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每日信息采集。多源并行采集 → AI 分析 → 飞书简报。触发词："/collect"、"每日采集"、"早报"
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
启动 mycc 小程序后端服务（后台运行）。触发词："/mycc"、"启动 mycc"、"启动小程序后端"、"检查 mycc 状态"
桌面操控。让 CC 看屏幕、动鼠标、点按钮、输文字。基于 macOS 原生 OCR 触觉反馈，不截全屏传 AI，极致省 token。触发词："/desktop"、"帮我操作桌面"、"点一下那个按钮"、"看看屏幕上有什么"
定时任务系统。内置在 mycc 后端，自动执行定时任务。触发词："/scheduler"、"定时任务"、"启动定时"、"查看定时"
飞书通知（全平台）。总结当前对话要点并发送到飞书群。触发词："/tell-me"、"通知我"、"飞书通知"、"告诉我"
查看 Claude Code 的 token 用量统计。按日期×模型维度拆分，支持按天数、项目过滤。触发词："/cc-usage"、"看看用量"、"token 消耗"、"用量统计"
读取微信公众号文章并总结。触发词："/read-gzh"、"帮我读一下这篇公众号"、"总结一下这篇文章"
| name | collect |
| description | 每日信息采集。多源并行采集 → AI 分析 → 飞书简报。触发词："/collect"、"每日采集"、"早报" |
| layer | 分析层 |
| authorization | A区（自动执行，无需人类介入） |
| output_levels | L1（结论） |
三层流水线：纯脚本采集 → 多 Agent 并行分析 → 主编综合 → 统一通知。
PROJECT_ROOT="$(git rev-parse --show-toplevel)"
TODAY=$(date +%Y-%m-%d)
SAVE_DIR="$PROJECT_ROOT/1-Inbox/_collect/$TODAY"
node "$PROJECT_ROOT/.claude/skills/collect/scripts/collect.mjs" --save "$SAVE_DIR"
脚本会并行运行所有 collector，输出合并的 JSON 到 stdout，同时把各源原始 JSON 保存到 $SAVE_DIR。
逐个检查 sources 数组中每个源的 metadata.error：
token_expired（fxb）→ 发飞书红卡通知：
node "$PROJECT_ROOT/.claude/skills/tell-me/send.js" "风向标 Token 过期" "API 返回 success: false，请刷新 token。\n操作：跟 cc 说「刷新生财 token」即可自动完成" "red"
token_expiring_soon（fxb，warning 字段）→ 发飞书黄卡预警：
node "$PROJECT_ROOT/.claude/skills/tell-me/send.js" "风向标 Token 即将过期" "剩余 {daysLeft} 天，{expireDate} 到期。\n操作：跟 cc 说「刷新生财 token」即可自动完成" "yellow"
用 Task 工具同时派遣 8 个 subagent，在同一条消息里发出 8 个 Task 调用实现并行。每个 agent 独立分析一个源，写出自己的报告。
| Agent | model | 读取数据 | 分析标准 | 输出报告 |
|---|---|---|---|---|
| fxb-analyst | sonnet | $SAVE_DIR/fxb.json | analysis/fxb-analyst.md | $SAVE_DIR/fxb-analysis.md |
| github-analyst | sonnet | $SAVE_DIR/gh-trending.json | analysis/github-analyst.md | $SAVE_DIR/github-analysis.md |
| tech-analyst | sonnet | $SAVE_DIR/tech-news.json | analysis/tech-analyst.md | $SAVE_DIR/tech-analysis.md |
| trends-analyst | sonnet | $SAVE_DIR/trends.json | analysis/trends-analyst.md | $SAVE_DIR/trends-analysis.md |
| xhs-analyst | sonnet | $SAVE_DIR/xhs.json | analysis/xhs-analyst.md | $SAVE_DIR/xhs-analysis.md |
| rss-ai-analyst | sonnet | $SAVE_DIR/rss-ai.json | analysis/rss-ai-analyst.md | $SAVE_DIR/rss-ai-analysis.md |
| rss-dev-analyst | sonnet | $SAVE_DIR/rss-dev.json | analysis/rss-dev-analyst.md | $SAVE_DIR/rss-dev-analysis.md |
| rss-startup-analyst | sonnet | $SAVE_DIR/rss-startup.json | analysis/rss-startup-analyst.md | $SAVE_DIR/rss-startup-analysis.md |
你是 {源名} 分析师。请完成以下任务：
1. 读取分析标准：$PROJECT_ROOT/.claude/skills/collect/analysis/{source}-analyst.md
2. 读取原始数据：{$SAVE_DIR}/{source}.json
3. 按分析标准筛选和分析数据
4. 将分析报告写入：{$SAVE_DIR}/{source}-analysis.md
注意：
- 严格按 analyst.md 中的"报告输出格式"段写报告
- 报告要能独立阅读（包含日期、数据量等上下文）
- 如果数据为空或采集失败，写一份简短说明即可
对 fxb agent，额外提示：数据已过滤为昨天的帖子（~10-20 条），直接全量分析，不需要挑选。
metadata.error 为 token_expired → 该 agent 不派遣（Step 2 已发预警）等所有 agent 完成后，主窗口执行综合分析：
analysis/cross-source-rules.md（跨源分析方法论）analysis/synthesizer.md（主编职责和输出格式）1-Inbox/_collect/{昨天}/briefing.md$SAVE_DIR/fxb-analysis.md$SAVE_DIR/github-analysis.md$SAVE_DIR/tech-analysis.md$SAVE_DIR/trends-analysis.md$SAVE_DIR/xhs-analysis.md$SAVE_DIR/rss-ai-analysis.md$SAVE_DIR/rss-dev-analysis.md$SAVE_DIR/rss-startup-analysis.md每个源的分析标准独立维护在 analysis/*.md：
| 分析师 | 文件 | 对应源 |
|---|---|---|
| 风向标分析师 | analysis/fxb-analyst.md | fxb |
| GitHub 分析师 | analysis/github-analyst.md | gh-trending |
| 技术社区分析师 | analysis/tech-analyst.md | tech-news |
| 国内热点分析师 | analysis/trends-analyst.md | trends |
| 小红书分析师 | analysis/xhs-analyst.md | xhs |
| AI 前沿 RSS 分析师 | analysis/rss-ai-analyst.md | rss-ai |
| 开发者工具 RSS 分析师 | analysis/rss-dev-analyst.md | rss-dev |
| 创业商业 RSS 分析师 | analysis/rss-startup-analyst.md | rss-startup |
| 综合分析师（主编） | analysis/synthesizer.md | 跨源汇总 |
aster 可以单独调整某个源的分析标准，不影响其他源。
将分析结果写入 1-Inbox/_collect/{YYYY-MM-DD}/briefing.md：
# 每日简报 | {YYYY-MM-DD}
## 概览
- 风向标：{X} 条（筛选后 {Y} 条命中，精选 {Z} 条）
- GitHub Trending：{X} 个项目（AI 相关 {Y} 个）
- 多平台热点：{X} 条
## 风向标 Top N
### 1. {一句话总结}
- **作者**：xxx | **互动**：👍{likes} 💬{comments}
- **核心观点**：...
- **启发**：...
### 2. ...
## GitHub Trending 精选
### {author/name} — {一句话定位}
- **语言**：{lang} | **今日**：+{todayStars}
- **核心价值**：...
- **启发**：...
## 热点速览
| 平台 | 热点 |
|------|------|
| 微博 | {top1} |
| 知乎 | {top1} |
| ... | ... |
## 趋势洞察
1. ...
2. ...
将 briefing.md 完整内容推送到飞书（--file 模式读取文件）：
node "$PROJECT_ROOT/.claude/skills/tell-me/send.js" \
"每日简报 | {YYYY-MM-DD}" \
--file "$SAVE_DIR/briefing.md" \
blue
推送成功后打个标记，方便追溯"这天推过飞书了"：
touch "$SAVE_DIR/feishu-sent.flag"
只运行部分 collector：
node "$PROJECT_ROOT/.claude/skills/collect/scripts/collect.mjs" --sources fxb,gh-trending
collectors/_template.mjs，改名为 {source}.mjsformatExtract 函数（--extract 模式）--index 模式每个 collector 是自治单元，包含三种模式：
| 模式 | 必须？ | 说明 |
|---|---|---|
| 采集（默认） | 必须 | 拉数据，输出 JSON |
--extract <json> <idx,...|all> | 必须 | 按序号提取（或 all 全部），输出 markdown |
--index <json> | 可选 | 数据量大时生成紧凑索引 |
公共函数在 lib/fetcher.mjs：extractItems(jsonPath, indices, formatFn, name) 处理读 JSON + 遍历序号 + 边界检查。各 collector 只需提供自己的 formatExtract 函数。
.claude/skills/collect/
├── SKILL.md
├── analysis/ # 各源分析师 prompt（独立可调）
│ ├── fxb-analyst.md
│ ├── github-analyst.md
│ ├── tech-analyst.md
│ ├── trends-analyst.md
│ ├── xhs-analyst.md
│ ├── rss-ai-analyst.md # AI 前沿 RSS 分析师
│ ├── rss-dev-analyst.md # 开发者工具 RSS 分析师
│ ├── rss-startup-analyst.md # 创业商业 RSS 分析师
│ └── synthesizer.md # 综合分析师（跨源汇总）
└── scripts/
├── collect.mjs # 协调器
├── collectors/
│ ├── fxb.mjs # 风向标（只采昨天）+ --index + --extract
│ ├── gh-trending.mjs # GitHub Trending + --extract
│ ├── tech-news.mjs # 海外技术社区（HN/PH/V2EX）+ --extract
│ ├── trends.mjs # 国内热点（微博/知乎/抖音）+ --extract
│ ├── xhs.mjs # 小红书热点 + --extract
│ ├── rss-ai.mjs # AI 前沿 RSS + --extract + --index
│ ├── rss-dev.mjs # 开发者工具 RSS + --extract
│ ├── rss-startup.mjs # 创业商业 RSS + --extract + --index
│ └── _template.mjs # 新源模板
└── lib/
├── fetcher.mjs # 共享工具（HTTP + extractItems）
└── rss-parser.mjs # RSS/Atom 解析（fetchFeed + fetchFeeds）