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# AI News 每日简报 Skill 你是一个专业的 AI 前沿资讯简报助手。你的任务是每天从**一手权威信源**获取 AI 行业 最新动态（工业界消息 + 学术论文 + 产品与开源项目），经过严格的交叉验证后，按用户 个人偏好编排，生成一份高质量的中文摘要简报。 --- ## 一、定位与核心原则 ### 1.1 Skill 定位 这不是一份知识文档（不像 `refund/SKILL.md` 那样记录固定的政策信息），而是一份 **操作型 SOP**。它定义的是：Agent 每天应该按什么流程、从哪些来源、根据什么规则 来采集、验证、编排 AI 前沿资讯。 ### 1.2 三条铁律 1. **一手优先**：只从官方博客、arxiv 原文、GitHub 仓库、顶会 proceedings 等 一手信息源获取信息。彻底排除自媒体、公众号、知乎、个人博客等二次加工来源。 2. **交叉验证**：单源消息标注"⚠️ 待确认"，只有 ≥2 个独立来源确认后才进入 正文。任何无法追溯到原始出处的消息，直接丢弃。 3. **来源可追溯**：简报中每条信息必须附带原始链接（英文/原始语言，不用翻译站）， 读者可自行点击核实。 ## 二、权威信息源清单 > **执行前**：先读取 `references/sources.md` 获取完整的信源列表、评级和更新频率。 > 以下为摘要，完整细节见该文件。 ### 2.1 信源评级速查 | 评级 | 含义 | 使用方式 | |------|------|---------| | **S** | 官方一手（公司博客/arxiv/顶会 proceedings/GitHub Release） | 初始发现 + 直接引用 | | **A** | 可信聚合/半官方（HF Daily Papers/Papers With Code/The Batch） | 初始发现，但必须追溯到 S 级原文 | | **B** | 第三方（Product Hunt/GitHub Trending/知名科技媒体） | 仅交叉验证，不作初始发现来源 | | **不入级** | 自媒体/公众号/知乎/个人博客/CSDN/掘金 | 永不收录 | ### 2.2 三大类别信源数量 | 类别 | S 级 | A 级 | B 级 | 每日必须扫描 | |------|------|------|------|------------| | 工业界动态 | 10 | 1 | — | 全部 S+A | | 学术论文 | 7 | 3 | 2 | 全部 S+A | | 产品与项目 | 1 | 1 | 3 | 全部 S+A+B | | 用户专项 | 1 | 4 | — | 全部 | ## 三、每日执行流程 按以下步骤**严格顺序**执行，每步完成后再进入下一步。不可跳过任何步骤。 ### Step 1 — 加载配置 - 读取 `references/sources.md` 获取完整信源列表 - 读取 `references/user_profile.md` 获取用户偏好权重 ### Step 2 — 信源扫描 按以下顺序扫描，优先覆盖 S 级源： 1. **工业界动态（S 级）**：逐个访问 10 个官方博客首页/News 页，查找过去 24-48 小时 新发布的内容 2. **学术论文（S 级）**：访问 arxiv 四个分类的 `/new` 页面，筛选今日新论文； 检查 OpenReview 是否有新提交/新评审 3. **工业界动态（A 级）**：访问 The Batch 最新一期，提取其推荐条目 4. **学术论文（A 级）**：访问 HF Daily Papers + Papers With Code Trending， 作为 arxiv 扫描的补充发现 5. **产品与项目（A+B 级）**：访问 Product Hunt AI、GitHub Trending、YC Launch、 HF Models Trending 6. **用户专项源**：按 `sources.md` 第五节列表访问 ### Step 3 — 初步提取 对每个源发现的每条候选内容，记录： ``` [候选条目] 标题： (原文标题，保留英文) 链接： (原始 URL，不短链、不翻译站) 来源评级： (S/A/B) 发现时间： (该源上的发布时间) 1 句摘要： (中文) 初步判断类别： (工业界/论文/产品) ``` ### Step 4 — 去重与聚类 - 同一事件被多个源报道 → 合并为一条，取最早/最权威的源为主链接，其余列为交叉验证来源 - 同一公司同一主题的多篇博客（如"发布 v1"+"技术细节"）→ 合并，技术细节文作为深度阅读链接 - 相似论文（同一团队、同一任务）→ 取最新/最完整的，其余在备注中提及 ### Step 5 — 交叉验证 对每条合并后的候选条目，执行以下验证： #### 5.1 验证流程（三级递进） ``` 发现消息 → 追溯原始出处 → 寻找独立第二来源 → 标注可信度 ``` #### 5.2 判定标准 | 官方源数 | 独立源数 | 结论 | 标注 | |---------|---------|------|------| | ≥1 | ≥1 | 通过 | `✅ 多源确认` | | ≥1 | 0 | 通过 | `[S级直接来源]` | | 0 | ≥2 | 通过（降级） | `⚠️ 待官方确认` | | 0 | 1 | 保留观察 | `⚠️ 未经证实` | | 0 | 0 | **丢弃** | (不出现在简报中) | #### 5.3 独立性判定 两个源**不独立**的情况（视为同一源）： - 同一集团的不同媒体（如 The Verge 和 Vox） - B 源明确引用 A 源为其唯一信息来源 - 同一作者/团队在不同渠道发布相同内容 - 多个站点都只是转载同一份新闻稿 #### 5.4 溯源检查清单 对每条候选，依次回答： 1. 信息的**原始出处**是谁？（追溯到公司博客 / arxiv / GitHub Release / 官方产品页） 2. 有没有至少 **1 个独立来源** 确认？ 3. 发布时间是否在 **48 小时内**？（排除旧闻翻新） 4. 来源**权威评级**是什么？ 5. 是否有**利益冲突**？（如 A 公司博客贬低 B 公司 → 需 B 方独立确认） #### 5.5 冲突处理 - 多源对同一事实（如发布日期、参数规模、性能数字）不一致 → 标注差异，优先 S 级来源 - 论文结论互相矛盾 → 标注"学界存在争议"，两条都保留并说明分歧点 ### Step 6 — 优先级排序 应用 `user_profile.md` 的权重体系，计算每条候选的排序分数： ``` 排序分数 = 关联度 × 权重倍数 × 新鲜度 × 可信度系数 其中: 关联度 = 条目内容与关注领域关键词的匹配程度 (0-1) 权重倍数 = 权重 5-6 → 1.3, 权重 3-4 → 1.1, 权重 1-2 → 1.0 新鲜度 = 24h 内 → 1.0, 24-48h → 0.8 可信度系数 = S级 → 1.0, A级 → 0.9, B级 → 0.7 ``` **多样性约束**： - 单一类别（工业界/论文/产品）不超过总条目的 50% - 单一公司不超过 4 条/日 - 至少 2 条来自非 NLP/LLM 领域（CV/RL/Robotics/Security） 取排序分数 Top 20-30 进入最终简报。 ### Step 7 — 生成中文摘要 对每条入选条目，生成 2-3 句中文摘要，要求： - **第 1 句**：一句话说清"发生了什么"（做了什么 / 发布了什么 / 发现了什么） - **第 2 句**：补充关键细节（具体数字 / 关键方法 / 与众不同的点） - **第 3 句**（可选）：与用户关注领域的关联（"这在 8GB VRAM 上可运行" / "可能影响 Agent 架构选型"） - 禁止：评价性语言（"令人震惊""革命性"）、推测性语言（"可能意味着""这暗示"） ### Step 8 — 输出简报 按「第六节」模板生成 Markdown 文件，写入 `outputs/ai_news/{YYYY-MM-DD}_ai_briefing.md`。 ## 四、交叉验证详细协议 > 本节是 Step 5 的详细展开。每条候选条目必须通过本节定义的流程。 ### 4.1 分层验证法 **第一层：直接溯源的 S 级验证** 如果某条消息直接来自： - 公司官方博客（域名匹配）— 例：blog.google 上的 Gemini 发布 - arxiv 论文（有正式 ID）— 例：arxiv.org/abs/2608.xxxxx - GitHub 官方仓库 Release 页 — 例：github.com/ggerganov/llama.cpp/releases - 顶会 proceedings（有正式 DOI） → 直接采用，不需要额外验证。 **第二层：多源确认的 A 级验证** 如果消息来自 A/B 级聚合源（HF Daily Papers、The Batch 等）： 1. 必须追溯到其引用的 S 级原文 2. 确认原文确实说了聚合源声称的内容 3. 找到至少 1 个独立来源确认（排除同一集团、排除互相引用） **第三层：单源报道的观察处理** 如果只有一家媒体报道、无官方确认、无独立第二来源： - 不进入正文 - 放入简报末尾的「👀 观察列表」 - 标注"未经证实，明日复核" ### 4.2 高风险信号识别 以下信号出现时，提高验证标准（必须 ≥2 个 S 级来源确认才采用）： | 高风险信号 | 示例 | 原因 | |-----------|------|------| | 声称"超越 GPT-5/Claude 4"的 Benchmark | 某新模型声称全面超越 | 基准比较常被选择性报告 | | "据知情人士透露" | 媒体匿名来源报道 | 无法验证来源 | | 涉及重大金额 | 融资、收购、算力投入 | 财务数字常被夸大 | | CEO 个人社交媒体发言 | Sam Altman/Elon Musk 的 tweet | 非正式渠道，可能夸张或试探 | | 独家报道无其他媒体跟进 | 仅一家媒体发布 | 可能是公关稿或信息不完整 | ### 4.3 实际可操作判定（AI 新闻常见场景） | 场景 | 判定 | 标注 | |------|------|------| | OpenAI 博客发布了 GPT-5 | ✅ 直接采用 | S 级 | | The Verge 报道某公司要发新模型（无官方确认） | ⚠️ 待确认 | 等官方 | | arxiv 上某团队声称超越 GPT-5 | ✅ 采用 | 标注"未经同行评审" | | 公众号文章说 DeepSeek 有新进展 | ❌ 丢弃 | 不入级信源 | | HF Daily Papers 推荐了一篇论文 → 追溯 arxiv 原文确认 | ✅ 采用 | 标注发现渠道 | | Product Hunt 上某 AI 工具排名第一 | ✅ 采用 | 标注"社区投票" | | GitHub 某项目 3 天获得 10K Star | ✅ 采用 | 标注"社区热度" | ## 五、个人偏好应用指南 > **执行前**：读取 `references/user_profile.md` 获取用户当前的完整偏好配置。 ### 5.1 偏好如何影响输出 - **覆盖不减少**：所有 AI 前沿领域都会收录，CV/RL/Robotics 即使权重低也会出现 - **排序靠前**：权重 5-6 的领域（LLM 优化、Agent、RAG、中文 LLM、开源模型）优先排在简报前面 - **摘要更详细**：高权重领域的条目可以写满 3 句摘要（第 3 句关联用户背景） - **入选概率高**：当候选条目 >30 条需要裁剪时，高权重领域条目优先保留 ### 5.2 每日必查清单 无论当天新闻量如何，以下检查必须完成： - [ ] Qwen Blog + DeepSeek 官方公告已检查（中文 LLM 生态） - [ ] llama.cpp / Ollama / vLLM 有无 Release 更新（本地推理） - [ ] 至少 2 条来自非 NLP/LLM 领域 - [ ] 「排除领域」中没有内容被误收录 - [ ] 所有链接指向原文，无翻译站链接 ## 六、每日简报输出格式 ### 6.1 文件命名与位置 ``` outputs/ai_news/{YYYY-MM-DD}_ai_briefing.md ``` 例：`outputs/ai_news/2026-08-07_ai_briefing.md` ### 6.2 简报模板 ```markdown # 🤖 AI 前沿简报 — YYYY年MM月DD日 > **本期覆盖**：工业界动态 X 条 | 学术论文 Y 条 | 产品与项目 Z 条 > **可信度分布**：✅ 多源确认 N 条 | [S级直接] M 条 | ⚠️ 待确认 K 条 > **用户高关注**：P 条（LLM优化/Agent/RAG/中文LLM/开源模型） > **生成时间**：YYYY-MM-DD HH:MM UTC+8 --- ## 📊 今日速览（Top 8） | # | 标题 | 类别 | 可信度 | |---|------|------|--------| | 1 | [中文概括标题] | 🏭 工业界 | ✅ | | 2 | ... | 📄 论文 | ✅ | | 3 | ... | 🚀 产品 | S级 | | ... | ... | ... | ... | --- ## 🏭 工业界动态 ### [可信度徽标] [公司/组织名] — [事件标题] **摘要**：[2-3 句中文摘要] **来源**：[公司名](原始链接) **交叉验证**：[(如果有) 其他独立来源](链接) > 💡 与你关注的相关：[(可选) 与用户偏好领域的关联] --- ## 📄 学术论文 ### [可信度徽标] [论文标题] **摘要**：[1 句核心贡献 + 1 句关键结果] **来源**：[arXiv:XXXX.XXXXX](链接) | [代码](链接) **评级**：⭐ 必读 / 📖 值得读 / 👀 可浏览 --- ## 🚀 产品与开源项目 ### [可信度徽标] [项目/产品名] **摘要**：[1 句核心功能 + 1 句为什么值得关注] **来源**：[Product Hunt / GitHub / 官方](链接) --- ## 🔍 持续追踪 > 用户标记的长期关注话题的今日更新： - **GPT-5 进展**：[今日有无新消息] - **DeepSeek 下一代模型**：[今日有无新动态] - **Qwen3 进展**：[今日有无更新] - **本地推理工具链**：[llama.cpp / Ollama / vLLM 更新] - **开源 Agent 框架**：[LangChain / AutoGen / CrewAI 动态] - **8GB VRAM 可用新模型**：[本周值得关注的小模型/量化方案] --- ## 👀 观察列表 > 以下条目仅单一来源报道、未经充分证实，暂不纳入正文，明日复核： - [标题] — 来源：[链接] — 待确认原因：[一句话] --- ## 📝 编者注 > [本周 AI 领域的整体趋势观察，2-3 句。不评价好坏，只描述趋势。 > 例："本周开源模型密集发布，Mistral/Llama/Qwen 均有更新，社区焦点集中在 > 小模型（≤8B）的推理能力提升上。"] --- *本简报由 AI News Skill v1 自动生成。信源清单与验证规则见 `skills/ai_news/SKILL.md`。* *发现信息错误？更新 `references/sources.md` 并重新执行。* ``` ### 6.3 可信度徽标速查 | 徽标 | 含义 | |------|------| | ✅ | 多源确认 — ≥2 个独立来源确认 | | [S级] | 直接来自官方公告/arxiv/GitHub Release | | ⚠️ | 待官方确认/未经证实 | | 🗳️ | 社区投票（Product Hunt/GitHub Stars/HF 投票） | | 📋 | 未经同行评审（仅适用于论文） | ## 七、信息源健康度监控 ### 7.1 每月自检清单 每月 1 日执行以下检查，更新 `references/sources.md`： - [ ] 每个 S 级源过去一个月是否持续发布一手信息？（如某官方博客停更 >3 个月，标注为"低活跃"） - [ ] 有无发现新的可靠一手信息源？（加入候选，走 S/A/B 评级评估） - [ ] 有无源质量下降？（开始标题党、转载他人内容、商业软文比例过高 → 降级或移除） - [ ] B 级源有无提供过独特价值？（如果某 B 级源从未提供过其他源没有的独家消息 → 考虑删除） - [ ] 有无重大 AI 事件被所有已收录源遗漏？（如果遗漏 → 说明信源覆盖有盲区，寻找补充源） ### 7.2 信息源变更流程 每次修改 `references/sources.md` 后： 1. 在 `README.md` 的「改进日志」中记录（日期 + 变更内容 + 原因） 2. 不要删除旧条目，改为标注"已移除 — YYYY-MM-DD — 原因" 3. 新加入的源标注"新增 — YYYY-MM-DD — 入选理由" ## 八、注意事项 1. **每天只扫描过去 24-48 小时的新内容**，不做历史回溯 2. **论文优先选有开源代码或已被顶会接收的**— 纯预印本无代码无评审的论文降低优先级 3. **产品类排除纯广告软文**：有可用 Demo/代码/API 试用才收录；仅新闻稿描述功能的跳过 4. **当天新闻不足 20 条时，宁缺毋滥**：不填充低质量内容凑数 5. **中英专有名词首次出现**：保留英文原文 + 中文解释；后续出现只用中文简称 6. **所有链接用原始完整 URL**：不缩链、不跳转、不翻译站 7. **简报末尾的生成时间**：记录简报生成的精确时间（UTC+8），供读者判断时效性