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/install clawcat-brief
功能描述
生成结构化行业简报,自动抓取多源数据,涵盖科技新闻、财经行情、技术周报与竞品分析,支持HTML/PDF/JSON输出。
使用说明 (SKILL.md)
🦞 clawCat-BRIEF — 通用 AI 简报引擎\r
\r
这个 skill 是什么\r
\r clawCat-BRIEF 可以帮你生成各种题材的结构化简报:周报、日报、行业分析、竞品对比等。\r \r 你只需要告诉我你想了解什么,我会自动选择合适的数据源、抓取最新信息、分析整理、生成可交付的 HTML 报告。\r \r
我能帮你做什么\r
\r
- 📰 科技/AI 新闻简报 — 每日或每周的行业动态汇总\r
- 📊 股市/金融日报 — A 股、港股行情与宏观经济数据分析\r
- 🔍 技术专题周报 — 如 OCR、LLM、具身智能等特定领域的技术追踪\r
- ⚔️ 开源竞品分析 — GitHub 上竞品项目的横向对比(stars、活跃度、技术路线)\r
- 📑 自定义主题 — 任意你关心的话题,我会自动匹配合适的数据源\r \r
开始之前\r
\r 在生成报告前,我需要确认几个事情,以确保报告符合你的预期:\r \r
1. 你想了解什么主题?\r
请告诉我你关注的领域或话题,例如:\r
- "OCR 技术"、"大模型"、"新能源汽车"\r
- "A 股市场"、"中国宏观经济"\r
- "AI Agent"、"具身智能"\r \r
2. 报告类型和周期?\r
- 日报 — 覆盖过去 24-48 小时\r
- 周报 — 覆盖过去 7 天\r \r
3. 你有特别关注的方向吗?\r
可选。例如:\r
- "重点关注阿里、百度等大厂动态"\r
- "需要开源项目的竞品分析"\r
- "关注政策变化和监管动向"\r
- "想看学术论文的最新进展"\r \r
4. 报告风格?\r
- 专业分析型 — 数据驱动,适合投研和决策\r
- 行业资讯型 — 快速概览,适合了解动态\r
- 深度评论型 — 带有 Claw 锐评,观点鲜明\r \r
示例用法\r
\r
"做个每日 AI 新闻"\r
"OCR 技术周报,重点关注大厂开源动态和竞品分析"\r
"今天 A 股怎么样"\r
"帮我做一份 LLM 推理优化的周报"\r
"中国宏观经济周报,关注 PMI 和 CPI"\r
```\r
\r
## 数据源覆盖\r
\r
我会根据你的主题自动选择最合适的数据源组合:\r
\r
| 数据类型 | 来源 | 说明 |\r
|---------|------|------|\r
| 🔍 搜索引擎 | DuckDuckGo、百度 | 全网搜索行业新闻,覆盖大厂动态 |\r
| 🐙 开源项目 | GitHub | 三策略搜索(新发布 + 快速上升 + 活跃维护) |\r
| 📰 科技新闻 | 36 氪、HackerNews | 中国 + 全球科技行业新闻 |\r
| 📚 学术论文 | HuggingFace Papers、arXiv | AI/ML 最新研究 |\r
| 💹 金融数据 | AKShare、华尔街见闻 | A 股行情、宏观经济指标 |\r
| 🗣 社交热点 | 微博、V2EX | 社交舆情和开发者讨论 |\r
| 📡 综合新闻 | 腾讯新闻、东方财富、RSS | 多渠道信息补充 |\r
\r
## 报告包含什么\r
\r
每份报告包含以下内容:\r
\r
1. **全文摘要** — 2-3 句话概括核心要点\r
2. **焦点头条** — 本期最重要的 1-3 个事件\r
3. **行业动态/大厂新闻** — 主要企业的最新动向\r
4. **开源竞品分析**(如选择了 GitHub)— 相关项目的横向对比\r
5. **学术/研究进展**(如选择了论文源)— 最新研究成果\r
6. **社区热议** — 开发者社区的讨论焦点\r
7. **Claw 锐评** — 犀利、有态度的 AI 点评(有理有据)\r
\r
## 输出格式\r
\r
- **HTML 报告** — 美观的网页格式,可直接浏览器打开\r
- **PDF 报告** — 可打印的文档格式(需要安装 Playwright)\r
- **JSON 数据** — 结构化的 `Brief` 对象,可供程序消费\r
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## 注意事项\r
\r
- 所有分析严格绑定时间范围,日报不会混入旧闻,周报只覆盖本周\r
- 重要结论会尽量附带数据来源和证据\r
- 已报道过的条目会自动去重,下次不会重复\r
- 报告生成需要调用 LLM,通常需要 4-8 分钟\r
\r
## 技术实现\r
\r
基于 LangGraph 编排的多步管道:\r
\r
```\r
Planner → Fetch(并行) → Dedup → Select → Summarize(并行) → Plan → Write(并行) → Check → Render\r
```\r
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使用 instructor 确保 LLM 输出为结构化 Pydantic 对象,4 维 Grounding 校验确保事实准确性。\r
\r
---\r
\r
*clawCat-BRIEF · Built by llx & Luna 🐱* 🦞\r
安全使用建议
This skill appears to do what it says: it gathers public web sources and assembles structured briefs. Before installing, consider: 1) Network access — the skill will make many outgoing HTTP requests (news sites, GitHub, arXiv, HuggingFace, Weibo, feed parsers). Ensure you’re comfortable allowing those connections. 2) Dependencies — running it requires installing multiple Python packages (and Playwright for PDF), which may need system-level setup. 3) Credentials — no required env vars are declared, but optional tokens (e.g., GitHub token) can be configured; verify config.yaml for any embedded endpoints/secrets. 4) Privacy — the skill will fetch and aggregate public content; avoid feeding it sensitive internal queries unless you trust where outputs will be stored. If you want extra assurance, inspect requirements.txt, config.yaml, and the llm integration file (clawcat/llm.py) to confirm how LLM calls are made and whether any external endpoints beyond the listed data sources are contacted.
功能分析
Type: OpenClaw Skill
Name: clawcat-brief
Version: 0.7.0
The clawCat-BRIEF skill is a sophisticated AI-driven briefing engine designed to generate structured reports from various data sources. The codebase is well-architected using LangGraph for pipeline orchestration and includes extensive grounding/validation logic (found in the `clawcat/grounding/` directory) to ensure factual accuracy and structural integrity. Data fetching is handled through modular adapters for news, finance, and tech sources (e.g., `akshare`, `36kr`, `github_trending`), and the final output is rendered into HTML, PDF, or PNG using Jinja2 and Playwright. No indicators of malicious intent, such as data exfiltration, unauthorized command execution, or prompt injection attacks, were identified during the analysis.
能力评估
Purpose & Capability
The name/description (industry brief generator) matches the repository contents: many adapters for news, search, GitHub, arXiv, HuggingFace, AKShare, etc., plus pipeline nodes for fetch/dedup/summarize/render. Adapters and pipelines are proportionate to producing structured briefs.
Instruction Scope
SKILL.md instructs the agent to automatically select and fetch from many public web sources (search engines, news sites, social media, GitHub, arXiv). That is expected for this skill, but it does grant network access to many third‑party endpoints; the instructions do not ask to read local secrets or unrelated system files. The README notes PDF output requires Playwright (extra system dependency).
Install Mechanism
There is no install spec (instruction-only skill), lowering install risk. The repo includes many Python modules and a requirements.txt, so running the skill will require installing third-party Python packages (httpx, feedparser, ddgs/baidusearch, akshare, etc.) and possibly Playwright. Lack of an automatic installer means dependencies must be installed manually by the environment running the skill.
Credentials
Skill metadata declares no required env vars or credentials. The code supports optional tokens (e.g., github_token in GitHub adapter config) and calls LLMs (via internal llm code) — these rely on the host/agent to provide model credentials. No unexpected external secret requests are present in the repository itself. Review config.yaml before use to ensure no webhook/endpoint secrets are embedded.
Persistence & Privilege
always:false and no evidence the skill modifies other skills or system-wide agent settings. It is user-invocable and can run autonomously per platform default; that is expected for this kind of skill.
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 clawcat-brief - 安装完成后,直接呼叫该 Skill 的名称或使用
/clawcat-brief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
v0.7.0
v7: pytest测试套件, NumericGrounder修复, llm_validator数值校验, README重写
v0.6.0
v6: 意图全链路贯穿、渲染升级(品牌头部/卡片分层)、4种输出格式(HTML/PDF/PNG/MD)、Mode.MD_JSON兼容thinking模型、观点性写作控制、Planner生成report_title
v5.0.0
v5: LangGraph multi-step parallel engine, 15 data sources, structured output
元数据
常见问题
clawCat-BRIEF 是什么?
生成结构化行业简报,自动抓取多源数据,涵盖科技新闻、财经行情、技术周报与竞品分析,支持HTML/PDF/JSON输出。 它是一个面向 Claude Code / OpenClaw 的 AI Agent Skill 插件,目前累计下载 117 次。
如何安装 clawCat-BRIEF?
在 OpenClaw 或 Claude Code 对话框中运行命令「/install clawcat-brief」即可一键安装,无需额外配置。
clawCat-BRIEF 是免费的吗?
是的,clawCat-BRIEF 完全免费,采用 MIT-0 许可证,可自由下载、安装和使用。
clawCat-BRIEF 支持哪些平台?
clawCat-BRIEF 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 clawCat-BRIEF?
由 llx9826(@llx9826)开发并维护,当前版本 v0.7.0。
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