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>中美 AI/LLM 行业资讯采集与智能分析工具。覆盖 120+ 权威信源,脚本负责采集数据,可搭配任意 AI 编程助手或独立使用

AI News Intelligence

功能概述

AI News Intelligence是一项面向实际任务的技能,主要用于中美 AI/LLM 行业资讯采集与分析工具,覆盖 120+ 权威信源;脚本负责"拿数据",CodeBuddy 负责"理解数据"——摘要、分类、分析全部由 CodeBuddy 自身完成,无需外部 LLM API;

核心要点

  • 120+ 信源按来源类型分为七类,各有各的价值,不分高低:;
  • RSS 脚本;
  • OpenAI, Anthro。

使用与执行

它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

AI News Intelligence

中美 AI/LLM 行业资讯采集与分析工具,覆盖 120+ 权威信源。脚本负责"拿数据",CodeBuddy 负责"理解数据"——摘要、分类、分析全部由 CodeBuddy 自身完成,无需外部 LLM API。

信源体系

120+ 信源按来源类型分为七类,各有各的价值,不分高低:

类型 采集方式 代表来源
公司官方 RSS 脚本 OpenAI, Anthropic, DeepMind, Meta AI, HuggingFace, Mistral
行业媒体 RSS 脚本 The Verge, TechCrunch, Ars Technica, 机器之心, 量子位, 36氪
学术平台 RSS 脚本 arXiv cs.AI, arXiv cs.CL, HF Daily Papers
Newsletter web_search TLDR AI, The Batch, Import AI, Ben's Bites
社交媒体 web_search @karpathy, @_akhaliq, r/LocalLLaMA, 机器之心公众号
政策法规 web_search NIST AI, Stanford HAI, 中国信通院
开发者社区 HN 脚本 + web_search Hacker News, GitHub Trending, Product Hunt

完整的信源注册表在 references/sources_registry.md。

首次使用

安装 Python 依赖(唯一外部依赖):

pip install feedparser

工作流决策树

收到用户请求后,按以下逻辑选择执行路径:

用户请求
├─ 包含"日报"/"周报"/"整理"/"汇总"
│   → 全源采集模式:执行 RSS 脚本(--all) + HN 脚本 + web_search 补充
│   → 对结果做分类摘要,按来源类型分组输出
│
├─ 包含具体公司名(如 "OpenAI", "Anthropic", "DeepSeek")
│   → 定向采集模式:查 references/sources_registry.md 找到对应源
│   → 如有 RSS,执行 fetch_rss.py --source 
│   → 如无 RSS,使用 web_search 搜索 "<公司名> AI latest news"
│
├─ 包含具体主题(如 "AI Agent", "多模态", "LLM")
│   → 主题搜索模式:执行 RSS 脚本采集 + web_search "<主题> AI latest"
│   → 从结果中筛选与主题相关的内容
│
├─ 包含"论文"/"paper"/"arXiv"/"学术"
│   → 学术模式:执行 fetch_rss.py --type academic
│   → 补充 web_search "arXiv <主题> latest papers"
│
├─ 包含"政策"/"法规"/"监管"
│   → 政策模式:web_search 搜索政策来源(参见 references/sources_registry.md 政策法规部分)
│
└─ 通用 AI 新闻请求
    → 执行 fetch_rss.py --type official,media --limit 10 --since 24h
    → 补充 HN 脚本
    → 输出结构化结果

脚本使用说明

fetch_rss.py — RSS 采集

# 采集所有 RSS 源,最近 24 小时
python3 scripts/fetch_rss.py --all --since 24h --limit 10

# 按来源类型采集
python3 scripts/fetch_rss.py --type official --since 24h
python3 scripts/fetch_rss.py --type media --since 7d
python3 scripts/fetch_rss.py --type academic --since 24h

# 按具体来源 ID 采集
python3 scripts/fetch_rss.py --source openai-blog,anthropic-news

# 组合使用
python3 scripts/fetch_rss.py --type official,media --limit 5 --since 48h

参数说明:

  • --type:来源类型,可选 official, media, academic, developer,逗号分隔多选
  • --source:具体来源 ID,逗号分隔多选(ID 列表见 references/sources_registry.md)
  • --limit:每个源最多返回条数(默认 10)
  • --since:时间范围,支持 1h, 6h, 12h, 24h, 48h, 7d, 30d(默认 24h)
  • --all:采集所有 RSS 源

输出格式为 stdout JSON 数组,每个元素包含 title, url, source_name, source_type, published_at, content_snippet 字段。

fetch_hackernews.py — Hacker News 采集

# 采集 AI 相关热帖(默认)
python3 scripts/fetch_hackernews.py

# 自定义关键词和数量
python3 scripts/fetch_hackernews.py --query "LLM OR transformer" --limit 20

输出格式为 stdout JSON 数组,每个元素包含 title, url, score, comments_count, time 字段。

web_search 补充采集

对于没有 RSS 的来源(Newsletter、社交媒体、政策法规),使用 CodeBuddy 内置的 web_search 工具。 推荐搜索关键词见 references/sources_registry.md 中各来源的"搜索关键词"列。

摘要与分析指令

脚本返回原始数据后,由 CodeBuddy 自身完成以下处理(不调用外部 API):

  1. 一句话概括:为每篇文章生成 20-50 字的中文摘要
  2. 关键要点:提取 2-4 个核心事实或数据点
  3. 主题分类:从以下标签中选择 1-3 个:LLM, 多模态, AI Agent, 计算机视觉, 语音AI, 机器人, AI基础设施, AI安全, 产品发布, 融资并购, 公司战略, 行业报告, 开源项目, 政策法规, 教程工具
  4. 来源标注:标明来自哪类渠道和具体来源名称

输出格式模板

日报格式

# AI 资讯日报 — [YYYY-MM-DD]

## 公司官方动态
1. **[标题]** — [来源名] | [时间]
   > [一句话摘要]
   - [要点1]
   - [要点2]

## 行业媒体报道
...

## 学术前沿
...

## 开发者社区
...

---
本日采集 [X] 个来源,获取 [Y] 条资讯。

快讯格式(简洁列表)

## AI 快讯 — [日期/时间范围]

1. **[标题]** — [来源名] | [主题标签]
   > [一句话摘要]

2. ...

主题追踪格式

## [主题名] 最新进展 — [时间范围]

### 概述
[CodeBuddy 对本主题近期发展的 2-3 句话总结]

### 详细内容
1. **[标题]** — [来源名] | [时间]
   > [摘要 + 关键要点]

2. ...
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