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每日自动生成海外 AI/LLM 情报日报。从 8 个数据源聚合情报，经 LLM 生成三板块结构化报告（商业化与竞争格局、数据工程与模型能力突破、应用创新与工程前沿），分发到飞书知识库和如流群。当用户提到"海外AI日报""海外大模型情报""AI市场简报""生成日报""配置日报""海外AI竞争""模型商业化""数据工程突破""应用创新"时触发，也适用于需要定时生成海外 AI 行业情报的场景。
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决定是否安装前，请先阅读 SKILL.md，以及 SkillsMP 当前展示的配套文件。
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npx skills add https://github.com/AgenticAIPlan/AgenticAISkills --skill ai-overseas-daily命令会保持在同一行。复制前请横向滚动并检查完整内容。
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基于 SOC 职业分类
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| name | ai-overseas-daily |
| description | 每日自动生成海外 AI/LLM 情报日报。从 8 个数据源聚合情报，经 LLM 生成三板块结构化报告（商业化与竞争格局、数据工程与模型能力突破、应用创新与工程前沿），分发到飞书知识库和如流群。当用户提到"海外AI日报""海外大模型情报""AI市场简报""生成日报""配置日报""海外AI竞争""模型商业化""数据工程突破""应用创新"时触发，也适用于需要定时生成海外 AI 行业情报的场景。 |
在项目根目录创建 .env 文件，以 assets/.env.example 为模板，填入以下配置：
必填项：
| 变量 | 说明 | 获取方式 |
|---|---|---|
RAPIDAPI_KEY | RapidAPI 密钥（Twitter、Reddit、Product Hunt 数据抓取） | 注册 rapidapi.com，订阅 twitter-api45、reddit34、product-hunt-scraper-api |
LLM_API_KEY | 报告生成 LLM 的 API Key | OpenAI 兼容 LLM 提供商 |
LLM_BASE_URL | LLM 接口 Base URL | LLM 提供商的 API 端点 |
LLM_MODEL | 模型名称 | 如 gpt-4o、ernie-5.0-thinking-latest |
FEISHU_APP_ID | 飞书应用 App ID | 飞书开放平台 |
FEISHU_APP_SECRET | 飞书应用 App Secret | 飞书开放平台 |
FEISHU_WIKI_SPACE_ID | 飞书知识库空间 ID | 知识库页面 URL |
RULIU_WEBHOOK_URL | 如流群 Webhook URL | 如流群设置 |
RULIU_GROUP_ID | 如流群 ID（数字） | 如流群设置 |
选填项：
| 变量 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
BOCHA_API_KEY | 博查搜索 API Key | 未配置则跳过雷达6 |
X_LIST_URL | Twitter/X 精选 List URL | 未配置则跳过雷达1 |
FEISHU_WIKI_PARENT_NODE_TOKEN | 飞书知识库父节点 | 空（空间根目录） |
FEISHU_BASE_URL | 飞书 API 域名 | https://open.feishu.cn |
FEISHU_WIKI_DOMAIN | 飞书知识库页面域名 | bytedance.feishu.cn |
http_proxy / https_proxy | 代理地址（支持 PAC 自动解析） | 无代理 |
pip install -r scripts/requirements.txt
检查项目根目录是否存在 .env 文件且必填项已配置。若未配置，引导用户按上方配置表填写。检查 Python 依赖是否已安装。
# 完整运行（采集 + 生成报告 + 分发）
python3 scripts/daily_report.py
# 仅生成报告，不分发（测试用）
python3 scripts/daily_report.py --no-distribute
管线自动执行以下流程：
references/system_prompt.md 中的 prompt 生成三板块结构化报告YYYY-MM-DD-Overseas-LLM-Insight.md）# crontab 示例：工作日 9:03 AM 自动执行
3 9 * * 1-5 cd /path/to/project && python3 scripts/daily_report.py >> /path/to/project/cron.log 2>&1
生成 YYYY-MM-DD-Overseas-LLM-Insight.md，包含三板块：
板块一：海外商业化与竞争格局
板块二：数据工程与模型能力突破
板块三：应用创新与工程前沿
管线自动处理被墙站点的代理（ArXiv、HuggingFace），对不需要代理的站点直连。支持：
http://pac.internal.company.com/proxy.pac）— 自动解析为实际代理地址http://proxy-host:port）| 自定义项 | 操作位置 | 说明 |
|---|---|---|
| 更换 Twitter List | .env 中的 X_LIST_URL | 设置自己的 X List URL，建议添加 AI 研究者、模型厂商、VC 分析师 |
| 修改报告 prompt | references/system_prompt.md | 调整板块定义、选题门控、语言风格、红线规则 |
| 调整搜索关键词 | scripts/daily_report.py 中的 fetch_twitter_global_data() 和 fetch_bocha_data() | 修改 query 字符串或 queries 列表 |
| 增减分发渠道 | scripts/distribute.py 中的 distribute_report() | 新增发布函数并在其中调用 |
| 适配国际版飞书 | .env 中设置 FEISHU_BASE_URL=https://open.larksuite.com 和 FEISHU_WIKI_DOMAIN=yourorg.larksuite.com | 国际版 Lark 兼容 |
references/system_prompt.md：LLM 报告生成的完整 prompt，控制板块定义、选题门控标准、输出格式、语言风格和红线规则assets/.env.example：环境配置模板，含各配置项的详细注释和获取方式