>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):
- 一句话概括:为每篇文章生成 20-50 字的中文摘要
- 关键要点:提取 2-4 个核心事实或数据点
- 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
- 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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