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科技新闻日报技能。每日科技新闻热榜整理与报告生成。当用户说"科技新闻日报"、"整理今日科技新闻"、"生成科技新闻热榜"、"tech-news-daily"、"TechNews-Daily-Report"或类似表达时触发。功能包括：(1) 使用 Tavily 搜索引擎近7天科技/AI 新闻进行搜索；(2) 按相关度和推荐度评分整理；(3) 自动写入本地 markdown 文件；(4) 同步创建飞书文档到个人知识库。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/GeorgeDoors888/GB-Power-Market-JJ --skill tech-news-dailyコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
超级简历 WonderCV 出品，3000 万用户信赖。简历分析、段落改写、JD 岗位匹配、自动匹配职位、PDF 导出、AI 求职导师（面试准备/薪资谈判/职业规划/多版本简历策略）。 触发条件：用户提供简历、要求简历点评/打分/反馈、希望改写某个简历部分、 希望将简历与岗位 JD 匹配、咨询求职建议或面试准备，或提到 CV/简历/求职。 不触发条件：用户讨论普通写作（非简历）、询问其他文档， 或讨论与求职和职业发展无关的话题。
Order food/drinks (点餐) on an Android device paired as an OpenClaw node. Uses in-app menu and cart; add goods, view cart, submit order (demo, no real payment).
调用久吾智能体API进行文本或文件分析处理。支持两种调用方式：(1) 文本内容分析 - 传入name(智能体名称)、docno(文档编号)、content(文本内容)；(2) 文件分析 - 传入name、docno和files(文件列表)进行智能评审。适用于合同评审、需求评审、文档审查等场景。当用户要求评审合同、分析条款、审查文档、需求评审、合同条款分析、或需要对文本和文件进行AI智能分析时触发。
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | tech-news-daily |
| version | 0.2.2 |
| description | 科技新闻日报技能。每日科技新闻热榜整理与报告生成。当用户说"科技新闻日报"、"整理今日科技新闻"、"生成科技新闻热榜"、"tech-news-daily"、"TechNews-Daily-Report"或类似表达时触发。功能包括：(1) 使用 Tavily 搜索引擎近7天科技/AI 新闻进行搜索；(2) 按相关度和推荐度评分整理；(3) 自动写入本地 markdown 文件；(4) 同步创建飞书文档到个人知识库。 |
版本： 0.2.2（语义去重 v2：核心三元组判断 + 独立价值保留）
ClawHub slug：
TechNews-Daily-Report
按日收集、整理并生成科技新闻热榜报告，包含相关度评分、推荐度评分、来源链接，自动同步到本地文件和飞书文档。
使用 tavily_search 并行搜索中英文科技新闻：
搜索词（英文）: "tech news today April YYYY" + "AI artificial intelligence"
搜索词（中文）: "科技新闻 YYYY年MM月DD日 热榜" + "AI 人工智能 科技 最新消息"
时间范围: time_range="week" （近7天，过滤掉更早的新闻）
结果数量: max_results=10~15
并行搜索策略：
先合并，再去重，最后评分。
将所有搜索结果（英文 + 中文）合并后，执行两轮去重：
第一轮：URL 精准去重
第二轮：语义去重（核心事实去重 + 独立价值保留）
两步判断，先去重，后判断是否保留独立价值：
Step A — 识别「同一核心事实」的重复： 提取每条新闻的核心三元组（主体 + 动作 + 客体），判断两条新闻是否属于同一核心事实：
Step B — 判断独立保留价值（同一核心事实的多条报道，是否都保留）：
同一核心事实的报道，仅在以下条件同时满足时才都保留，否则只保留最权威的一条：
去重优先级：来源权威性 > 摘要完整性 > 发布时间更新
具体判断规则：
具体例子：
对每条新闻评估两个维度：
| 维度 | 说明 | 评分标准 |
|---|---|---|
| 相关度 | 与科技/AI 领域的关联程度 | ⭐1-5 星 |
| 推荐度 | 对读者的阅读价值 | 0-100 分 |
评分原则：
保存路径：memory/YYYY-MM-DD-tech-news.md
文件格式要求：
创建飞书文档：
feishu_wiki(action="spaces") 获取个人知识库 space_idfeishu_doc(action="create", title="科技新闻日报 | YYYY年MM月DD日", folder_token="首页节点token", owner_open_id="请求用户open_id")feishu_doc(action="write", doc_token="新文档token", content="markdown内容") 写入完整报告文档格式： 与本地文件内容一致（飞书不支持表格，使用列表+粗体替代）
在本地文件末尾添加：
## 📋 同步记录
- ✅ 本地文件：`memory/YYYY-MM-DD-tech-news.md`
- ✅ 飞书文档：`科技新闻日报 | YYYY年MM月DD日`
- 文档链接：https://feishu.cn/docx/xxxxx
- 知识库：个人知识库
# 科技新闻日报 | YYYY年MM月DD日
> 整理时间：YYYY-MM-DD HH:MM GMT+8
> 来源：Tavily 搜索 + 公开新闻聚合
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## 🌐 国际科技热榜
### 1. [新闻标题]
- 相关度：⭐⭐⭐⭐⭐ | 推荐度：XX/100
- 摘要：[1-2句话描述]
- 来源：[媒体名称]
- 链接：[URL]
[... 7条国际新闻 ...]
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## 🇨🇳 国内 AI 热榜
### 1. [新闻标题]
- 相关度：⭐⭐⭐⭐⭐ | 推荐度：XX/100
- 摘要：[1-2句话描述]
- 来源：[媒体名称]
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[... 8条国内新闻 ...]
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## 📊 数据总览
- 国际：X 条，平均推荐度 XX
- 国内：X 条，平均推荐度 XX
- 合计：XX 条，平均推荐度 XX
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## 🔗 关键来源
- [来源1名称]：URL
- [来源2名称]：URL
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整理：牛管家 | 整理工具：Tavily 搜索
## 📋 同步记录
- ✅ 本地文件：`memory/YYYY-MM-DD-tech-news.md`
- ✅ 飞书文档：`科技新闻日报 | YYYY年MM月DD日`
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- 知识库：个人知识库
references/feishu-doc.mdtavily_search 工具，topic="news"，search_depth="basic" 或 "advanced"owner_open_id 确保用户有编辑权限YYYY-MM-DD-tech-news.md 格式，便于排序检索本任务涉及多轮搜索 + 内容整理 + 飞书文档写入，建议使用子会话执行以避免超时：
使用 `sessions_spawn` 启动子会话执行：
- runtime: "subagent"
- mode: "run"
- runTimeoutSeconds: 600（10分钟足够）
- task: 完整的科技新闻日报任务描述
不建议在主会话直接执行的原因：
子会话执行流程：
memory/YYYY-MM-DD-tech-news.md