Menu
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。
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
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.
Baseado na classificação ocupacional SOC
| 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)
---
## 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: