Industry News Collector

收集、聚合并按热度排序指定行业的新闻。

核心原则

不要只搜"XX行业新闻"。 泛搜索返回的是 SEO 聚合页和趋势预测文章，会系统性遗漏社区级病毒传播现象（如开源工具爆火、Meme 级事件）。必须用多维度、分层搜索策略。

明确行业边界。 每个行业都有其特定的范围和边界，必须严格定义目标行业的核心内容，排除相关但不相关的行业资讯。

行业边界定义

定义方法

1. 核心术语法：通过列举目标行业的核心术语来定义行业范围
2. 负面排除法：明确列出应排除的相关但不相关的行业术语
3. 来源验证法：通过确认新闻来源的行业属性来验证内容相关性

示例：氢能行业边界

包含：

• 氢气的生产、储运和应用
• 氢燃料电池技术和产品
• 加氢站基础设施
• 氢能源政策和市场
• 绿氢、蓝氢、灰氢相关技术

排除：

• 风能、太阳能、光伏等其他可再生能源
• 传统化石能源（石油、天然气、煤炭）
• 核能
• 生物质能、地热能、潮汐能

边界判断标准

• 主要内容原则：新闻的主要内容必须是目标行业
• 核心术语原则：新闻必须包含目标行业的核心术语
• 来源相关原则：新闻来源必须与目标行业相关

工作流程

1. 多维度分层搜索（最少 8 次，建议 10-12 次）

按以下 5 个维度 依次执行搜索，每个维度至少 1 次：

维度 A：周报/Newsletter 聚合（最优先 🔑）

这是信息密度最高的来源，一篇文章可覆盖 10+ 条新闻。

搜索词：
- "last week in XX行业" [当前月份年份]
- "XX行业 周报" [当前月份年份]

发现周报后，用 web_fetch 获取全文，从中提取所有新闻线索。

维度 B：产品发布

搜索词：
- "XX行业 产品发布" [当前月份]

维度 C：融资与商业

搜索词：
- "XX行业 融资" [当前月份年份]
- "XX行业 商业" [当前月份年份]
- "XX行业 投资" [当前月份年份]

维度 D：研究突破

搜索词：
- "XX行业 研究突破" [当前月份]
- "XX行业 论文" [当前月份]
- "XX行业 技术突破" [当前月份]

维度 E：监管与政策

搜索词：
- "XX行业 监管" [当前月份年份]
- "XX行业 政策" [当前月份年份]
- "XX行业 法律" [当前月份年份]
- "XX行业 治理" [当前月份年份]

2. 交叉验证与补漏

初轮搜索完成后，执行以下交叉验证步骤：

2.1 行业相关性验证

• 核心术语验证：确保新闻内容包含目标行业的核心术语
• 负面关键词检查：确认新闻内容不包含应排除的相关行业术语
• 来源验证：确认新闻来源与目标行业相关

2.2 热点事件验证

• 如果 Newsletter 中提到了某个项目/事件但初轮搜索未覆盖 → 对该项目专项搜索，同时验证其行业属性
• 如果同一事件被 3+ 个不同来源提及 → 大概率是热点，深入搜索获取更多细节，同时确认其行业属性
• 如果中文媒体和英文媒体的热点完全不同 → 两边都要覆盖，但都需验证行业相关性

2.3 边缘案例处理

• 跨行业事件：如果事件涉及多个行业，评估目标行业在其中的权重和相关性
• 相关行业新闻：如果新闻主要讨论相关行业，仅在目标行业是核心内容时才包含
• 背景提及：如果新闻仅在背景中提及目标行业，应排除

3. 搜索关键词设计原则（反模式清单）

4. 行业特定搜索词库

氢能行业

核心术语：

• 氢能
• 氢燃料电池
• 氢能源
• 氢气生产
• 氢储运
• 加氢站
• 氢燃料电池汽车
• 绿氢
• 蓝氢
• 灰氢

负面关键词（需排除）：

• 风能
• 太阳能
• 光伏
• 风电
• 生物质能
• 地热能
• 潮汐能
• 核能

搜索策略：

1. 每次搜索都包含核心术语
2. 在搜索结果中过滤包含负面关键词的内容
3. 优先使用专业氢能媒体和研究机构的内容

5. 热度综合判断

基于以下信号评估每条新闻热度（1-5 星）：

6. 输出格式

按热度降序排列，输出 15-25 条新闻：

## 🔥 {行业} 新闻速递（YYYY-MM-DD）

### ⭐⭐⭐⭐⭐ 热度最高

1. **[新闻标题]**
   > 一句话摘要（不超过 50 字）
   > 🔗 [来源名称](URL)

### ⭐⭐⭐⭐ 高热度

2. ...

### ⭐⭐⭐ 中等热度

...

---
📊 本次共收集 XX 条新闻 | 搜索 XX 次 | 覆盖维度：A/B/C/D/E | 更新时间：HH:MM

7. 去重与合并

• 同一事件被多家报道时，合并为一条，选择最权威/详细的来源
• 在摘要中注明"多家媒体报道"以体现热度
• 改名/更名的项目视为同一事件（如 Clawdbot → Moltbot → OpenClaw）

8. 内容筛选机制

行业相关性判断标准

高相关性（必须包含）：

• 新闻标题或正文明确提及目标行业的核心术语
• 新闻内容直接讨论目标行业的产品、技术、政策或市场
• 新闻来源是目标行业的专业媒体或研究机构

中相关性（谨慎包含）：

• 新闻标题或正文提及目标行业的相关术语
• 新闻内容间接涉及目标行业，但不是主要焦点
• 新闻来源是综合性媒体，而非专业行业媒体

低相关性（应排除）：

• 新闻标题和正文均未提及目标行业的核心术语
• 新闻内容主要讨论其他行业，仅在背景中提及目标行业
• 新闻来源与目标行业无关

筛选流程

1. 初步筛选：基于搜索关键词和负面关键词进行过滤
2. 深度筛选：分析新闻标题和正文，评估行业相关性
3. 来源筛选：优先选择行业专业媒体和权威机构的内容
4. 交叉验证：通过多个来源确认新闻的行业属性

推荐新闻源

详见 references/sources.md。

注意事项

• 优先使用 HTTPS 链接
• 遇到付费墙/无法访问的内容，标注"需订阅"
• 保持客观，不对新闻内容做主观评价
• 搜索不足 8 次不要开始输出
• 如果某个维度搜索结果为空，换关键词再搜一次