AI News Known - AI新闻智能采集与去重

融合多平台实时热榜与 AI 搜索的智能新闻采集工具，内置本地记忆去重机制，确保每次获取的都是全新资讯。

核心特性

• 多源融合：聚合微博、知乎、百度、头条、华尔街见闻、澎湃等8大中文热榜
• AI 专项搜索：通过 web_search 补充 AI 领域专属新闻（Newsletter、开源、论文等）
• 本地记忆去重：自动记录已推送新闻摘要，下次运行自动过滤历史内容
• AI 关键词过滤：精准识别 AI 相关新闻，过滤噪音

系统依赖

Python 脚本（采集与去重）

仅使用 Python 标准库，无需额外安装：

• urllib：HTTP 请求
• json、re、time、os、hashlib：数据处理与本地记忆

截图工具（可选）

将 HTML 报告截图为高清 PNG 图片，依赖 Node.js + Playwright：

• 首次使用需安装：cd ~/.workbuddy/skills/ai-news-known && npm install
• 截图命令：node scripts/screenshot_news.js <html_path> [output_dir]

技能目录结构

ai-news-known/
├── SKILL.md                    # 本文件
├── package.json                # Playwright 依赖
├── scripts/
│   ├── fetch_ai_news.py        # 主脚本：多源采集 + AI过滤 + 本地去重
│   ├── format_ai_news.py       # 格式化输出
│   └── screenshot_news.js      # HTML → PNG 截图工具
├── data/
│   └── history.json            # 本地记忆文件（自动生成，记录已推送新闻）
└── references/
    └── sources.md              # AI新闻源推荐

工作流程

阶段一：本地记忆检查（自动执行）

脚本启动时自动加载 data/history.json，获取已推送新闻记录。

阶段二：多源并行采集

按以下优先级采集新闻：

2.1 中文热榜平台（通过 API 直接采集）

# 支持的单源采集
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py weibo 20
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py zhihu 20
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py baidu 20
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py douyin 20
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py wallstreetcn 20
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py toutiao 20
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py jin10 20
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py thepaper 20

2.2 全平台聚合采集（推荐）

# 从所有中文热榜采集，自动过滤AI相关新闻，自动去重
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py all 50

阶段三：AI 关键词过滤

对采集结果执行多级关键词匹配：

高置信度词（匹配即收录）： AI, 人工智能, 大模型, GPT, LLM, ChatGPT, Claude, Gemini, OpenAI, Anthropic, DeepSeek, 机器学习, 深度学习, 神经网络, 自动驾驶, 机器人, Copilot, Agent, 智能体, Sora, Midjourney, Stable Diffusion, Hugging Face, Transformer, LangChain, RAG, 提示词, prompt, 具身智能, AIGC

中置信度词（需上下文确认）： 芯片, 算力, 开源模型, 训练, 推理, 微调, fine-tune, 多模态, 生成式

阶段四：本地记忆去重

对每条新闻标题计算 SHA-256 哈希，与历史记录比对：

• 完全匹配：跳过（已推送过）
• 相似度 > 70%：跳过（同一事件的不同标题表述）
• 新内容：收录并记录

历史数据存储在 data/history.json，格式如下：

{
  "version": 1,
  "last_updated": "2026-04-14T23:30:00",
  "total_count": 156,
  "records": [
    {
      "hash": "a1b2c3...",
      "title": "新闻标题...",
      "source": "weibo",
      "timestamp": "2026-04-14T23:30:00"
    }
  ]
}

阶段五：AI 专项搜索补充（可选）

在使用本技能时，AI Agent 应额外通过 web_search 执行以下搜索，补充热榜未覆盖的 AI 专属新闻：

推荐搜索词（至少执行 4 次）：

"AI news today" OR "AI news this week"
"大模型" OR "AI agent" 最新发布
site:github.com trending AI
"AI breakthrough" OR "AI paper" [当前月份]

搜索结果中提取的新闻需同样经过关键词过滤和本地去重。

阶段六：格式化输出

# 将采集结果格式化输出（默认输出 HTML）
python ai-news-known/scripts/format_ai_news.py news.json
python ai-news-known/scripts/format_ai_news.py news.json html
python ai-news-known/scripts/format_ai_news.py news.json elegant
python ai-news-known/scripts/format_ai_news.py news.json compact
python ai-news-known/scripts/format_ai_news.py news.json markdown
python ai-news-known/scripts/format_ai_news.py news.json summary

输出格式说明：

• html（默认）：生成独立的 HTML 静态页面，深色主题，可直接在浏览器打开
• elegant：终端美化输出，带边框和 emoji
• compact：紧凑单行格式
• markdown：Markdown 格式
• summary：简短摘要

完整流程示例

# Step 1: 从所有热榜采集，AI过滤，去重
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py all 50

# Step 2: 格式化输出（默认 HTML）
python ai-news-known/scripts/format_ai_news.py /tmp/ai_news.json

# Step 3（仅用户要求时）: 截图
node ai-news-known/scripts/screenshot_news.js ai-news-2026-04-15.html screenshots/

# Step 4（仅用户要求时）: 小红书文案
# 由 AI Agent 根据新闻内容直接生成，无需额外脚本

AI Agent 执行指南

当用户触发本技能时，按以下步骤执行：

Step 1: 读取历史记忆

# 检查是否有历史数据
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py history

Step 2: 多源采集 + AI 过滤 + 去重

python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py all 50

Step 3: AI 专项搜索补充（通过 web_search 工具）

使用 web_search 工具执行至少 4 次 AI 专属搜索，将结果补充到新闻列表中。

Step 4: 汇总输出

• 将热榜采集结果与搜索补充结果合并
• 按来源分类，按热度排序
• 输出 10-20 条 高价值 AI 新闻
• 每条附带简短解读（1-2 句话）

Step 5: 生成 HTML 文件（默认执行）

• 生成深色主题 HTML 静态页面
• 保存到 ai-news-YYYY-MM-DD.html
• 使用 preview_url 工具展示给用户

Step 6: 截图输出（⚠️ 默认不执行）

仅当用户明确说"截图"、"生成图片"、"PNG"、"图片版"等关键词时才执行。

Step 7: 小红书文案（⚠️ 默认不执行）

仅当用户明确说"小红书"、"文案"、"话题标签"、"xhs"等关键词时才执行。 输出：备选标题（3条）+ 正文文案（结构化摘要）+ 热门话题标签（15-20个）。

Step 6: 截图输出（仅在用户明确要求时执行）

⚠️ 默认不执行，仅当用户明确说"截图"、"生成图片"、"PNG"等时才执行。

# 首次使用，安装 Playwright 依赖（只需一次）
cd ~/.workbuddy/skills/ai-news-known && npm install

# 截图（自动生成4种版本）
node scripts/screenshot_news.js ai-news-2026-04-15.html screenshots/

Step 7: 小红书文案（仅在用户明确要求时执行）

⚠️ 默认不执行，仅当用户明确说"小红书"、"文案"、"话题标签"等时才执行。

输出内容包含：

• 备选标题（3条，风格偏爆款）
• 正文文案（结构化摘要，带 emoji 分点）
• 热门话题标签（15-20个 #标签）

输出格式

默认输出 HTML 静态页面，可直接用浏览器打开：

<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <title>AI 新闻速递 2026-04-15</title>
    <style>
        /* 深色主题配色 */
        body { background: linear-gradient(135deg, #1a1a2e, #16213e); }
        .stat-card { background: rgba(255,255,255,0.05); }
        .news-item:hover { background: rgba(255,255,255,0.06); }
    </style>
</head>
<body>
    <div class="header">
        <h1>🤖 AI 新闻速递</h1>
        <div class="date">2026-04-15 17:00</div>
    </div>
    <div class="stats">
        <div class="stat-card">
            <div class="value">255</div>
            <div class="label">总采集</div>
        </div>
        <!-- ... 更多统计卡片 ... -->
    </div>
    <div class="source-section">
        <div class="source-title">📍 微博热搜 (5 条)</div>
        <div class="news-list">
            <div class="news-item">
                <div class="title">1. <a href="...">新闻标题</a></div>
                <div class="meta"><span class="keyword">AI</span></div>
            </div>
        </div>
    </div>
</body>
</html>

记忆管理

# 查看历史统计
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py stats

# 清理超过30天的历史记录（自动保留最近500条）
python ai-news-known/scripts/fetch_ai_news.py cleanup

注意事项

• 本技能独立运行，不调用 ai-news-collectors 或 newsnow-reader
• 本地记忆文件存储在技能目录下 data/history.json
• 历史记录自动管理，超过 500 条或 30 天的记录会被清理
• 关键词过滤为中文优先，中英文关键词并重
• 如所有平台采集均失败，回退到纯 web_search 模式