新闻聚合技能

从多个来源获取实时热点新闻。

工具

fetch_news.py

使用方法：

### Single Source (Limit 10)
```bash
### Global Scan (Option 12) - **Broad Fetch Strategy**
> **NOTE**: This strategy is specifically for the "Global Scan" scenario where we want to catch all trends.

```bash
#  1. Fetch broadly (Massive pool for Semantic Filtering)
python3 scripts/fetch_news.py --source all --limit 15 --deep

# 2. SEMANTIC FILTERING:
# Agent manually filters the broad list (approx 120 items) for user's topics.

单一来源与组合（智能关键词扩展）

关键要求：你必须自动扩展用户的简单关键词，以覆盖整个领域范围。

• 用户输入："AI" -> 代理使用：--keyword "AI,LLM,GPT,Claude,生成式,机器学习,RAG,代理"
• 用户输入："Android" -> 代理使用：--keyword "Android,Kotlin,Google,移动端,应用"
• 用户输入："Finance" -> 代理使用：--keyword "金融,股票,市场,经济,加密货币,黄金"

# Example: User asked for "AI news from HN" (Note the expanded keywords)
python3 scripts/fetch_news.py --source hackernews --limit 20 --keyword "AI,LLM,GPT,DeepSeek,Agent" --deep

特定关键词搜索

仅当搜索非常具体、独特的术语（例如 "DeepSeek"、"OpenAI"）时，才使用--keyword参数。

python3 scripts/fetch_news.py --source all --limit 10 --keyword "DeepSeek" --deep

参数说明：

• --source：指定一个来源，可选值为黑客新闻,微博,GitHub,36氪,Product Hunt,V2EX,腾讯,华尔街见闻,全部.
• --limit: 每个来源的最大条目数（默认10）。
• --keyword: 逗号分隔的过滤器（例如“AI,GPT”）。
• --deep:[新功能]启用深度抓取。下载并提取文章的主要文本内容。

输出：JSON数组。如果使用--deep选项，项目将包含一个content

字段，关联到文章正文。

交互式菜单当用户说出"news-aggregator-skill 如意如意"

1. （或类似的"菜单/帮助"触发词）时：读取技能目录中templates.md
2. 文件的内容。显示
3. 文件中列出的可用命令列表，严格按原样展示给用户。引导

用户选择一个数字或复制命令来执行。

智能时间过滤与报告（关键）

1. 如果用户请求一个特定的时间窗口（例如，"过去X小时"）且结果稀少（少于5项）：优先处理用户指定的窗口
2. 智能填充：如果列表内容较少，您**必须**从更广的时间范围（例如过去24小时）内包含高价值/高热度的条目，以确保报告至少提供5条有意义的见解。
3. 标注：请清晰标记这些较早的条目（例如，"⚠️ 18小时前"，"🔥 24小时热点"），以便用户知晓它们是补充内容。
4. 高价值：即使略微超出时间窗口，也应始终优先考虑"SOTA"、"重大发布"或"高热度"条目。
5. GitHub Trending 例外情况：对于纯粹基于列表的来源，例如GitHub Trending，请严格返回从获取列表中得到的有效条目（例如，前10名）。列出所有获取的条目。请不要执行"智能填充"。
   • 深度分析 (必需)：对于**每一个**条目，您**必须**利用您的AI能力来分析：核心价值 (Core Value)leverage your AI capabilities to analyze:
     • Core Value (核心价值)它具体解决了什么问题？为何成为趋势？
     • 启发思考: 能从中得出哪些技术或产品洞见？
     • 场景标签: 3-5个关键词（例如#RAG #LocalFirst #Rust）。

6. 回复指南（关键）

格式与风格：

• 语言: 简体中文。
• 风格: 杂志/简报风格（例如，类似《经济学人》或《Morning Brew》的格调）。专业、简洁，同时引人入胜。
• 结构:
  • 全球头条: 各领域最重要的3-5条新闻。
  • 科技与人工智能: 专门用于人工智能、大语言模型和科技项目的板块。
  • 金融 / 社会: 其他相关的重要类别。
• 项目格式:
  • 标题：必须是一个 Markdown 链接指向原始 URL。
    • ✅ 正确示例：### 1. [OpenAI 发布 GPT-5](https://...)
    • ❌ 错误示例：### 1. OpenAI 发布 GPT-5
  • 元数据行：必须包含来源、时间/日期、以及热度/评分。
  • 一句话总结：一句有力的、"那又怎样？"式的总结。
  • 深度解读（要点形式）：2-3 个要点，解释为什么这件事重要、技术细节或背景。（"深度扫描"模式下必需）。

输出产物：

• 始终将完整报告保存到`reports/`目录下，使用带时间戳的文件名（例如，报告/hn_news_YYYYMMDD_HHMM.md）。
• 在聊天中向用户呈现完整的报告内容。