ai-news-keji

name	ai-news-keji
description	生成 AI/科技新闻日报：从已配置的 Newsletter、RSS、可选外部来源和网站来源抓取、去重、评分并生成 Markdown。触发：用户说"生成日报 / AI日报 / 今日新闻 / 刷新日报 / fetch news / /ai-news-keji"，或要求重新配置本 skill（"改输出目录 / 重新配置 Newsletter / 重新选外部集成 / 更新个人偏好"）。不触发：单纯"看看 BestBlogs 推荐"、"我关注的 AI builder"等请求，应交给对应的独立 skill。

AI 科技新闻日报

从用户配置的信息源生成适合 Obsidian 使用的 AI/科技新闻原始稿和摘要稿。

交互语言

所有面向用户的说明、进度更新、错误解释和最终回复都必须使用中文。命令、文件名、配置键、环境变量、URL、产品名和 Newsletter 名称保持原样。

启动工作流时不要用英文开场，例如不要说 “I'll start...”。应使用类似“我先检查 ai-news-keji 的初始化状态。”这样的中文说明。

运行约束（重要）

• 所有 Python 命令默认使用 repo-local .venv/bin/python，优先从实际开发仓库根目录运行，而不是盲目假设 ~/.hermes/skills/... 就是可执行 repo。先用 scripts/doctor.py 确认当前环境指向的真实仓库路径；如果 doctor 输出了开发仓库（例如 ~/Code/ai-news-keji），后续 init.py / check-run-state.py / build-summary-context.py / fetch 脚本都从那个 repo root 执行，确保使用同一份 .venv、prompts/summary-template.md 和最新脚本。
• 凭据只走环境变量：IMAP 账号/密码/授权码绝不写入 config.yaml，只通过 email.imap.username_env / password_env 指定的环境变量提供。
• 不要把整份 raw JSON / normalized JSON / 原始稿 / transcript 直接喂给模型。heavy source 必须先 deterministic normalization，再构建 compact context，最后才进入 LLM 总结步骤。
• cron / 无人值守场景下的 partial-run 默认策略：如果 check-run-state.py 显示 has_existing=true，且现有产物只有缓存、原始稿/摘要稿缺失，这类情况默认视为“补充抓取 / 补全产物”，优先复用已有缓存、补抓当前可用来源、重建 summary-context.md，然后补写原始稿和摘要稿；不要把这种 cache-only partial run 直接当成需要覆盖重跑的信号。
• 网站来源与 compact context 的一致性要显式验证：抓到 websites.json 之后，必须确认当前 build-summary-context.py 是否真的把网站条目纳入 summary-context.md。如果没有纳入，就要么先补齐脚本/流程再依赖这些网站条目，要么明确把网站来源降级为“已缓存但未进入本轮 compact context”，不要声称它已经参与了原始稿/摘要稿生成。
• email.mode = mcp 且目标时区为亚洲早晨时，Newsletter 搜索默认用近 2–3 天窗口再过滤目标日期：不要只按“目标日期当天”搜索 Gmail，因为美区 newsletter 经常在上海上午之前仍落在前一自然日或跨日边界。抓取后只保留命中白名单来源、且实际属于本轮日报的结构化条目。
• 缓存结构化邮件或网页摘要前，先做不可见字符清洗：去掉零宽字符、方向控制符等隐形字符，再写 email-raw.json / 其他缓存，避免安全扫描把结构化缓存误判为可疑内容。

路径

所有文件都相对于 skill 目录解析，也就是包含 SKILL.md 的目录。

• 本地配置：config.yaml
• 公开配置模板：config.example.yaml
• 本地来源：sources.yaml
• 公开来源模板：sources.example.yaml
• 初始化入口：scripts/init.py
• 初始化向导：scripts/init_wizard.py
• 运行状态检查：scripts/check-run-state.py
• 摘要模板：prompts/summary-template.md
• 健康检查：scripts/doctor.py
• AI HOT 抓取脚本：scripts/fetch-aihot.py
• RSS 抓取脚本：scripts/fetch-rss.py
• IMAP 邮件抓取脚本：scripts/fetch-email-imap.py
• 外部重型来源 normalization：scripts/normalize-external-source.py

运行工作流前：

1. 在 skill 目录运行 .venv/bin/python scripts/init.py --check。
2. 如果检查因为缺少 PyYAML 失败，运行 .venv/bin/python -m pip install -r requirements.txt，然后重试一次检查。
3. 如果检查提示首次启动、缺少 config.yaml、缺少 sources.yaml、setup.initialized is not true，或“尚未完成初始化向导”，进入 Agent 分步初始化流程。优先使用 init.py --check 输出里的“建议开场”和“第 1 步问题”作为下一条用户消息；如果检查输出里没有这两段，运行 .venv/bin/python scripts/init.py 获取同样的分步提示。
4. 初始化首轮消息固定只包含开场和第 1 步外部集成问题。第 1 步完成前，当前轮不读取 config.example.yaml 或 sources.example.yaml，也不展示 Newsletter、IMAP、输出目录或个人偏好问题。
5. 分步初始化每轮只处理当前步骤；每一步都先用一句话说明这一步的作用，然后必须调用 AskUserQuestion 让用户用选项卡形式作答，不要让用户在普通对话里手敲文字回答。每步的选项设计、字段、文案细节见 references/init-flow.md；以 init.py / init_wizard.py 输出的"建议开场"和分步问题为准。用户提交答案后再推进下一步。
6. 收集完全部答案后，把答案写入临时 JSON 文件，然后运行 .venv/bin/python scripts/init.py --answers-file <answers.json>。JSON 字段：external_skills、newsletter.choice、newsletter.host、newsletter.folder、newsletter.username_env、newsletter.password_env、output_dir、preferences。
7. 写入配置后再次运行 .venv/bin/python scripts/init.py --check。只有检查通过后，才继续读取 config.yaml、sources.yaml 并抓取新闻。
8. 可选外部 skills 或 CLI 只根据用户在初始化回答里的选择安装。 8.1 用户事后想改某一步配置（"重新配置 Newsletter / 改输出目录 / 改个人偏好 / 重新选外部集成"），走 --reconfigure：先运行 .venv/bin/python scripts/init.py --reconfigure {external_skills|newsletter|output_dir|preferences} 获取该步的 AskUserQuestion 指令，收集答案后运行 .venv/bin/python scripts/init.py --answers-file <answers.json> --reconfigure <section> 写回 config.yaml，其他步骤保持原值不动。区分：仅追加安装一个外部 skill（不改任何已有答案）才用 --skills <name>；任何涉及"重新选 / 改回答"的场景都走 --reconfigure。
9. 解析路径时展开 ~ 和环境变量。
10. 不要把私有输出、原始邮件缓存、token 或用户专属配置写进准备发布的文件。

配置

使用 config.yaml 控制行为：

• paths.output_dir：原始稿和摘要 Markdown 的写入目录
• paths.filter_rules：评分规则和兴趣画像；未设置或文件缺失时使用内置示例
• paths.cache_dir：原始来源数据和滚动去重状态的缓存目录
• settings.default_date：yesterday 或 today
• settings.retention_days：缓存清理窗口
• settings.dedup_window_days：跨天去重窗口
• settings.timezone：日期过滤时区
• pipeline.enabled_sources：要尝试的来源组，例如 aihot、rss、email、external_skills、websites
• pipeline.skip_unavailable_sources：缺少工具或凭据时跳过对应来源，而不是直接失败
• email.mode：none、imap 或 mcp
• email.imap.*：IMAP host、folder 和凭据环境变量名
• external_skills.*：可选命令；只运行 enabled: true 的条目
• notification.method：none、macos 或其他用户配置方式

配置不确定时，运行健康检查：

.venv/bin/python scripts/doctor.py

缺少本地配置时，在 Agent 对话中收集初始化答案，然后写入临时 JSON 并运行：

.venv/bin/python scripts/init.py --answers-file <answers.json>

抓取来源前，工作流必须通过这个检查：

.venv/bin/python scripts/init.py --check

初始化检查通过后、抓取任何来源前，必须检查目标日期是否已经有运行产物：

.venv/bin/python scripts/check-run-state.py --date YYYY-MM-DD --config config.yaml

如果输出里的 has_existing 为 true，除非用户在原始请求中明确说“强制刷新 / 覆盖重跑 / 忽略已有文件”，否则必须先停下来询问用户如何处理，不要直接抓取。除了 existing_kinds，还要检查：

• is_partial_run
• partial_reasons
• source_states

用单选提问，先说明检测到哪些已有产物、哪些来源只跑了一半，再提供这些选项：

• 使用已有结果：不抓取新数据。若摘要稿已存在，直接报告原始稿和摘要稿路径；若只有原始稿存在，则基于已有原始稿生成摘要。
• 补充抓取：保留已有原始稿和缓存，只抓取当前可用来源的新内容；如果某个 heavy external source 只有 raw cache、还没完成 normalization，这个选项也负责先补完 normalization，再追加新条目并重写摘要。
• 重新抓取并覆盖：清空目标日期缓存并覆盖当天原始稿和摘要稿；这个选项会覆盖已有结果，必须在说明里明确提醒。

频率规则

sources.yaml 里的每个来源都可以包含 frequency：

frequency	rule
daily	每次运行都检查。
weekday	目标日期是周六或周日时跳过。
3x_week	每次运行都检查；没有新内容是正常情况。
weekly	如果缓存显示最近 7 天已成功抓取，则跳过。
irregular	每次运行都检查；经常没有新内容是正常情况。

被跳过的来源不是失败，也不应该生成空章节。

工作流

默认使用 settings.default_date 选择的日期。如果用户指定了日期，使用用户指定的日期。

1. 检查已有产物

先运行：

.venv/bin/python scripts/check-run-state.py --date YYYY-MM-DD --config config.yaml

如果目标日期已经存在原始稿、摘要稿或缓存：

1. 用中文告诉用户检测到的已有产物，例如“检测到 2026-04-25 已经有原始稿和 RSS 缓存”。
2. 询问用户选择 使用已有结果、补充抓取 或 重新抓取并覆盖。
3. 用户未选择前，不抓取 RSS、Email、外部 skills 或网站来源。
4. 选择 使用已有结果 时，不改写已有原始稿；如摘要稿存在，直接结束并报告路径；如摘要稿不存在，只执行“生成摘要”步骤。
5. 选择 补充抓取 时，继续后续抓取流程；若 partial_reasons 显示某个来源只有 raw cache，则先基于现有 raw cache 补跑 normalization，再决定是否需要重抓上游。写入原始稿时只追加新增内容，不删除已有内容。
6. 选择 重新抓取并覆盖 时，先说明会覆盖目标日期文件；只有用户明确选择后，才清空 {paths.cache_dir}/YYYY-MM-DD/ 并覆盖 {paths.output_dir}/YYYY-MM-DD.md 与摘要稿。

如果没有已有产物，继续正常抓取。

2. 抓取来源

工具可用时，并行抓取已启用的来源组。

AI HOT

如果 pipeline.enabled_sources 启用了 aihot，优先把 AI HOT 作为无需 token 的原生 API 来源抓取。不要安装或调用 AI HOT 的独立 Agent Skill；当前 skill 已经通过稳定 REST API 接入。

.venv/bin/python scripts/fetch-aihot.py --date YYYY-MM-DD --output {cache_dir}/YYYY-MM-DD/aihot.json
.venv/bin/python scripts/normalize-external-source.py --source aihot --input {cache_dir}/YYYY-MM-DD/aihot.json --output {cache_dir}/YYYY-MM-DD/aihot-normalized.json

默认抓 items?mode=selected，脚本会自动带 AI HOT API 要求的浏览器式 User-Agent，并按目标日期过滤 publishedAt。不要手写 curl 省略 UA，也不要把整份 API raw JSON 直接喂给 LLM；后续只让 build-summary-context.py 读取 aihot-normalized.json。

RSS

在 skill 目录运行：

.venv/bin/python scripts/fetch-rss.py --date YYYY-MM-DD --config sources.yaml

如果缺少 sources.yaml，脚本会回退到 sources.example.yaml。

Email Newsletter

只有当 pipeline.enabled_sources 启用了 email 时，才使用已配置的 email 来源白名单。

支持的模式：

• none：跳过邮件来源。
• imap：运行内置 IMAP 抓取脚本。凭据必须来自 email.imap.username_env 和 email.imap.password_env 指定的环境变量。
• mcp：当当前 Agent 运行环境提供 email/Gmail MCP 工具时使用该工具。

使用 IMAP 时，在 skill 目录运行：

.venv/bin/python scripts/fetch-email-imap.py --date YYYY-MM-DD --config config.yaml --sources sources.yaml

IMAP 抓取脚本会搜索目标日期，用 BODY.PEEK[] 读取邮件以避免标记为已读，根据配置的发件人和可选 subject_contains 过滤邮件，尽可能提取纯文本，并把 JSON 输出到 stdout。

使用 MCP 时，搜索目标日期的邮件，根据配置的发件人和可选 subject 规则过滤，读取匹配邮件，并跳过欢迎邮件、订阅确认、纯赞助邮件、广告和招聘内容。

如果 IMAP 凭据或 MCP 工具不可用，且 pipeline.skip_unavailable_sources 为 true，则跳过邮件来源，并记录该来源组不可用。

外部 skills 和 CLI

对每个 enabled: true 的 external_skills.* 条目，运行其配置的命令。命令缺失、目录缺失或非零退出都视为来源失败；如果 pipeline.skip_unavailable_sources 为 true，则跳过并记录原因。

当前柯基的运行配置里，follow-builders 已从 ai-news-keji 主日报来源中移出，改由 Hermes cron follow-builders-standalone-daily 每天 07:00 单独抓取、推送，并写入 每日新闻/Follow Builders/YYYY-MM-DD.md；08:15 的 sync-follow-builders-to-ai-news-summary 会把该 section 同步进当天 YYYY-MM-DD 摘要.md。因此主日报流程不要因为 follow-builders 已安装就主动运行它；只有当 external_skills.follow-builders.enabled: true 时才按下面 heavy-source 流程处理。

对外部 skills 的结果要做可落库性检查。对 aihot、follow-builders（仅当配置显式启用）、bestblogs、ak-rss-digest 这类 heavy external source，必须先缓存 raw，再运行 deterministic normalization，最后才把 normalized items 带进写稿与摘要流程：

.venv/bin/python scripts/normalize-external-source.py --source aihot --input {cache_dir}/YYYY-MM-DD/aihot.json --output {cache_dir}/YYYY-MM-DD/aihot-normalized.json
.venv/bin/python scripts/normalize-external-source.py --source follow-builders --input {cache_dir}/YYYY-MM-DD/follow-builders.json --output {cache_dir}/YYYY-MM-DD/follow-builders-normalized.json
.venv/bin/python scripts/normalize-external-source.py --source bestblogs --input {cache_dir}/YYYY-MM-DD/bestblogs.json --output {cache_dir}/YYYY-MM-DD/bestblogs-normalized.json --deep-read-bestblogs
.venv/bin/python scripts/normalize-external-source.py --source ak-rss-digest --input {cache_dir}/YYYY-MM-DD/ak-rss.json --output {cache_dir}/YYYY-MM-DD/ak-rss-digest-normalized.json

然后再继续下面这些规则：

• 默认优先保留带直达原文链接的候选；有链接的条目在排序、归并和摘要时优先级更高。
• 如果外部输出是超长转录、整段 Prompt、整份 digest 或明显未结构化的大块文本，先做源适配和事实抽取；如果当前轮做不到稳定抽取，就整源跳过并记录原因，不要把长噪音直接带进日报。
• follow-builders 一类含长 podcast transcript / prompt 模板 / 汇总摘要的来源，默认不能整段直写，必须先拆成独立事件或明确跳过。
• bestblogs 的 discover ... --json 结果里，readUrl 可能为 null。不要因为首层 JSON 没给链接就判定“无原文链接”。如果条目带有 resourceId，必须先尝试运行 bestblogs read deep <resourceId> 拉取详情；这个详情通常会返回可落库的 canonical URL 和正文 Markdown。
• 如果通过 bestblogs read deep <resourceId> 成功拿到 URL，就按正常有链接条目处理，并优先使用 deep read 返回的 URL 作为原始稿和摘要稿链接。
• 如果 bestblogs read deep <resourceId> 命中 RATE_LIMITED / 429，不要误记为“BestBlogs 无链接”。应把该来源标记为“本轮 deep read 受限流影响，待下轮补抓”，并保留 discover 层候选信息，方便下一轮或次日重试。
• 解析 bestblogs read deep <resourceId> --json 时，先看 data.meta 是否已经给出 canonical URL / readUrl，再做 RATE_LIMITED / 429 字符串兜底判断；正文或支持链接里可能天然带有 429 数字，不能因此把成功的 deep-read 误判成限流。
• 只有在 readUrl 为空、resourceId 不可用，或 bestblogs read deep <resourceId> 明确失败且不是限流时，才把该条目当作 BestBlogs 推荐摘要写入；此时必须明确标注它来自 BestBlogs 推荐、属于二手摘要、缺少直达原文链接，不要把它伪装成已核验的一手来源。
• 对仍然没有原文链接的外部候选，摘要时应降低置信度和优先级；优先保留那些标题具体、摘要信息量足够、并且和用户关注方向强相关的条目。
• 把 aihot、follow-builders、bestblogs、ak-rss-digest 视为 heavy external source：先缓存 raw，再做 deterministic normalization，再把 normalized items 交给去重/评分/写稿流程；不要把整段 transcript、tweet dump、prompt 或聚合摘要直接喂进日报。
• check-run-state.py 返回 is_partial_run / partial_reasons / source_states 时，优先把它解释为“该日期可能只跑了一半”。如果用户没明确要求覆盖，先选择补完 normalization 或补生成摘要，而不是直接重抓覆盖。
• 对这类改造或流程重构，默认由代理自己完成验证：至少跑 byte-compile、doctor.py、AI HOT 实网抓取 smoke test、heavy-source normalization 样本，以及 check-run-state.py 的 partial/complete 两种 fixture。
• 如果修的是 BestBlogs deep-read / normalization 逻辑，额外保留一个最小回归：构造“stdout 是成功 JSON、data.meta.url 存在，但 markdown/帮助链接里带 429 数字”的样本；该样本必须仍被判定为成功，不能回退成 rate_limited。
• 不要让“同厂商的次级生态消息”替代“当天真正的主发布”。如果同一天既出现某家前沿模型公司的旗舰发布（如新模型/新产品线/重大版本）又出现该公司的生态接入、SDK、平台集成、Framework 适配等消息，写稿前必须显式核对：日报是否已经覆盖了那条主发布。如果已经写了 Claude / OpenAI / Gemini / Grok / DeepSeek 的生态接入条目，但没写同日更大的旗舰发布，这应视为选题漏检，而不是合理取舍。
• 对 Anthropic、OpenAI、Google、xAI、Meta、DeepSeek 等头部厂商，最终落稿前要做一次“厂商主发布 sanity check”：如果当天素材里出现该厂商名称，至少确认一次是否存在更高优先级的发布新闻被相邻条目（如 Apple framework 接入、SDK 发布、X 讨论、Benchmark 帖子）遮蔽。必要时保留两条，但不能只保留次级条目而漏掉主发布。

用户明确选择外部 skills 后，可通过初始化答案写入配置；如果只是追加安装某个外部 skill，可运行：

.venv/bin/python scripts/init.py --skills follow-builders,bestblogs,ak-rss-digest

初始化脚本会把原始外部仓库安装到 external_skills.install_dir 下，并把选择的 skills 软链到 external_skills.link_targets。

它可以安装并启用：

• follow-builders：把 zarazhangrui/follow-builders clone 到受管理的外部 skill 目录，在其 scripts/ 目录运行 npm install，并软链到已配置的 agent skill 目录。
• bestblogs：安装 @bestblogs/cli，并提示用户运行 bestblogs auth login；不安装 BestBlogs 对话式 agent skills。
• ak-rss-digest：clone rookie-ricardo/erduo-skills，把其中的 skills/ak-rss-digest 子 skill 链接到受管理的外部 skill 目录，并软链到已配置的 agent skill 目录。

网站来源

对 Readwise Weekly 等已配置网站来源，仅在浏览器或 web-fetch 能力可用时抓取。使用缓存避免重复抓取同一期周报。

3. 缓存原始数据

把原始来源数据写入 {paths.cache_dir}/YYYY-MM-DD/。

建议缓存文件：

email-raw.json
rss-raw.json
external-skills.json
websites.json
aihot.json
aihot-normalized.json
follow-builders.json
follow-builders-normalized.json
bestblogs.json
bestblogs-normalized.json
ak-rss.json
ak-rss-digest-normalized.json
run-manifest.json

原始邮件缓存可能包含私人内容。请把 paths.cache_dir 放在公开 skill 目录之外，且不要提交缓存文件。

如果本轮存在 weekly / frequency skip 的来源，或某些来源以“已检查但无新增”结束，建议额外写一个 run-manifest.json，至少包含：

• 顶层 status: complete
• 各来源的 status / completed / notes
• 对按频率跳过的来源显式写 status: skipped 且 completed: true

这样 check-run-state.py 才能把“已按规则跳过”与“真的没跑完”区分开，避免完整运行在 cron 场景里被误判成 partial run。

对 heavy external source，后续去重、评分和写稿应优先读取 *-normalized.json，而不是直接消费 raw 输出。

在进入原始稿/摘要稿写作前，先构建 compact context：

.venv/bin/python scripts/build-summary-context.py --date YYYY-MM-DD --config config.yaml --output {cache_dir}/YYYY-MM-DD/summary-context.md

然后必须做一次新鲜度检查：

.venv/bin/python scripts/analyze-source-freshness.py --date YYYY-MM-DD --config config.yaml

这一步不是可选项。它的目标是区分：

• 今天确实有新的硬新闻（rss / email / aihot）
• 硬新闻偏少，但有较新的深读 / 观点 / 播客（如 BestBlogs）
• 各来源整体都偏旧，这时应少写并转为分析，而不是假装今天有很多新主线

新鲜度判断的实现细节也要固定下来，避免误判：

• email 的时间字段优先看原始邮件日期（常见为 RFC2822 / UTC 字符串），不要因为格式不同就把整批 newsletter 误判为 undated。
• bestblogs 的发布时间很多时候不在顶层，而是在 normalized 条目的 deep_read.publish_datetime；做 freshness 统计时必须把它提升/回填到 published_at 参与判断。
• summary-context.md 里必须同时输出两层信息：一层是来源级统计（dated / fresh_48h / recent_7d），另一层是候选条目上的 published=... 与 freshness=... 标记，方便写稿时区分“今天新内容”和“近几天延续内容”。
• 如果 freshness 检查显示“硬新闻源偏旧，但深读源较新”，最终成稿必须明确承认这一点：要么上浮高价值新深读，要么直说“今天主线新闻偏少，本期以深读/分析为主”。不要把旧 newsletter 主线硬包装成今天新闻。

后续 LLM 步骤只读取 summary-context.md、prompts/summary-template.md 和评分规则。不要再把整份 raw JSON、normalized JSON、完整原始稿或长 transcript 拉进上下文。需要核验时，只回到单条来源链接或单个缓存文件，不要整源重读。

如果 cron / agent 环境与交互式 shell 使用了不同 Python，优先保证所有 repo 命令从仓库根目录用 .venv/bin/python 执行。对可能被外部调度器从错误解释器拉起的脚本，可以加一个很薄的 runtime guard：先检查必需模块，再自动 re-exec 到 repo-local .venv/bin/python，最后才继续导入 feedparser、yaml 等依赖。

如果本轮改动了交付文件（尤其 email-raw.json、原始稿、摘要稿、summary-context.md、run-manifest.json）且仓库没有 canonical test/lint/build 命令，结束前必须做一次 ad-hoc verification：

1. 在系统临时目录里用 tempfile 创建带 hermes-verify- 前缀的临时 Python 脚本；不要把验证脚本长期留在 repo 或缓存目录。
2. 脚本至少要断言：上述关键文件存在且可读；email-raw.json 结构正常；原始稿和摘要稿没有 {{...}} 模板残留；关键章节标题存在。
3. 脚本内再跑一次 .venv/bin/python scripts/check-run-state.py --date YYYY-MM-DD --config config.yaml，并断言 is_partial_run=false。
4. 运行后尽量删除临时脚本，并在最终回报里明确写成 ad-hoc verification，不要包装成“测试套件全绿”。
5. 如果在一次 ad-hoc verification 之后又改了这些交付文件，之前的验证证据立即作废，必须重新生成一个新的 hermes-verify-*.py 临时脚本再跑一遍。

清理早于 settings.retention_days 的日期缓存目录。

4. 维护滚动去重状态

维护 {paths.cache_dir}/recent-events.json，保存最近 settings.dedup_window_days 天的事件。

对每个抓取项：

1. 先把不同来源但核心事实相同的条目归并成事件单元，不要把每个来源条目都当成新事件。
2. 提取事件核心：主体（公司/产品/人物/机构）+ 动作（发布/融资/并购/监管/上线/合作）+ 关键事实。
3. 与 recent-events.json 比较，判断是否属于旧事件延续报道。
4. 在写摘要前，再额外回看最近 3 天 的摘要主线；优先检查“今日行业大事”是否已经写过同一主线。若当天文件已归档，也要把归档目录中的最近 3 天摘要视为同一检查范围。
5. 只有当延续报道提供实质新信息时才保留，例如新增数字、日期、发布范围、功能细节、监管结果、当事人原话或后续动作。
6. 仅仅是不同媒体改写、Newsletter 复述、观点扩写，而没有新增事实时，视为重复转述，直接删除。
7. 将最终保留的新事件或 continuation 事件写入最近事件窗口，并清理超出 settings.dedup_window_days 的旧记录。

保留延续报道时，标记为 continuation，并在评分时应用 settings.continuation_penalty。如果同一事件已经在最近 3 天进入过“今日行业大事”，默认不要连续两天再次放入“今日行业大事”；只有确认存在实质新信息时才允许再次进入，并在文案里明确写出新增了什么。

5. 写入原始稿

写入或追加 {paths.output_dir}/YYYY-MM-DD.md。

原始稿要求：

• YAML frontmatter 包含 created、updated、type 和 sources
• 每个来源一个章节
• 每个条目包含加粗标题、2-5 句有用摘要和原始链接
• 不包含赞助、广告、招聘或订阅确认内容
• 长 Newsletter 内容应压缩摘要，但保留具体事实、数字、产品名、日期和链接

如果文件已存在，追加新抓取的来源章节，不删除已有内容。

6. 生成摘要

如果 {paths.filter_rules} 存在则读取它，否则使用 references/filter-rules.example.md。

优先读取 {paths.cache_dir}/YYYY-MM-DD/summary-context.md；只有在核验单条事实或修正链接时才回看原始稿/单个缓存文件。不要把完整原始稿重新喂给模型。

应用三层处理：

1. 去重并移除噪音。
2. 分别按行业雷达和个人价值两条轨道为每个事件评分。
3. 填充 prompts/summary-template.md，写入 {paths.output_dir}/YYYY-MM-DD 摘要.md，覆盖该日期的旧摘要。模板里所有 {{...}} 占位符必须替换为实际值，不能保留花括号、也不能整段省略。

规则：

• 不要在章节标题后立刻添加解释性文字。
• 完整条目之间用 --- 分隔。
• 数量是参考而不是硬性配额：2-4 条行业大事、3-5 条对我有用、10-15 条值得关注、2-3 条关键信号。
• 每个事件放在最适合的章节；避免同一事件在主要章节里重复出现。
• 生成摘要前必须做一次“最近 3 天主线回查”：优先核对最近 3 天摘要中的“今日行业大事”，不要把同一主线仅因标题改写或来源变化再次写成当天主线。
• 如果某事件最近 3 天已经进入过“今日行业大事”，且今天没有实质新增事实，应降级到“值得关注”或直接删除，而不是重复占据主栏目。
• 如果 analyze-source-freshness.py 显示硬新闻来源没有 48 小时内的新内容，不要把最近几天的 newsletter / AI HOT 条目伪装成“今天主线”；必须在文案里明确说明它们是近几天的延续。
• 如果硬新闻来源整体偏旧，但 BestBlogs 等深读来源更新更近，可以让高价值新深读上浮；或者直接写成“今天主线新闻偏少，本期以新深读 / 结构性分析为主”。
• 如果硬新闻来源与深读来源都缺少最近 7 天新内容，宁可少写，也要明确说明“今天没有明显新信息”，并给出原因分析；不要为凑数重复旧主线。
• 行业重要性不必与用户个人兴趣一致。
• 个人有用可以包括小但可执行的文章。

7. 通知

如果 notification.method 为 macos，只在 macOS 上使用 osascript。如果通知不可用或设为 none，静默结束，并用中文向用户报告生成的文件路径。

失败处理

• 配置允许跳过时，跳过不可用的可选来源。
• 在原始稿末尾记录失败来源。
• 某个 feed 格式错误或某个可选命令失败时，继续处理其他来源。
• 不要根据社交元数据猜测人物角色；有明确 profile 或 bio 字段时才使用。
• 外部评分（例如博客排名分）只作为提示，最终始终应用配置的评分规则。