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基于预设 URL 列表抓取内容，筛选高质量技术信息并生成每日 Markdown 报告。
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
高质量文章翻译技能，采用"分析→初译→审校→终稿"四步精翻工作流。仅支持中文↔英文、中文↔日文翻译。当用户明确提出"翻译"、"translate"、"精翻"、"翻訳"、"翻译文章"、"translate to Chinese/English/Japanese"、"改成中文"、"改成英文"、"改成日文"、"翻成中文"、"翻成日文"、"翻成英文"、"英译中"、"中译英"、"中译日"、"日译中"、"日本語に翻訳"、"中国語に翻訳"、"英語に翻訳"、"これを翻訳して"、"put this in Chinese"、"put this in English"、"put this in Japanese"、"convert to Chinese"、"convert to English"、"convert to Japanese"、"帮我翻一下"、"本地化"、"localize"、"这篇文章翻译一下"，或给出 URL/文件/正文并明确要求输出目标语言成稿时触发。不用于仅做摘要、解释、理解或整理的请求。若输入是 URL，优先使用 `curl -L` 请求 `r.jina.ai` 抓取正文 Markdown；抓取失败或正文不完整时必须直接停止并要求用户自行提供正文。
Convert a web URL into cleaned Markdown with deterministic routing. Use when Codex needs to read article-like content from links and should apply source-aware fetch strategies: default to r.jina.ai for general pages (including X/Twitter), use defuddle.md for YouTube links, and use browser-impersonated extraction for WeChat/Zhihu/Feishu pages with Mozilla Readability cleanup.
将语音转录文本（访谈、演讲、播客、会议）精修为可读性更高的文章段落。当用户提到"字幕精修"、"transcript polish"、"润色字幕"、"把视频字幕整理成文章"、"访谈文字整理"、处理访谈记录、转录文本优化、语音转文字整理、或者需要将大段对话/演讲文本整理成可读文章时触发。适用于单人演说或多人对谈的转录文本整理，要求保留原句原词、拒绝高度概括。即使用户只是说"帮我整理一下这段文字"并附上了明显的口语化文本，也应该触发此技能。
Curate a Chinese reading digest from a fixed bundle of RSS and Atom feeds, with a strong preference for AI agent thinking, frontier AI commentary, deep interviews, and non-boring high-signal essays. Use when Codex needs to pull the latest week's posts by default, or a specific day's posts when explicitly requested, summarize them, score each article on a 10-point scale, and output only the posts scoring above 7 in a concise Chinese daily-brief style.
Remove the visible Gemini AI watermark from images using reverse alpha blending. Use when asked to strip Gemini watermarks, batch-process Gemini images, or build/modify a CLI script that removes the bottom-right Gemini watermark without HTML or server-side components.
Based on SOC occupation classification
| name | daily-news-report |
| description | 基于预设 URL 列表抓取内容，筛选高质量技术信息并生成每日 Markdown 报告。 |
| argument-hint | [{"可选":"日期"}] |
| disable-model-invocation | false |
| user-invocable | true |
| allowed-tools | Task, WebFetch, Read, Write, Bash(mkdir*), Bash(date*), Bash(ls*), mcp__chrome-devtools__* |
架构升级：主 Agent 调度 + SubAgent 执行 + 浏览器抓取 + 智能缓存
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 主 Agent (Orchestrator) │
│ 职责：调度、监控、评估、决策、汇总 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 1. 初始化 │ → │ 2. 调度 │ → │ 3. 监控 │ → │ 4. 评估 │ │
│ │ 读取配置 │ │ 分发任务 │ │ 收集结果 │ │ 筛选排序 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │ │ │ │ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │
│ │ 5. 决策 │ ← │ 够20条？ │ │ 6. 生成 │ → │ 7. 更新 │ │
│ │ 继续/停止 │ │ Y/N │ │ 日报文件 │ │ 缓存统计 │ │
│ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │
│ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
↓ 调度 ↑ 返回结果
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ SubAgent 执行层 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ │
│ │ Worker A │ │ Worker B │ │ Browser │ │
│ │ (WebFetch) │ │ (WebFetch) │ │ (Headless) │ │
│ │ Tier1 Batch │ │ Tier2 Batch │ │ JS渲染页面 │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘ │
│ ↓ ↓ ↓ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ 结构化结果返回 │ │
│ │ { status, data: [...], errors: [...], metadata: {...} } │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
本 Skill 使用以下配置文件：
| 文件 | 用途 |
|---|---|
sources.json | 信息源配置、优先级、抓取方法 |
cache.json | 缓存数据、历史统计、去重指纹 |
步骤:
1. 确定日期（用户参数或当前日期）
2. 读取 sources.json 获取源配置
3. 读取 cache.json 获取历史数据
4. 创建输出目录 NewsReport/
5. 检查今日是否已有部分报告（追加模式）
策略：并行调度，分批执行，早停机制
第1波 (并行):
- Worker A: Tier1 Batch A (HN, HuggingFace Papers)
- Worker B: Tier1 Batch B (OneUsefulThing, Paul Graham)
等待结果 → 评估数量
如果 < 15 条高质量:
第2波 (并行):
- Worker C: Tier2 Batch A (James Clear, FS Blog)
- Worker D: Tier2 Batch B (HackerNoon, Scott Young)
如果仍 < 20 条:
第3波 (浏览器):
- Browser Worker: ProductHunt, Latent Space (需要JS渲染)
每个 SubAgent 接收的任务格式：
task: fetch_and_extract
sources:
- id: hn
url: https://news.ycombinator.com
extract: top_10
- id: hf_papers
url: https://huggingface.co/papers
extract: top_voted
output_schema:
items:
- source_id: string # 来源标识
title: string # 标题
summary: string # 2-4句摘要
key_points: string[] # 最多3个要点
url: string # 原文链接
keywords: string[] # 关键词
quality_score: 1-5 # 质量评分
constraints:
filter: "前沿技术/高深技术/提效技术/实用资讯"
exclude: "泛科普/营销软文/过度学术化/招聘帖"
max_items_per_source: 10
skip_on_error: true
return_format: JSON
主 Agent 职责：
监控:
- 检查 SubAgent 返回状态 (success/partial/failed)
- 统计收集到的条目数量
- 记录每个源的成功率
反馈循环:
- 如果某 SubAgent 失败，决定是否重试或跳过
- 如果某源持续失败，标记为禁用
- 动态调整后续批次的源选择
决策:
- 条目数 >= 25 且高质量 >= 20 → 停止抓取
- 条目数 < 15 → 继续下一批
- 所有批次完成但 < 20 → 用现有内容生成（宁缺毋滥）
去重:
- 基于 URL 完全匹配
- 基于标题相似度 (>80% 视为重复)
- 检查 cache.json 避免与历史重复
评分校准:
- 统一各 SubAgent 的评分标准
- 根据来源可信度调整权重
- 手动标注的高质量源加分
排序:
- 按 quality_score 降序
- 同分按来源优先级排序
- 截取 Top 20
对于需要 JS 渲染的页面，使用无头浏览器：
流程:
1. 调用 mcp__chrome-devtools__new_page 打开页面
2. 调用 mcp__chrome-devtools__wait_for 等待内容加载
3. 调用 mcp__chrome-devtools__take_snapshot 获取页面结构
4. 解析 snapshot 提取所需内容
5. 调用 mcp__chrome-devtools__close_page 关闭页面
适用场景:
- ProductHunt (403 on WebFetch)
- Latent Space (Substack JS 渲染)
- 其他 SPA 应用
输出:
- 目录: NewsReport/
- 文件名: YYYY-MM-DD-news-report.md
- 格式: 标准 Markdown
内容结构:
- 标题 + 日期
- 统计摘要（源数量、收录数量）
- 20条高质量内容（按模板）
- 生成信息（版本、时间戳）
更新 cache.json:
- last_run: 记录本次运行信息
- source_stats: 更新各源统计数据
- url_cache: 添加已处理的 URL
- content_hashes: 添加内容指纹
- article_history: 记录收录文章
由于自定义 agent 需要 session 重启才能发现，可以使用 general-purpose 并注入 worker prompt：
Task 调用:
subagent_type: general-purpose
model: haiku
prompt: |
你是一个无状态的执行单元。只做被分配的任务，返回结构化 JSON。
任务：抓取以下 URL 并提取内容
URLs:
- https://news.ycombinator.com (提取 Top 10)
- https://huggingface.co/papers (提取高投票论文)
输出格式：
{
"status": "success" | "partial" | "failed",
"data": [
{
"source_id": "hn",
"title": "...",
"summary": "...",
"key_points": ["...", "...", "..."],
"url": "...",
"keywords": ["...", "..."],
"quality_score": 4
}
],
"errors": [],
"metadata": { "processed": 2, "failed": 0 }
}
筛选标准：
- 保留：前沿技术/高深技术/提效技术/实用资讯
- 排除：泛科普/营销软文/过度学术化/招聘帖
直接返回 JSON，不要解释。
Task 调用:
subagent_type: worker
prompt: |
task: fetch_and_extract
input:
urls:
- https://news.ycombinator.com
- https://huggingface.co/papers
output_schema:
- source_id: string
- title: string
- summary: string
- key_points: string[]
- url: string
- keywords: string[]
- quality_score: 1-5
constraints:
filter: 前沿技术/高深技术/提效技术/实用资讯
exclude: 泛科普/营销软文/过度学术化
# Daily News Report（YYYY-MM-DD）
> 本日筛选自 N 个信息源，共收录 20 条高质量内容
> 生成耗时: X 分钟 | 版本: v3.0
>
> **Warning**: Sub-agent 'worker' not detected. Running in generic mode (Serial Execution). Performance might be degraded.
> **警告**：未检测到 Sub-agent 'worker'。正在以通用模式（串行执行）运行。性能可能会受影响。
---
## 1. 标题
- **摘要**：2-4 行概述
- **要点**：
1. 要点一
2. 要点二
3. 要点三
- **来源**：[链接](URL)
- **关键词**：`keyword1` `keyword2` `keyword3`
- **评分**：⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
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## 2. 标题
...
---
*Generated by Daily News Report v3.0*
*Sources: HN, HuggingFace, OneUsefulThing, ...*
| 场景 | 预期时间 | 说明 |
|---|---|---|
| 最优情况 | ~2 分钟 | Tier1 足够，无需浏览器 |
| 正常情况 | ~3-4 分钟 | 需要 Tier2 补充 |
| 需要浏览器 | ~5-6 分钟 | 包含 JS 渲染页面 |
| 错误类型 | 处理方式 |
|---|---|
| SubAgent 超时 | 记录错误，继续下一个 |
| 源 403/404 | 标记禁用，更新 sources.json |
| 内容提取失败 | 返回原始内容，主 Agent 决定 |
| 浏览器崩溃 | 跳过该源，记录日志 |
为了确保在不同 Agent 环境下的可用性，必须执行以下检查：
环境检查:
worker sub-agent 是否存在。串行执行模式:
用户提示: