AI News Digest Skill

You are generating today's AI industry news digest in Chinese-friendly format.

⚠️ 核心原则(v3.1 新增 · 高于一切其他规则)

信源真实性 > 信号广度。宁可漏报,不要错报。

WebSearch 的二手报道可能有 3 类污染:

1. 媒体夸张标题(如"全面换装""彻底颠覆"等营销语)
2. SEO 投毒 / 虚构页面(看似官方域名但实际是仿冒/虚构内容)
3. AI 生成的虚假新闻被搜索引擎索引

任何 T+1 信号在写入最终报告前必须通过 Step 6.5 事实核查。无法 verify 的内容 → 标⚠️或剔除,不要为了凑条数硬上。

Step 1: Parse parameters & determine output path

1.1 解析用户调用 prompt 里的可选参数

path=\x3C路径>: 覆盖默认输出位置

mode=\x3C模式>: 同日文件冲突时的行为, 详见 Step 1.6:

• mode=update (别名: u / 合并 / merge): 更新累积模式 (A)
• mode=snapshot (别名: s / 快照): 新建独立副本 (B)
• mode=skip: 跳过本次, 不抓取

自然语言推断 (用户没显式带 mode= 但表达了意图也能识别):

• "不要覆盖" / "另存一份" / "保留原版" / "保留之前的" → 等价 mode=snapshot
• "更新到最新" / "合并今天新增" / "拿最新版本" → 等价 mode=update
• "看看上次的就行" / "别跑" / "我先不抓" → 等价 mode=skip

1.2 确定输出路径

Default path: ~/Desktop/ai-news/YYYY-MM-DD.md,使用今天的日期 (YYYY-MM-DD 格式)。

如果用户用 path= 指定, 使用用户路径。

如果目标路径已存在文件 → 进入 Step 1.6 同日冲突处理, 不要直接覆盖也不要直接 -second.md。

确保父目录存在 (无论是默认路径还是 path= 自定义路径, 父目录不存在都先创建)。先判断当前 OS 用对应命令:

macOS / Linux / WSL / Git Bash (bash):

mkdir -p "$(dirname \x3C最终目标路径>)"

Windows PowerShell:

New-Item -ItemType Directory -Force -Path (Split-Path -Path "\x3C最终目标路径>" -Parent) | Out-Null

具体例子:

• 默认 Unix: mkdir -p ~/Desktop/ai-news/
• 默认 Windows: New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$env:USERPROFILE\Desktop\ai-news"
• 自定义 Unix path=~/Documents/digests/today.md → mkdir -p ~/Documents/digests/
• 自定义 Windows path=$env:USERPROFILE\Documents\digests oday.md → New-Item -ItemType Directory -Force -Path "$env:USERPROFILE\Documents\digests"

Windows 默认输出路径用 $env:USERPROFILE\Desktop\ai-news\YYYY-MM-DD.md (PowerShell 也支持 ~ 但 $env:USERPROFILE 更明确稳定)。

获取今天日期 (YYYY-MM-DD 格式):

Unix:

date +%Y-%m-%d

Windows PowerShell:

Get-Date -Format "yyyy-MM-dd"

配置说明:

• 默认输出目录可在 SKILL.md 顶部自行替换 (例如改为 ~/Documents/ai-news/),改完后下面 Step 1.5 / Step 6.7 的路径要同步改
• 运行时通过 path= 参数可临时覆盖默认值
• 日期基于运行机器的本地时区, 跨时区团队请注意

Step 1.6: Same-day file conflict handling

(Step 1.2 检测到目标文件已存在时执行本步)

1.6.1 判断当前 runtime 是否交互式

你 (执行本 skill 的 LLM) 需要判断当前 agent runtime 是否能即时收到用户回复:

交互式 runtime (可问用户):

• Claude Code REPL — 用户在终端等回答
• Cursor chat — 用户在 IDE chat 框等回答
• 其他原生 chat 界面的 agent

非交互式 runtime (不能问 / 不该问):

• Codex CLI 任务执行模式 — 一次性命令, 跑完返回, 无人值守
• cron 定时任务 — 完全后台
• API / SDK 后台调用 — 程序在用, 没有人类用户
• 桥接 chat (Discord/Slack bot 转发) — latency 高, 不建议问

1.6.2 决策树

1. 用户 trigger 带了 mode= 参数 / 等价自然语言意图 → 直接按参数走, 跳过询问 + 跳过 runtime 检测
2. 没显式 mode + 交互式 runtime → 询问用户三选一 (A/B/C), 等用户回答后再继续 Step 2
3. 没显式 mode + 非交互式 runtime → 默认走 A (更新累积), 不询问

1.6.3 询问模板 (交互式 runtime + 没显式 mode 时使用)

向用户说一段大致如下的话, 然后等用户回答, 不要开始 Step 2 抓取:

检测到今天已经生成过 ~/Desktop/ai-news/YYYY-MM-DD.md (上次 HH:MM 生成)。

要怎么处理?
  A · 更新到最新累积版本 (推荐): 旧版自动归档到 .archive/, 新版包含当日全部抓取
  B · 新建独立副本: 写到 -second.md, 不影响原文件
  C · 跳过本次: 不抓取, 看上次的就行

请回答 A/B/C, 或直接说想要的行为 (例如"更新" / "另存一份" / "别跑")。

1.6.4 三种模式的具体执行

A · 更新累积模式 (mode=update):

1. 把现有 YYYY-MM-DD.md 移动到归档目录, 文件名带时间戳: ~/Desktop/ai-news/.archive/YYYY-MM-DD-HHMMSS.md (例: 2026-05-24-080012.md)
2. 归档目录不存在则先创建 (mkdir -p ~/Desktop/ai-news/.archive/ 或对应 Windows 命令)
3. Step 1.5 收集 baseline 时, 把这份归档旧版本也读进来 (同日已收录的内容必须去重)
4. Step 2-9 正常执行, 写新版本到 YYYY-MM-DD.md
5. Step 9 输出末尾追加一行: **Updated at HH:MM** · +N new items since previous run (archived: .archive/YYYY-MM-DD-HHMMSS.md)

B · 新建独立副本 (mode=snapshot):

1. 检测 YYYY-MM-DD-second.md 是否存在, 不存在用这个; 存在用 YYYY-MM-DD-third.md (依次类推)
2. Step 1.5 baseline 不读同日的其它副本 (各副本互相独立, 等同 v1.0.x 行为)
3. Step 2-9 正常执行, 写到副本路径

C · 跳过 (mode=skip):

1. 不执行任何抓取
2. 直接回复用户: 今日日报已存在 \x3C路径> (上次 HH:MM 生成), 本次未重新生成。如需更新可说"生成今日 AI 日报 mode=update"。
3. 任务结束

Step 1.5: Read recent 3-day digests for dedup baseline

读取 baseline 的两个来源:

(a) 过去 3 天的日报: 如果 ~/Desktop/ai-news/ (或自定义默认目录) 下存在过去 3 天的 YYYY-MM-DD.md 命名文件, Read 提取标题列表 (不需要读全文)。

(b) 同日旧版本 (仅当 Step 1.6 走 A 更新累积模式): Step 1.6.4 A.1 把当日旧版本归档到 .archive/YYYY-MM-DD-HHMMSS.md, 额外 Read 这份归档文件提取标题, 一起合并进 baseline。这一步是为了让"更新累积"模式真正做到只列新增, 不重复 8 点版本已收录的条目。

合并 (a) + (b) 得到完整 baseline 标题列表。

Step 6.1 去重时, 把当天候选条目跟 baseline 对比, 标题语义相似度 ≥ 70% 的视为重复, 剔除。

过去 3 天若没有日报文件且当日没有旧版本, 跳过本步, 不影响后续流程。

Step 2: Fetch Tier 1 (English, must · all 5)

WebFetch each source。不同源用不同 prompt, 不要套统一模板:

1. Hacker News Front Page · https://news.ycombinator.com/

   • Prompt: 提取首页 top 30 stories 里 AI 相关的 (Claude/GPT/Gemini/LLM/Agent/RAG/MCP/embedding/foundation model/AGI/Anthropic/OpenAI/DeepSeek/Qwen/HuggingFace/diffusion/tokenizer/fine-tuning/reasoning model 等关键词), 每条返回 标题/URL/分数/comments 数/1 句要点

2. Anthropic News · https://www.anthropic.com/news

   • Prompt: 提取最新 5 篇 announcement, 每条返回 标题/URL/发布日期/1 句核心要点

3. OpenAI 动态 · ⚠️ openai.com/news/ 直接 WebFetch 会 403 → 改用 WebSearch 关键词:OpenAI announcement 2026 latest 或 "OpenAI" news this week(在 Step 5 一并跑)

4. Latent Space · https://www.latent.space/feed (RSS, 主页 WebFetch 抓不到列表)

   • Prompt: 提取 RSS feed 最新 3 篇文章, 每条返回 标题/URL/发布日期/1 句要点

5. HuggingFace Blog · https://huggingface.co/blog

   • Prompt: 提取最新 5 篇 blog post, 每条返回 标题/URL/发布日期/1 句要点

Step 3: Fetch Tier 2 (Chinese, must · all 3)

WebFetch, 每个中文源单独写 prompt (不要套统一模板):

• 量子位 · https://www.qbitai.com/

  • Prompt: 提取首页今天最新的 5-10 条 AI 资讯文章, 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

• 机器之心 · https://www.jiqizhixin.com/

  • Prompt: 提取首页今天最新的 5-10 条 AI 资讯, 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

• 36 氪 AI 频道 · https://36kr.com/information/AI/

  • Prompt: 提取首页今天最新的 5-10 条 AI 类资讯, 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

Step 4: Fetch Tier 3 (rotation pool · pick 2 of 4)

根据 Tier 1/2 抓到的内容判断今天的热点方向,从下面 4 个里挑 2 个最相关的抓 (轮换池, 用通用模板即可):

通用 WebFetch prompt: 提取页面上最新的 5-10 条 AI 相关内容, 每条返回 标题/URL/发布时间/1 句核心要点

保底规则:如果完全没有明显热点方向,默认选 Google AI Blog + TechCrunch AI(覆盖商业模型 + 融资动态)。

⚠️ 注意:Reddit 域名(www.reddit.com)被 Claude Code WebFetch 硬屏蔽,不能直接抓。当天若主题涉及开源/本地模型,在 Step 5 加 r/LocalLLaMA top posts 类关键词替代。

Step 5: Tier 4 · T+1 主体配套搜索 (WebSearch)

基于 T+0 直抓 / T+1 WebSearch 双引擎模式,主体源每个跑一条配套 WebSearch 抓官方主页漏掉的 3 类内容:

1. 子站 / 子页面发布(如 red.anthropic.com 的模型预览)
2. 第三方独家报道(TechCrunch / VentureBeat 类)
3. 被投资 / 被收购等"自己不发"的新闻

5.1 主体配套搜索(必跑 5-6 个)

按 Tier 1/2 主体跑配套 WebSearch:

5.2 突发热点搜索(动态 2-3 个)

基于 Tier 1-3 抓到的信号,跑 2-3 个突发关键词:

• 当天反复出现的公司/模型 → 跑该名字
• 例:\x3C某新模型> release / \x3C某收购事件> details

保底关键词(完全没明显热点时):

• AI news today
• Claude OR GPT OR Gemini latest

Step 6: Filter, dedupe, and choose authoritative link (T+0 优先)

整合 Tier 1-4 抓到的所有内容,做去重 + 链接择优 + 排序 + 筛选:

6.1 去重 + 链接择优(关键新规则)

同一新闻被多个引擎抓到 → 优先用 T+0 直抓的官方原文链接,T+1 WebSearch 仅作交叉验证或备份。

链接优先级:

1. 🥇 T+0 直抓的官方源(anthropic.com / openai.com / huggingface.co 等)
2. 🥈 第一手报道(TechCrunch / Bloomberg / The Verge 等知名媒体的独家)
3. 🥉 二手解读 / 列表(VentureBeat / Fool / Releasebot 等聚合站)

去重逻辑:

• 标题/主题相似 → 合并为一条
• 保留信息最完整的描述 + 用最高优先级的链接
• 已经在 Step 1.5 baseline 里的 (语义相似度 ≥ 70%) → 剔除, 不放入今天日报
• 在底部"参考来源"小字标注其他报道源(可选)

过滤掉:

• 纯 tutorial / 教程类
• 求 GitHub star 的项目
• 学术论文(没有产品落地暗示的纯研究)
• 纯 listicle(top 10 / best of)

排序优先级(从高到低):

1. 行业级影响(产品发布 / 公司战略 / 监管政策)
2. 技术新颖性(新架构 / 新方法 / 新模型)
3. 商业信号(融资 / 收购 / 合作)
4. 通用 curiosity 内容

最终选 10-15 条,分到 3 个 section:

• 一、今日要闻 (5-8 条 · 信号最强)
• 二、技术热点 (3-5 条 · 模型/工具/基础设施)
• 三、行业动态 (3-5 条 · 商业/融资/公司动态)

Step 6.5 · 信源可信度评估 + 事实核查(v3.1 新增 · 强制执行)

对 Step 6 筛选后的每条候选条目,先做信源评级,再决定是否保留。

6.5.1 三档评级

6.5.2 域名白名单(可作 verify 源)

官方第一手(.com/.cn 主域):

• anthropic.com / openai.com / huggingface.co / deepseek.com / qwen.alibaba.com 等模型公司主域
• google.com / blog.google / aws.amazon.com 等云厂商
• github.blog(GitHub 官方)

知名媒体(可作交叉验证):

• 国际:Bloomberg / Reuters / TechCrunch / The Verge / WIRED / VentureBeat / CNBC / Axios / The Information
• 国内:36 氪 / 量子位 / 机器之心 / 钛媒体 / 品玩 / 新浪财经 / 界面新闻

6.5.3 域名黑名单(纯 SEO 站,不可信)

绝对不要使用,即使 WebSearch 返回:

• fazm.ai / aitooldiscovery.com / releasebot.io / felloai.com
• letsdatascience.com / ghost.codersera.com / igmguru.com
• techaimag.com / theneuron.ai 这类聚合 SEO 站
• 任何 .ai / .blog 后缀但作者匿名 / 无明确组织背景的站
• 任何子域名异常的"看似官方"页面(如 red.anthropic.com 这种 v3 实测被识别为虚构的)

6.5.4 数字与名称的合理性核查

红旗信号(出现就要重新 verify):

• 数字异常大($100B+ 募资 / 万亿参数等) → 必须 fetch 官方公告确认
• 公司"全面换装"、"彻底颠覆"、"告别 X"等营销语 → 大概率是夸张标题
• 没听说过的产品名 + 没在官方 News 出现 → 可能是 SEO 投毒
• 同一新闻只有 1 个二手来源,没有任何官方/Tier 1 媒体跟进 → 可疑

6.5.5 实战工作流

对每条候选条目:
  1. 评级 → 🟢 / 🟡 / 🔴
  2. 🔴 → 直接剔除
  3. 🟡 → fetch 一次最权威源(优先官方,其次白名单媒体)
     - fetch 内容支持 → 升级为🟢保留 + 用最权威链接
     - fetch 不支持 / 链接 404 / 403 → 降为 🔴 剔除 OR 标 ⚠️ "未 verify"
  4. 🟢 → 直接保留

最终原则:
- 宁可日报少 5 条都是 🟢/🟡 verified,
- 也不要 19 条里有 6 条 🔴 未 verify(这就是 v3 翻车的具体场景)

6.5.6 透明度规则: 必须在最终日报里标注每条的可信度

Step 9 输出时, 每条新闻的标题末尾必须加一个 emoji 标可信度:

• 🟢 — 高可信 (T+0 官方源 + 原文支持你写的内容)
• 🟡 — 中可信 (T+1 多家媒体交叉报道, 已 fetch verify 通过)
• ⚠️ — 单一来源 / 未完全 verify (极特殊情况下保留的爆料, 不建议出现在精选日报)

注: 🔴 标记应在 Step 6.5.5 阶段就被剔除, 不应出现在最终日报。

示例:

• ### [Project Glasswing: An Initial Update](URL) 🟢
• ### [某条多家媒体报道但官方未确认](URL) 🟡
• ### [某条单源爆料](URL) ⚠️

这个标注让用户一眼看出哪些是 T+0 verified 的硬信号, 哪些是 T+1 交叉验证的中可信, 读者可按可信度自己分级阅读, 不需要全盘信任每一条。

Step 6.7 · Fail-safe threshold check

如果 Tier 1 (英文官方源) 成功抓取的源 \x3C 2 个, 整个任务 abort, 写入最简错误报告并退出, 不要继续到 Step 7-9。

错误报告格式:

# AI 资讯日报 · YYYY-MM-DD (生成失败)

> Tier 1 抓取失败 (成功源 \x3C 2),
> 为避免输出全中文的"全球 AI 日报"误导用户, 任务终止。

**失败源**:
- [源名] · 原因:[404 / timeout / robots / 其他]
- ...

**成功源**(本来应该用上但因 Tier 1 不足放弃):
- [Tier 2 / Tier 3 源列表]

**建议**: 检查网络 / 各源 URL 是否变化 / Anthropic WebFetch 是否正常, 稍后重试。

写入路径同 Step 1 (~/Desktop/ai-news/YYYY-MM-DD.md 或 path= 指定)。

设计原则: Tier 1 是这个 skill 的事实锚, Tier 1 失守 → 输出全中文的"全球 AI 日报"会误导用户, 宁可任务失败也不出劣质日报。

Step 7: Translate English entries

英文源条目 必须做以下处理:

• ✅ 保留原英文标题作为 markdown 链接:[Original English Title](URL)
• ✅ 下一行加 **[中文译]**: + 中文翻译标题
• ✅ 摘要(**摘要**:)用中文写,无论原文什么语言
• ✅ "为什么值得关注"(**为什么值得关注**:)用中文写

中文源条目:

• 标题保持中文(不需要翻译,不需要 [中文译] 行)
• 摘要保持中文

Step 8: Generate trend summary (3-5 themes)

读完所有筛选后的条目,识别 3-5 个底层主题。每个主题:

• 一句加粗的中文主题句
• 一句中文解释这个跨条目的模式
• (可选)引用 1-2 条具体新闻作证据

好主题的特征:

• 跨多条新闻的共同模式(不是单条新闻总结)
• 揭示行业动向(不是表面描述)
• 具体可验证(不是空泛感慨)

好主题示例:

• "长上下文进入工业级:Anthropic 1M + 国产玩家也在跟进,长文档类应用门槛大降"
• "Agent 评估工具开始独立成赛道:LangFuse / Braintrust 都拿到融资"
• "国产模型在数学推理上进入第一梯队:DeepSeek R1 + 腾讯混元 + 通义都在 GSM8K 接近 95%"

避免的坏主题:

• "AI 发展很快"(空泛)
• "今天有很多 OpenAI 新闻"(描述不是判断)
• "未来值得期待"(无信息量)

Step 9: Write the markdown file

按以下完整格式写入文件:

# AI 资讯日报 · YYYY-MM-DD

> 生成时间:YYYY-MM-DD HH:MM
> 资讯源:HN / Anthropic / OpenAI / Latent Space / HuggingFace / 量子位 / 机器之心 / 36 氪 + 轮换 [X] / [Y]
> 共 N 条精选

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## 一、今日要闻 (5-8 条)

### [Original English Title](URL) 🟢
**[中文译]**:中文翻译标题(英文源必填)
**来源**:Anthropic News
**摘要**:1-2 句中文摘要
**为什么值得关注**:1 句中文(可选)

### [中文原标题](URL) 🟢
**来源**:量子位
**摘要**:1-2 句中文摘要(中文源不需要 [中文译] 行)
**为什么值得关注**:1 句中文(可选)

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## 二、技术热点 (3-5 条)

[同上格式]

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## 三、行业动态 (3-5 条)

[同上格式]

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## 四、今日趋势总结

- **主题 1 · [简短主题词]**:一句话中文归纳跨条目的模式
- **主题 2 · [简短主题词]**:同上
- **主题 3 · [简短主题词]**:同上

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**今日值得深读 (可选)**:
- [文章标题](URL) —— 一句话中文推荐理由

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**抓取失败记录**(如有):
- [源名] · 原因:[404 / timeout / robots]

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*Generated by ai-news-digest skill · Tier 1+2 必查 · Tier 3 选用了 [X] / [Y]*

Step 10: Confirm to user

写完文件后,打印一句中文确认:

AI 资讯日报已生成: \x3C完整路径>
共 N 条资讯 · M 个趋势主题
英文条目 X 条(已翻译) · 中文条目 Y 条
Tier 3 选用了:\x3C两个源名>

Constraints (汇总)

• 不要把全部抓到的内容塞进文件 —— 只保留 10-15 条精选
• 中文源保持原文 / 英文源必加 [中文译] 标题 + 中文摘要(用户主要诉求)
• 不要重复总结同一新闻
• 摘要必须 ≤ 2 句话
• 趋势总结必须基于今天抓到的真实内容,不要编造行业判断
• 单个 Tier 1/2 源抓取失败(404 / 超时 / robots 拦截)→ 在文件末尾"抓取失败"小节记录, 继续其他源
• 但 Tier 1 \x3C 2 个源成功 → 触发 Step 6.7 abort, 不要继续 Step 7-9
• URL 必须是真实抓到的,不要凭记忆构造
• 标题必须忠于原文(英文翻译要准,不要发挥)
• 每条新闻标题末尾必须标可信度 emoji (🟢 / 🟡 / ⚠️, 见 Step 6.5.6); 🔴 应在 Step 6.5.5 剔除阶段处理而不是出现在日报
• 同日重跑必须走 Step 1.6 决策树 (mode 参数 → 交互询问 → 非交互默认 A), 不要直接覆盖或直接 -second.md
• 跨 runtime 兼容: Claude Code / Cursor 等交互式 runtime 询问用户; Codex / cron / API 等非交互 runtime 默认 A (更新累积)

调用示例

基础触发 (任一种说法都行)

生成今日 AI 日报
今天有什么 AI 新闻
用 ai-news-digest 跑一下今天的资讯

自定义输出路径

ai-news-digest path=/path/to/custom.md
生成今日 AI 日报 path=~/Documents/digests/today.md

同日重跑显式模式 (跳过 Step 1.6 询问)

生成今日 AI 日报 mode=update     # 更新累积 (覆盖旧版 + 归档)
生成今日 AI 日报 mode=snapshot   # 新建副本 -second.md
生成今日 AI 日报 mode=skip       # 跳过本次, 看上次的就行

等价自然语言 (无需记参数名)

生成今日 AI 日报, 不要覆盖之前的           # = mode=snapshot
今天 AI 新闻, 合并到现有日报里             # = mode=update
ai-news-digest, 看看上次的就行             # = mode=skip

cron / 自动化调用 (非交互场景)

非交互式 runtime 调用本 skill 时, 同日重跑会自动走 mode=update (Step 1.6 默认 A)。如果想要别的行为, 必须在 trigger 里显式带 mode= 参数:

# cron 每天早晚各跑一次, 用 update 模式累积
@daily echo "生成今日 AI 日报 mode=update" | claude-code

Claude 基于 description 自动识别意图 + 解析参数 + 调用本 skill。