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When you need to analyze and summarize collected tech articles
Mit Codex oder Claude installieren Kopieren Sie diesen Prompt, fügen Sie ihn in Codex, Claude oder einen anderen Assistant ein und lassen Sie die Skill-Seite prüfen und installieren.
Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
当用户要"推荐 / 高分 / 最佳 / score 最高"的知识库文章时触发。典型用语:推荐几个 xxx / score 最高的 / 最值得看的。基于本地 kb,不需要联网。
生成今日 AI 技术简报，汇总当天采集的 Top 5 知识条目，按相关性排序
在 AI 知识库中检索技术文章和开源项目，按相关性返回结果
When you need to collect trending GitHub repositories in AI/LLM/Agent domains
当用户要求分析文章技术价值、生成摘要、进行评分时触发
当用户要求采集AI文章、搜索技术内容、获取GitHub热门项目时触发
| name | tech-summary |
| description | When you need to analyze and summarize collected tech articles |
当用户要求对已采集的技术文章或开源项目生成分析摘要时，自动激活此技能。
从 knowledge/raw/ 读取目标 JSON 文件，提取每个条目的以下信息：
title — 标题description — 描述url — 链接（用于获取更多上下文）stars / score — 热度指标readme_excerpt — README 摘录（如有）如果条目没有 readme_excerpt 且 url 可用：
摘要长度：100-200 个中文字符
结构要求（不需要显式标注，自然融入）：
写作规范：
示例：
好的摘要：
基于 Tree-of-Thought 推理框架，让 LLM 在复杂数学推理任务上的准确率从 54% 提升到 74%。核心思路是将单次推理拆分为多步搜索树，每步生成多个候选 并通过 LLM 自评估剪枝。实现代码不到 500 行 Python，可直接集成到现有 LangChain 管道中。
差的摘要：
这是一个非常创新的项目，使用了先进的 AI 技术来提升推理能力。 它采用了一种新颖的方法，在多个基准测试中取得了很好的效果。 对于 AI 从业者来说值得关注。
按 AGENTS.md 中定义的 5 维度评分体系打分：
| 维度 | 权重 | 评分要点 |
|---|---|---|
| 技术深度 | 0.25 | 有原理说明 > 只有使用方法 > 纯新闻报道 |
| 实用价值 | 0.30 | 可直接用 > 需大量适配 > 纯学术 |
| 时效性 | 0.20 | 本周发布 > 本月发布 > 更早 |
| 社区热度 | 0.15 | GitHub: >1K Stars 高, >100 中, <100 低; HN: >200 高, >50 中 |
| 领域匹配 | 0.10 | Agent/LLM 核心 > AI 相关 > 泛技术 |
为每个条目生成 3-5 个标签：
标签词库（优先使用，保持一致性）：
large-language-model, agent-framework, rag, mcp, fine-tuning, prompt-engineering, multi-agent, code-generationtransformer, attention, embedding, vector-database, knowledge-graphlangchain, llamaindex, openai, anthropic, deepseek, huggingfacechatbot, code-assistant, data-analysis, document-qa, workflow-automation如果条目涉及词库中没有的概念，可以新增标签，但必须遵循小写连字符格式。
对每个条目追加以下字段：
{
"summary": "中文技术摘要...",
"relevance_score": 0.85,
"score_breakdown": {
"tech_depth": 0.80,
"practical_value": 0.90,
"timeliness": 0.85,
"community_heat": 0.80,
"domain_match": 0.90
},
"tags": ["agent-framework", "python", "openai"],
"analyzed_at": "2026-03-17T11:00:00Z"
}
当一个文件中包含多个条目时：