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在 OpenClaw 中安装
/install china-briefing
功能描述
多尺度中文资讯简报生成。从一条街道到全球，任意地理范围均可生成。 从主流媒体（Reuters/BBC/新华社）、街道公众号、社交平台（微博/小红书/抖音） 获取资讯，结构化输出。 使用场景：用户要求"简报"、"资讯"、"早报"、"晚报"、"周报"、"XX简报"、 "XX资讯"、"本地新闻"、"国际新闻"、"街道新...
使用说明 (SKILL.md)
China Briefing — 多尺度中文资讯简报
核心能力
任意尺度，一处生成：
- 全球 → 区域（亚太/欧洲/中东） → 国家 → 省 → 市 → 区 → 街道→ 社区
- 每层自动选择匹配的搜索源
简报结构（固定，不省略）
### 🌍 核心结论
[1-2句总结本期最重要的信号/趋势/结论]
### 📌 {日期} {地点} 速报
**头条1 + 头条2 + 头条3**（最多3个，每个含嘟嘟点评）
### 📊 分类热点
[2-4个主题分类，每类2-4条]
### 📈 数据看板
[可选：关键数据表格]
### 🎯 行动建议
[优先级表格：高/中/低]
搜索源库（按尺度选源）
全球尺度（≥5种来源）
| 媒体 | 定位 | 获取方式 |
|---|---|---|
| Reuters | 事实最快 | web_search |
| BBC中文 | 国际视角 | web_search |
| CNN | 突发新闻 | web_search |
| Al Jazeera | 中东独特 | web_search |
| NYT中文 | 深度分析 | web_fetch |
| FT中文 | 经济深度 | web_fetch |
| 日经中文 | 亚洲经济 | web_fetch |
| DW德国之声 | 欧洲+中东 | web_search |
全国尺度
| 媒体 | 获取方式 |
|---|---|
| 新华社 | web_search |
| 央视新闻 | web_search |
| 环球时报 | web_search |
| 观察者网 | web_search |
| 澎湃新闻 | web_search |
省市尺度
| 来源 | 搜索策略 |
|---|---|
| 本地官媒 | "{省/市} 2026 最新动态" |
| 市政府网 | "{省/市} 政府 新闻" |
| 省/市人大 | "{省/市} 人大 会议" |
| 省级日报 | "{省}日报 最新" |
区县街道尺度（核心差异化）
| 来源 | 搜索策略 |
|---|---|
| 政府官网 | "{区/街道名} 2026 最新" |
| 政务公众号 | "{区/街道名} 公众号 民生" |
| 人大/政务 | "{区} 人大 两会 实事" |
| 本地社区 | "{区/街道} 社区 改造 电梯" |
| 本地媒体 | "{市} 新闻 {区}" |
| 本地生活 | "{街道} 公园 学校 医院" |
社交平台
| 平台 | 搜索策略 |
|---|---|
| 微博热搜 | "{关键词} 微博热搜" |
| 小红书 | "{关键词} 小红书" |
| 抖音 | "{关键词} 抖音" |
| Twitter/X | "{关键词} site:twitter.com" |
| "{关键词} site:reddit.com" |
使用流程
用户说 "国际简报"
- 用全球尺度源：Reuters + BBC + CNN + 半岛 + NYT + 新浪国际
- 搜索词："international news latest" + "国际新闻 最新"
- 输出 5-8 来源，标注出处
用户说 "江川路街道简报"
- 用区县街道尺度源
- 搜索词："江川路街道 2026 民生" + "江川路街道 实事" + "闵行区 江川路 新闻"
- 输出 3-5 来源，标注出处
用户说 "上海简报"
- 省市尺度源
- 搜索词："上海 2026 最新动态" + "上海 经济 民生 政策"
- 输出 4-6 来源
用户说 "AI行业简报"
- 行业垂直源 + 社区
- 搜索词："AI news latest 2026" + "AI 大模型 最新"
- 来源：行业媒体 + 社区 + 研报
评论公式
每条头条必须写"嘟嘟点评"，遵守：
❌ 只是描述："XX报道了XXX"
✅ 加背景："XX做XXX，结合之前的YYY，说明ZZZ"
✅ 给观点："这意味着...我看好/担心..."
✅ 连点："这和上个月的XX配对，说明趋势在..."
✅ 对读者："对我们来说，意味着..."
信息筛选
| 问题 | 不通过 → |
|---|---|
| 读者会分享给朋友？ | 去掉 |
| 有实质内容还是标题党？ | 去掉 |
| 来源可靠？ | 换来源 |
| 和读者相关？ | 标注为什么 |
| 能加独特观点？ | 加 |
来源多样性规则
| 尺度 | 最少来源数 | 必须包含 |
|---|---|---|
| 全球 | 5+ | Reuters + 1家中国官媒 + 1家社区 |
| 全国 | 4+ | 至少2家不同立场 |
| 省市 | 3+ | 官方 + 本地 |
| 区县/街道 | 2+ | 政府官网 + 至少1个来源 |
| 行业 | 3+ | 行业媒体 + 社区 |
每条信息必须标注来源。
字数控制
- 核心结论：50-100字
- 每条头条：150-300字（含点评）
- 分类热点：每条30-80字
- 总篇幅：800-2500字
References
- 搜索模板 →
references/search-templates.md - 来源库 →
references/source-library.md
安全使用建议
This skill appears coherent and safe from an internal‑consistency perspective, but consider the following before installing: (1) It scrapes public web and social sources via web_search/web_fetch — confirm that your environment's fetch tools obey site terms, rate limits, and robot policies. (2) No credentials are requested, but some sources (WeChat/Weibo) may return limited results without logins; expect degraded coverage rather than secret exfiltration. (3) If you plan to brief very small communities or include personally identifiable information (PII), be mindful of privacy implications and local regulations. (4) Review source selection rules in references/source-library.md if you want to restrict or prioritize certain media (for political balance or compliance). (5) Run a few non‑sensitive queries to validate outputs and make sure the agent records and cites sources as required by the SKILL.md.
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: china-briefing
Version: 1.0.0
The 'china-briefing' skill bundle is a well-structured tool designed for generating multi-scale news reports. The Python script (scripts/briefing_helper.py) uses standard logic to categorize user queries into geographic or industrial scales, and the instructions in SKILL.md provide clear, task-aligned guidance for the AI agent to use web search tools. No evidence of data exfiltration, malicious execution, or harmful prompt injection was found.
能力评估
Purpose & Capability
Name/description match the implementation: SKILL.md and scripts/briefing_helper.py only implement scale detection and search/query templates and call the platform web_search/web_fetch tools. No unrelated environment variables, binaries, or external services are requested.
Instruction Scope
Runtime instructions limit behavior to selecting sources, constructing search queries, fetching pages via OpenClaw web_search/web_fetch, filtering and annotating results. The instructions do not direct reading of local files, arbitrary env vars, or transmitting data to unexpected external endpoints.
Install Mechanism
This is instruction‑only with a small helper script included; there is no install spec, no downloads from third‑party URLs, and no extracted archives. The helper script is self‑contained Python using only standard library.
Credentials
No environment variables, credentials, or config paths are required. The claimed external dependency (OpenClaw web_search + web_fetch) is appropriate for a web‑based news aggregator; README explicitly states no API keys are required.
Persistence & Privilege
always:false (default) and no requests to modify other skills or agent config. The skill can be invoked autonomously (platform default) which is expected for skills of this type and is not combined with other concerning privileges.
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 china-briefing - 安装完成后，直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/china-briefing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
v1.0.0
多尺度中文资讯简报。从一条街道到全球，21+权威来源（主流媒体、政府官网、社交平台）自动抓取，固定结构输出（核心结论→头条3条含嘟嘟点评→分类热点→数据看板→行动建议）。支持任意地理范围：全球、国家、省、市、区、街道。无需API Key。
元数据
常见问题
china-briefing-资讯简报 是什么？
多尺度中文资讯简报生成。从一条街道到全球，任意地理范围均可生成。 从主流媒体（Reuters/BBC/新华社）、街道公众号、社交平台（微博/小红书/抖音） 获取资讯，结构化输出。 使用场景：用户要求"简报"、"资讯"、"早报"、"晚报"、"周报"、"XX简报"、 "XX资讯"、"本地新闻"、"国际新闻"、"街道新... 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件，目前累计下载 92 次。
如何安装 china-briefing-资讯简报？
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install china-briefing」即可一键安装，无需额外配置。
china-briefing-资讯简报 是免费的吗？
是的，china-briefing-资讯简报 完全免费，采用 MIT-0 许可证，可自由下载、安装和使用。
china-briefing-资讯简报 支持哪些平台？
china-briefing-资讯简报 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 china-briefing-资讯简报？
由 Shine8592（@shine8592）开发并维护，当前版本 v1.0.0。
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