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当用户要求"搜索新闻"、"查询AI新闻"、"整理新闻"、"获取某天的新闻"，或提到需要搜索、整理、汇总指定日期的AI行业新闻时，应使用此技能。
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Use when Codex needs native image generation, editing, or engineered multi-image composition, especially sets, material kits, grids, storyboards, carousels, presentations, panoramas, masked composites, long images, or other deliverables requiring consistent independent assets and deterministic post-processing.
Use when a request asks for a Chinese-first AI video script with shot plans, image prompts, narration, subtitles, or handoff contracts for scene generation, image generation, video assembly, or WeChat draft preparation.
Skill 开发指南。当用户需要创建新 Skill 或更新已有 Skill 时触发，提供标准化模板、目录规范和最佳实践。
استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | searchnews |
| description | 当用户要求"搜索新闻"、"查询AI新闻"、"整理新闻"、"获取某天的新闻"，或提到需要搜索、整理、汇总指定日期的AI行业新闻时，应使用此技能。 |
| metadata | {"version":"0.4.0"} |
此技能用于从多个AI新闻源精确搜索指定日期的新闻，采用 Ralph Loop 模式进行地毯式迭代，确保不留死角。
记录待爬取的源网站及其状态。
date: 目标日期，格式 YYYY-MM-DDkeywords_ref: 引用关键词库文件路径（如 references/keywords.md），搜索时加载 10 大分类和 100+ 标签进行筛选sources: 每个源包含 name, url, status (pending/done/failed), retry_count (max 3)sources 状态均为 done 时，输出 <promise>COMPLETE</promise> 并立即停止循环。failed，记录失败原因，跳过该源。done 或 failed），立即生成最终日报并交付，不强制跑完预设的最大轮次。| 优先级 | 源名称 | URL | 说明 |
|---|---|---|---|
| 高 | AIBase日报 | https://news.aibase.com/zh/daily | 每日AI新闻汇总，必抓！内容精炼、覆盖全面 |
| 中 | IT之家AI频道 | https://next.ithome.com/ | 国内科技资讯，AI专栏 |
| 中 | 36氪AI频道 | https://36kr.com/information/AI/ | 创投视角，AI产业报道 |
| 中 | 机器之心 | https://www.jiqizhixin.com/articles | 专业AI媒体，技术深度 |
| 中 | 量子位 | https://www.qbitai.com | AI前沿，产品报道 |
注意：AIBase日报通常在当天发布，内容即为当天新闻汇总，是最高效的信息源。
禁止手动乱抓！ 必须严格按以下流程执行：
# 第零步：启动 Ralph Loop（必须执行！）
bash .opencode/skills/searchnews/scripts/ralph/ralph.sh 2026-01-19
脚本会自动初始化 prd.json，然后 Agent 按任务清单逐个处理。
脚本会在 .opencode/skills/searchnews/scripts/ralph/prd.json 中生成源网站列表，初始状态均为 pending。AIBase日报必须放在第一位，优先抓取。
prd.json 中处于 pending 状态的源。retry_count + 1，最多重试3次。禁止只抓列表页！ 对于筛选出的重要新闻，必须深入到详情页抓取：
示例：AIBase日报列表页只有标题和简介，但详情页有完整的技术解读、数据对比、划重点等深度内容。
合并不同来源的相同新闻，保留详情最丰富的版本，合并标注来源。
文件存储在 dailynews/YYYY-MM-DD/YYYY-MM-DD.md（每日独立文件夹）。
---
date: YYYY-MM-DD
type: 新闻日报
tags: [AI新闻, 日报]
---
# AI新闻日报 - YYYY-MM-DD
> 日期校验: 已通过 | 仅包含YYYY-MM-DD发布的新闻 | 已去重
---
## 1. 新闻标题
**分类**: 分类标签 | **来源**: 来源网站 | **时间**: YYYY/M/D HH:MM
一句话摘要，概括新闻核心内容。
**详情**：
- 详情要点1（包含具体数据、指标）
- 详情要点2
- 详情要点3
- 详情要点4（可选）
- 详情要点5（可选）
---
## 2. 下一条新闻标题
...
*数据来源: 来源列表 | 整理时间: YYYY-MM-DD*
当所有源状态均为 done 或 failed 时，输出：
<promise>COMPLETE</promise>
ralph.sh 初始化，禁止手动乱抓！prd.json 状态。progress.txt。<promise>COMPLETE</promise>。错误示例（禁止！）：
以下新闻因日期不符已剔除：
- xxx（1月18日）
- yyy（1月20日）
正确做法： 静默跳过不符合日期的新闻，只输出符合的，一个字都不要多说。
新闻日报整理完成后，可生成AI新闻视频。
收到"生成新闻视频"请求后，必须依次询问：
生成哪天的新闻视频？
- 今天 (YYYY-MM-DD)
- 昨天 (YYYY-MM-DD)
- 自定义日期
是否使用提示词库中的风格模板？
- 是，使用模板 (推荐) - 从21种预设风格中选择，风格统一
- 否，自由生成 - 不使用模板，AI自由发挥
如果选择"使用模板"，继续问题3；否则跳到问题4
风格提示词库位置：{prompts_dir}/图片生成风格/AI新闻早报风格/
选择配图风格：
【科技感】
- 默认风格-Dashboard (推荐) - 科技仪表盘，数据可视化
- 赛博未来风 - 霓虹赛博朋克
- 科技媒体封面风 - 新闻媒体封面感
- AI操作系统界面风 - JARVIS控制台风格
- 深色金融终端风 - Bloomberg终端感
- 全息投影风 - 全息科幻
- 量子科幻风 - 量子粒子效果
【简约风】
- 毛玻璃拟态风 - 苹果风毛玻璃
- 信息图表风 - 数据信息图
- 极简信息设计风 - 扁平极简
【特色风】
- 未来报纸头版 - 报纸版式
- 杂志封面风 - 杂志风格
- 漫画分镜风 - 漫画格子
- 太空宇宙风 - 星空宇宙
- 水墨国风 - 中国风水墨
- 复古像素风 - 8bit像素
- 霓虹波普风 - 波普艺术
- 工程蓝图风 - 技术蓝图
- 自然有机风 - 环保自然
- 未来实验室风 - 实验室科研
- 社交媒体爆款风 - 抖音小红书
选择生成模式：
- 完整版（总览+详情）(推荐) - 1张总览图 + N张详情图
- 仅总览 - 只生成1张总览图
- 仅详情 - 只生成N张详情图
日报共有XX条新闻，如何处理？
- 全部生成
- 精选10条 - 自动挑选最重要的
- 精选5条 - 只做头条
{prompts_dir}/图片生成风格/AI新闻早报风格/{风格名}.md
每个风格文件都包含 ## 完整提示词模板 段落，提取其中的提示词。
| 变量 | 替换内容 | 示例 |
|---|---|---|
{日期} | 日报日期 | 2026年01月23日 |
{N} | 新闻条数 | 25 |
{新闻列表} | 编号+标题列表 | 1. ChatGPT Atlas更新... |
用替换后的提示词调用 image-service：
python .opencode/skills/image-service/scripts/text_to_image.py \
"{替换变量后的完整提示词}" -r 16:9 -o "assets/video/{日期}/00_overview.png"
每条新闻单独生成，提示词结构：
AI新闻详情配图 - {风格名}
【新闻标题】{标题}
【新闻要点】
- {要点1}
- {要点2}
- {要点3}
【视觉要求】
- 沿用{风格名}的视觉风格
- 中心突出新闻主题的3D/扁平化插图
- 标题大字清晰，要点用图标化卡片展示
- 底部水印：{your_watermark}
输出尺寸：2560x1440 横版 16:9
assets/video/{YYYY-MM-DD}/
├── 00_overview.png # 总览图
├── 01_xxx.png # 详情图1
├── 02_xxx.png # 详情图2
├── ...
├── audio/
│ ├── 00_overview.mp3 # 总览配音
│ ├── 01.mp3 # 详情配音1
│ └── ...
├── video.yaml # 合成配置
└── {日期}_ai_news.mp4 # 最终视频
# 1. 创建目录
mkdir -p "assets/video/{日期}/audio"
# 2. 并发生成配图（使用 text_to_image）
python .opencode/skills/image-service/scripts/text_to_image.py \
"{风格提示词}" -r 16:9 -o "assets/video/{日期}/00_overview.png"
# 3. 并发生成配音
python .opencode/skills/video-creator/scripts/tts_generator.py \
--text "{配音文本}" \
--voice zh-CN-YunyangNeural \
--output "assets/video/{日期}/audio/XX.mp3"
# 4. 合成视频
python .opencode/skills/video-creator/scripts/video_maker.py \
assets/video/{日期}/video.yaml
| 场景 | 文本模板 |
|---|---|
| 总览 | "AI早报，{日期}。今天共有{N}条AI行业重磅新闻，让我们一起来看看！" |
| 详情 | "第X条，{标题}。{摘要}" |
| 结尾 | 最后一条追加"以上就是今天的AI早报，感谢收看！" |
音色选择：
zh-CN-YunyangNeural - 男声，新闻播报（推荐）zh-CN-YunxiNeural - 男声，阳光活泼zh-CN-XiaoxiaoNeural - 女声，温暖自然output: {YYYY-MM-DD}_ai_news.mp4
scenes:
- image: 00_overview.png
audio: audio/00_overview.mp3
- image: 01_xxx.png
audio: audio/01.mp3
# ... 依次列出所有场景
✅ 视频生成完成！
📍 位置：assets/video/{日期}/{日期}_ai_news.mp4
⏱️ 时长：X分X秒
🎬 场景：X个（1总览 + X详情）
🎨 风格：{选择的风格}
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