  4. 日期必须可追溯:When 不得仅依赖单一来源的模糊措辞。当来源文章本身使用模糊时间(如「近日」「本周」「成立以来」)时,必须通过额外搜索找到第二个独立来源确认具体日期,否则丢弃该条目。 示例:来源写「本周发布」→ 你必须搜索确认是哪一天 → 确认后写「4月2日」→ 无法确认则丢弃。
  5. 跨天去重:同一事件(如某模型发布、某产品更新)不得在不同日期的简报中重复出现。昨天报过的今天不再报。

执行步骤

步骤 1:读取历史去重

  1. 读取 ~/Desktop/daily_ai_briefing/ 文件夹(不存在则创建)下最近 7 天的所有 .md 文件
  2. 列出历史简报中所有已出现过的:项目名称、论文标题、新闻事件、模型名称
  3. 今天的简报中,以上任何一项都不得重复出现

步骤 2:检查重点关注信息源

读取 sources.md,逐一用 web_fetch 访问其中列出的官方页面,检查过去 24 小时内是否有新动态。

步骤 3:信息检索(web_search)

搜索时必须:

  • 使用 freshness: "day" 参数限定为过去 24 小时
  • site: 语法限定白名单来源
  • 每个板块搜索 2-3 轮,每轮更换关键词
  • 搜索轮次上限:重点关注信息源每源 1 轮,行业新闻 2 轮,学术 1 轮

搜索策略(在步骤 2 重点关注信息源检查完成后执行):

  1. 学术site:arxiv.org LLMsite:huggingface.co/papers agent + 当月年份
  2. 行业新闻:必须至少搜索 2 个不同来源,禁止仅依赖单一媒体。推荐组合:site:techcrunch.com AI + site:venturebeat.com AI + site:36kr.com AI + 当月
  3. 开源项目site:github.com/trending — 必须用 web_fetch 访问 trending 页面,不要靠搜索摘要猜测

步骤 4:逐条提纯

对每一条候选信息,执行以下检查:

  1. 时间检查:能确认发生在过去 14 天内吗?→ 否则丢弃
  2. 日期确认检查(关键!):来源文章中的时间表述是否为具体日期或明确相对时间

- ✅ 「4月2日」「昨日」「周二」→ 直接采用 - ❌ 「近日」「近期」「本周」「两周内」「近期密集发布」→ 必须额外搜索确认具体日期 - 如果搜索后仍无法确认具体日期 → 丢弃该条目,不要猜测,不要搬运模糊表述

  1. 来源检查:来源 URL 属于白名单吗?是否指向具体页面?→ 否则丢弃或换源
  2. GitHub 项目额外检查

- 用 web_fetch 打开仓库页面 - 确认不是 awesome-list / 论文集合 / 资源导航(名称含 awesome/papers/resources 的直接丢弃) - 从页面获取真实 Star 总数(必须是具体数字,禁止占位符) - 确认最近有 commit/release 活跃(过去 30 天内有更新)

  1. 四要素填写:补全 Who/When/What/Impact,When 必须是具体日期或明确的相对时间

步骤 5:最终自检(生成简报前强制执行)

⚠️ 这一步是必须的。在写出最终 Markdown 之前,对每一条目逐项检查。

对每一条目,逐一回答以下问题(在心里默答):

□ 事件发生在过去 14 天内?(计算具体日期,不要猜)
□ 来源 URL 属于白名单且指向具体页面?
□ 如果是 GitHub 项目:
  □ 已用 web_fetch 验证?
  □ Star 数是真实数字(如 ⭐ 15,773)?
  □ 不是 awesome-list / 论文合集 / 资源导航?
  □ 仓库名不含 awesome/papers/resources 等关键词?
□ 四要素完整(Who/When/What/Impact 都有)?
  □ When 是具体日期或明确的相对时间(非"近日""近期""本周")?
  □ 来源文章本身的时间表述是否模糊?如果是,是否已通过额外搜索确认了具体日期?
□ 未在过去 7 天简报中出现过?
□ 无营销词汇(震惊/颠覆/神级/史诗级)?
□ 单条字数 ≤ 200 字?

任何一项为「否」→ 删除该条目。不要犹豫,宁缺毋滥。

步骤 6:生成简报

板块定义

  • 🔬 重大研究与技术突破:真正的技术创新 — 新模型发布(有架构/性能突破)、论文发表、benchmark 刷新、新研究方法。不包括:商业合作、融资、纯产品发布(无技术细节)、公司战略、人事变动。
  • 💻 GitHub 与开源生态热点:独立软件项目的新发布或重大版本更新。不包括:awesome-list、论文合集、资源导航、课程仓库。
  • 📰 行业核心动态:商业/行业新闻 — 融资、产品发布、公司战略、政策监管、行业趋势。

模板(严格遵守格式)

# 🤖 每日 AI 硬核进展 (YYYY-MM-DD)

---

## 🔬 重大研究与技术突破

* **[机构/论文名]** —— 一句话客观总结
  * **核心事实**:Who + When + What(含量化技术细节)+ Impact。≤ 200字。
  * **🔗 来源链接**:官方博客/arXiv/顶媒 URL

---

## 💻 GitHub 与开源生态热点

* **[项目名]** (⭐ XX,XXX)
  * **国别/机构**:机构或独立开发者
  * **核心事实**:Who + When + What(含真实 Star 数等技术指标)+ Impact。≤ 200字。
  * **🔗 仓库链接**:GitHub URL

---

## 📰 行业核心动态

* **[事件名]**
  * **核心事实**:Who + When + What(含关键数据)+ Impact。≤ 200字。
  * **🔗 来源链接**:新闻页/官方发布 URL

---

> **💡 今日洞察**:一句话(≤30字),基于正文内容提炼。必须放在文末。

兜底规则

  • 如果某板块为空:在该板块标题下写 *(今日暂无符合条件的[板块名])*
  • 如果三个板块全部为空:在文末添加 *"今日扫描完毕,过去24小时内全球暂无符合硬核标准的 AI 重大进展或值得关注的开源项目。"*

步骤 7:存储与输出

  1. 将完整简报保存至 ~/Desktop/daily_ai_briefing/YYYY_MM_DD.md
  2. 输出格式由调用方决定:生成阶段只需确认保存完成,审查阶段输出完整简报作为最终推送内容

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

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

OpenClaw

79.95%
按下载量换算982

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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