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/install ai-tech-tracker
功能描述
获取最新AI技术动向,区分国内和国外市场,追踪各大模型的重点更新优化、重要技术迭代,识别划时代级产品,进行热度评级和专业分析。适用于AI从业者、投资人、技术研究者等关注AI发展的人群。
使用说明 (SKILL.md)
AI技术动向追踪 Skill
用途
本 Skill 用于追踪和分析最新的AI技术发展动向,帮助用户:
- 快速了解国内外AI领域的最新动态
- 追踪各大AI模型的更新和优化
- 识别重要的技术迭代和突破
- 发现潜在的划时代级产品
- 评估技术热度和影响力
- 生成结构化的AI技术周报/月报
覆盖范围
国外市场
- OpenAI: GPT系列、DALL-E、Sora等
- Google: Gemini、PaLM、Bard等
- Anthropic: Claude系列
- Microsoft: Copilot、Azure AI等
- Meta: Llama系列、AI研究
- xAI: Grok等
- 其他: Mistral、Cohere、Stability AI等
国内市场
- 百度: 文心一言、文心大模型
- 阿里: 通义千问、通义万相
- 字节: 豆包、云雀大模型
- 腾讯: 混元大模型
- 智谱: ChatGLM、GLM-4
- 月之暗面: Kimi
- MiniMax: abab系列
- 零一万物: Yi系列
- 百川: Baichuan系列
- 其他: 讯飞星火、商汤、华为盘古等
工作流程
第一步:明确需求
与用户确认以下信息:
- 时间范围:当天 / 本周 / 本月
- 关注区域:国内 / 国外 / 全部
- 关注领域:大模型 / 多模态 / AI应用 / 全部
- 输出格式:简要摘要 / 详细报告
- 特殊关注点:特定公司 / 特定技术方向
第二步:收集信息
2.1 国外AI动态搜索
官方渠道:
- OpenAI Blog:
site:openai.com/blog - Google AI Blog:
site:ai.googleblog.com - Anthropic News:
site:anthropic.com/news - Microsoft AI Blog:
site:blogs.microsoft.com/ai - Meta AI Blog:
site:ai.meta.com/blog
搜索策略:
- 关键词1:
OpenAI GPT update {date} - 关键词2:
Google Gemini new features - 关键词3:
Anthropic Claude release - 关键词4:
AI model benchmark {date} - 关键词5:
LLM breakthrough {date}
技术媒体:
- TechCrunch AI板块
- The Verge AI新闻
- MIT Technology Review
- ArXiv最新论文
- Hugging Face博客
2.2 国内AI动态搜索
官方渠道:
- 百度AI官网:
site:ai.baidu.com - 阿里通义:
site:tongyi.aliyun.com - 字节豆包:
site:doubao.com - 智谱AI:
site:zhipuai.cn - 月之暗面:
site:moonshot.cn
搜索策略:
- 关键词1:
文心一言 更新 {date} - 关键词2:
通义千问 新版本 - 关键词3:
Kimi 大模型 更新 - 关键词4:
国产大模型 发布 - 关键词5:
AI技术突破 国内
技术媒体:
- 机器之心
- 量子位
- 新智元
- 36氪AI板块
- 虎嗅AI板块
2.3 综合信息搜索
技术社区:
- GitHub Trending
- Reddit r/MachineLearning
- Hacker News
- 知乎AI话题
数据平台:
- LMSYS Chatbot Arena排行榜
- OpenCompass评测榜
- SuperCLUE排行榜
- ArXiv论文趋势
第三步:信息筛选和分类
3.1 信息分类维度
按地区分类:
| 类别 | 说明 |
|---|---|
| 国外动态 | OpenAI、Google、Anthropic等 |
| 国内动态 | 百度、阿里、字节、智谱等 |
按类型分类:
| 类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 模型发布 | 新模型或重大版本 | GPT-4、Gemini Ultra |
| 功能更新 | 新增功能或优化 | 代码能力、多模态 |
| 性能提升 | 基准测试提升 | MMLU、HumanEval |
| 产品发布 | AI应用或平台 | Copilot、文心一格 |
| 技术突破 | 算法或架构创新 | MoE、RAG优化 |
| 开源发布 | 开源模型或工具 | Llama 2、ChatGLM |
| 合作动态 | 战略合作或投资 | 微软OpenAI合作 |
按重要性分类:
| 级别 | 说明 | 特征 |
|---|---|---|
| 🔴 划时代 | 行业里程碑 | 全新范式、颠覆性突破 |
| 🟠 重大 | 重要进展 | 显著性能提升、重要功能 |
| 🟡 中等 | 常规更新 | 增量优化、功能增强 |
| 🟢 一般 | 小更新 | Bug修复、小幅优化 |
3.2 筛选标准
重要性判断依据:
- 是否发布新的大模型版本
- 基准测试是否有显著提升
- 是否引入革命性技术
- 是否对行业产生广泛影响
- 是否获得广泛关注(媒体报道、社区讨论)
时效性判断:
- 优先选择1-7天内的最新动态
- 关注即将发布的预告信息
- 追踪长期技术趋势
第四步:深度分析
4.1 模型更新分析
分析维度:
| 维度 | 分析内容 |
|---|---|
| 版本信息 | 版本号、发布时间、更新类型 |
| 核心能力 | 主要功能、适用场景 |
| 性能指标 | 基准测试分数、对比提升 |
| 技术特点 | 架构创新、训练方法 |
| 应用落地 | 实际应用、商业化进展 |
| 竞争优势 | 与竞品的对比分析 |
4.2 技术突破分析
分析框架:
技术背景 → 创新点 → 技术原理 → 应用价值 → 行业影响
分析要点:
- 解决了什么问题
- 相比现有方案的优势
- 技术实现的关键点
- 潜在应用场景
- 对行业的影响预测
4.3 产品发布分析
分析维度:
- 产品定位和目标用户
- 核心功能和特色
- 技术基础(基于什么模型)
- 商业模式和定价
- 竞争优势和差异化
- 市场反响和用户评价
第五步:热度评级
5.1 热度评估标准
| 热度 | 评分 | 标准 | 特征 |
|---|---|---|---|
| 🔥🔥🔥🔥🔥 | 5/5 | 现象级 | 全网热议,行业震动,主流媒体广泛报道 |
| 🔥🔥🔥🔥 | 4/5 | 高热 | 技术社区高度关注,多家媒体报道 |
| 🔥🔥🔥 | 3/5 | 中热 | 专业圈子讨论,部分媒体报道 |
| 🔥🔥 | 2/5 | 低热 | 小众关注,技术社区少量讨论 |
| 🔥 | 1/5 | 微热 | 刚发布或即将过气 |
5.2 热度评估维度
| 维度 | 权重 | 评估方式 |
|---|---|---|
| 媒体曝光 | 25% | 主流媒体报道数量 |
| 社区讨论 | 25% | Reddit、知乎、Twitter讨论量 |
| 技术影响 | 20% | 对技术发展的推动作用 |
| 商业影响 | 15% | 对商业格局的影响 |
| 用户关注 | 15% | 搜索指数、用户反馈 |
第六步:生成报告
6.1 报告结构模板
# AI技术动向周报
> 📅 **统计时间**:{日期}
> 🌍 **覆盖范围**:国内 + 国外
> 📊 **收录动态**:{N}条
---
## 📑 目录
1. [本周亮点](#本周亮点)
2. [国外动态](#国外动态)
3. [国内动态](#国内动态)
4. [技术趋势分析](#技术趋势分析)
5. [热度排行榜](#热度排行榜)
6. [值得关注](#值得关注)
---
## ✨ 本周亮点
### 🔴 划时代级动态
#### {动态标题}
- **涉及公司**:{公司名}
- **动态类型**:{模型发布/技术突破/产品发布}
- **热度**:🔥🔥🔥🔥🔥
- **一句话总结**:{简要描述}
**详细内容**:
{详细描述}
**技术亮点**:
- {亮点1}
- {亮点2}
**行业影响**:
{影响分析}
---
## 🌍 国外动态
### OpenAI
#### GPT-X 更新
- **发布时间**:{日期}
- **更新类型**:{功能更新/性能提升}
- **热度**:🔥🔥🔥🔥
**更新内容**:
{详细内容}
**性能对比**:
| 基准测试 | 之前 | 之后 | 提升 |
|----------|------|------|------|
| MMLU | {分数} | {分数} | {提升} |
| HumanEval | {分数} | {分数} | {提升} |
**来源**:
- [官方公告]({链接})
- [技术报告]({链接})
### Google
...
### Anthropic
...
---
## 🇨🇳 国内动态
### 百度
#### 文心一言更新
...
### 阿里
...
### 字节
...
---
## 📈 技术趋势分析
### 本周技术趋势
{趋势分析}
### 模型能力对比
| 模型 | 公司 | MMLU | HumanEval | 上下文 | 特点 |
|------|------|------|-----------|--------|------|
| GPT-4 | OpenAI | {分数} | {分数} | {长度} | {特点} |
| Gemini | Google | {分数} | {分数} | {长度} | {特点} |
| 文心4 | 百度 | {分数} | {分数} | {长度} | {特点} |
---
## 🔥 热度排行榜
### 国外热度榜
| 排名 | 动态 | 公司 | 热度 | 类型 |
|------|------|------|------|------|
| 1 | {动态} | {公司} | 🔥🔥🔥🔥🔥 | {类型} |
| 2 | {动态} | {公司} | 🔥🔥🔥🔥 | {类型} |
### 国内热度榜
| 排名 | 动态 | 公司 | 热度 | 类型 |
|------|------|------|------|------|
| 1 | {动态} | {公司} | 🔥🔥🔥🔥🔥 | {类型} |
| 2 | {动态} | {公司} | 🔥🔥🔥🔥 | {类型} |
---
## 👀 值得关注
### 即将发布
| 产品/技术 | 公司 | 预计时间 | 期待值 |
|-----------|------|----------|--------|
| {产品} | {公司} | {时间} | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
### 长期趋势
{趋势预测}
---
## 📚 数据来源
- OpenAI Blog
- Google AI Blog
- 机器之心
- 量子位
- LMSYS Chatbot Arena
- ...
---
*报告生成时间:{时间}*
6.2 动态条目格式
### {动态标题}
#### 基本信息
- **涉及公司**:{公司名}
- **发布时间**:{日期}
- **动态类型**:{模型发布/功能更新/技术突破/产品发布/开源发布}
- **重要级别**:{🔴划时代/🟠重大/🟡中等/🟢一般}
- **热度评级**:{🔥🔥🔥🔥🔥/🔥🔥🔥🔥/🔥🔥🔥/🔥🔥/🔥}
#### 动态详情
{详细描述动态内容}
#### 技术亮点
- {亮点1}
- {亮点2}
- {亮点3}
#### 性能数据
| 指标 | 数值 | 对比 | 提升 |
|------|------|------|------|
| {指标1} | {数值} | {对比} | {提升} |
| {指标2} | {数值} | {对比} | {提升} |
#### 影响分析
**对行业的影响**:
{分析内容}
**对竞品的影响**:
{分析内容}
**对用户的影响**:
{分析内容}
#### 相关链接
- [官方公告]({链接})
- [技术报告]({链接})
- [媒体报道]({链接})
- [社区讨论]({链接})
#### 专家观点
> {专家或社区的观点引用}
重要级别定义
🔴 划时代级
定义:具有里程碑意义的技术突破或产品发布
特征:
- 开创全新的技术范式
- 性能有数量级提升
- 对行业产生深远影响
- 引发广泛的社会讨论
示例:
- GPT-4发布
- ChatGPT推出
- Transformer架构提出
- AlphaGo战胜人类
🟠 重大级
定义:重要的技术进展或产品更新
特征:
- 显著的性能提升
- 重要的新功能
- 对竞品形成压力
- 获得广泛关注
示例:
- GPT-4 Turbo发布
- Claude 3系列发布
- 文心一言4.0发布
🟡 中等级
定义:常规的更新和优化
特征:
- 增量式改进
- 功能增强
- 性能小幅提升
- 专业圈子关注
🟢 一般级
定义:小幅更新或维护
特征:
- Bug修复
- 小幅优化
- 文档更新
- 关注度低
输出格式
默认输出为 Markdown 格式,可根据需要转换为:
- Word 文档(.docx)
- PDF 文档
- 网页(HTML)
- 数据表格(Excel/CSV)
注意事项
- 时效性:AI领域变化快,建议标注统计时间
- 准确性:信息来源要可靠,优先官方渠道
- 中立性:客观分析,避免过度吹捧或贬低
- 技术深度:根据受众调整技术细节程度
- 预测谨慎:对未来趋势预测要标注不确定性
示例
示例请求
"帮我整理一下本周AI领域的最新动态,要区分国内国外,重点关注大模型更新"
示例输出流程
- 搜索国外AI动态(OpenAI、Google、Anthropic等)
- 搜索国内AI动态(百度、阿里、字节、智谱等)
- 筛选重要动态,分类整理
- 对每个动态进行深度分析
- 进行热度评级
- 生成结构化报告
参考资料
安全使用建议
This skill appears coherent and limited to aggregating public AI news and generating reports. Before installing: (1) confirm you trust the source — the package has no homepage and comes from an unknown owner; (2) inspect the included files (SKILL.md, install.sh, scripts/ai_tracker.py) yourself — they are short and local-only; (3) run the installer as a normal user (not root) and install into a user-level skills directory; (4) be aware that the skill will instruct the agent to perform web searches and fetch public content — verify sources in generated reports if you rely on them for decisions; (5) if you have concerns, run the installer and skill in an isolated environment or VM.
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: ai-tech-tracker
Version: 1.0.1
The ai-tech-tracker skill bundle is a well-structured tool designed to help an AI agent track and report on AI technology trends. It contains detailed instructions in SKILL.md, a Python helper script (scripts/ai_tracker.py) for data processing, and a standard installation script (install.sh). No evidence of malicious behavior, data exfiltration, or harmful prompt injection was found; all components are consistent with the stated purpose of technology research and reporting.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description (AI tech tracker, reports, heat ratings) match delivered assets: SKILL.md instructions, report template, local Python helper, and an installer. No unrelated credentials, binaries, or config paths are requested.
Instruction Scope
SKILL.md instructs the agent to search public official blogs, tech media, community platforms and aggregate results into reports — exactly the expected scope. The instructions do not ask the agent to read local files, secrets, or transmit unrelated system data.
Install Mechanism
No remote downloads or external extract operations. install.sh copies the local skill bundle into a skills directory, sets permissions, and runs a lightweight local YAML/frontmatter check via python3. This is a low-risk, local installation method.
Credentials
The skill requires no environment variables, credentials, or special config paths. All code operates on local files and in-memory data structures; nothing disproportionate is requested.
Persistence & Privilege
always is false and the installer places files under user-level skills directories (e.g., ~/.claude/skills). The skill does not modify other skills or system-wide settings beyond copying its own files; no elevated or persistent privileged behavior observed.
如何使用
- 确保已安装 OpenClaw(本地或 Docker 部署)
- 在对话框中输入安装命令:
/install ai-tech-tracker - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/ai-tech-tracker触发 - 根据 Skill 的参数说明提供必要输入,即可获得结构化输出
版本历史
v1.0.1
将会以pdf格式输出报纸排版的ai日报
v1.0.0
- 首次发布:ai-tech-tracker 1.0.0 上线。
- 支持追踪国内外主要AI公司的模型、产品、技术更新和重要事件。
- 提供结构化动态归类(地区、类型、重要性)和热度多维度评级。
- 支持生成可定制的AI技术周报/月报(Markdown等多种格式)。
- 适配AI从业者、投资人、技术研究者关注的深度分析与趋势预测需求。
元数据
常见问题
ai日报 是什么?
获取最新AI技术动向,区分国内和国外市场,追踪各大模型的重点更新优化、重要技术迭代,识别划时代级产品,进行热度评级和专业分析。适用于AI从业者、投资人、技术研究者等关注AI发展的人群。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 97 次。
如何安装 ai日报?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install ai-tech-tracker」即可一键安装,无需额外配置。
ai日报 是免费的吗?
是的,ai日报 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
ai日报 支持哪些平台?
ai日报 跨平台运行,可在任意部署了 OpenClaw / Claude Code 的环境中使用(cross-platform)。
谁开发了 ai日报?
由 rumu14(@hwl1413520)开发并维护,当前版本 v1.0.1。
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