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新闻情报雷达

新闻情报雷达 —— 专为信息过载场景设计的新闻分级决策工具。自动将海量新闻分为四级（关键/关注/一般/噪音），语义去重合并重复报道，根据用户画像自适应排序，输出带影响判断和行动建议的决策简报。支持话题追踪联动，零配置开箱即用。

person作者: user_ef64daefhubcommunity
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新闻情报雷达

不是告诉你发生了什么，而是帮你判断什么该看、为什么重要、下一步该怎么办。

简介

新闻情报雷达 —— 专为信息过载场景设计的新闻分级决策工具。自动将海量新闻分为🔴关键/🟡关注/⚪一般/🔇噪音四级，语义去重合并重复报道，根据用户画像自适应排序，输出带影响判断和行动建议的决策简报。支持话题追踪联动，零配置开箱即用。

核心能力

  • 四级智能分级：基于多源覆盖度、热度、画像匹配度、信源可信度四维评分，自动判定每条新闻的优先级
  • 语义去重合并：同一事件多源报道自动合并，保留不同视角，不再重复刷屏
  • 决策简报：按价值而非来源分类，每条关键情报附带影响判断和建议行动，不是"新闻列表"而是"决策备忘"
  • 用户画像自适应：读取USER.md和MEMORY.md，自动匹配关注领域，你的行业新闻优先级更高
  • 话题追踪联动：一键生成追踪命令模板，与topic_tracking技能联动，持续跟踪关键事件
  • 30+信源支撑：全球科技、开源社区、国内资讯、金融财经、AI深度五大分类，所有抓取走公开接口/RSS，零配置
  • 快速扫描模式：10秒内只看最关键的3-5条，适合碎片时间

触发方式

当用户说以下内容时触发：

  • 新闻雷达、情报雷达
  • 今日简报、有什么重要的
  • 科技早报、财经早报、AI早报
  • 快速看看、扫描一下

使用方式

快速扫描（只看关键和关注，5条以内）

python3 scripts/intelligence.py --mode quick

适用场景：快速了解最重要的几条情报，适合碎片时间。10-20秒完成。

每日情报（完整抓取+全量分析）

python3 scripts/intelligence.py --mode daily

适用场景：每天早晨的完整情报扫描，获取全面分析。

领域深挖（单领域详细分析）

python3 scripts/intelligence.py --mode topic --topic AI深度

支持的话题：全球科技、开源社区、国内资讯、金融财经、AI深度

追踪更新（按关键词追踪）

python3 scripts/intelligence.py --mode trace --keyword "GPT-5"

适用场景：追踪特定话题的最新动态。

JSON输出（调试/程序调用）

python3 scripts/intelligence.py --mode quick --json

分级说明

| 等级 | 含义 | 判定规则 | |------|------|----------| | 🔴关键 | 必须关注 | 3+源同时报道，或综合评分≥65，或与用户核心领域高度匹配 | | 🟡关注 | 值得留意 | 2源报道，或综合评分40-64，或与用户领域间接相关 | | ⚪一般 | 可选浏览 | 单源报道，热度一般，评分<40 | | 🔇噪音 | 已折叠 | 重复/广告/营销/与用户领域无关 |

信源一览

| 分类 | 信源 | 抓取方式 | |------|------|----------| | 全球科技 | Hacker News、Product Hunt、TechCrunch、The Verge、Ars Technica | API/RSS/爬虫 | | 开源社区 | GitHub Trending、GitHub Show HN、V2EX | API/爬虫 | | 国内资讯 | 36氪、微博热搜、IT之家、腾讯科技、知乎热榜、B站热门 | API/爬虫 | | 金融财经 | 东方财富、雪球、华尔街见闻、财联社 | API/爬虫 | | AI深度 | HuggingFace Papers、ArXiv AI、8个AI Newsletter RSS源 | RSS |

话题追踪

对任意情报说"追踪"，系统将：

  1. 自动提取追踪关键词
  2. 生成初始快照
  3. 输出追踪命令模板

示例输出：

帮我追踪/关注 "GPT-5 OpenAI"
追踪关键词：GPT-5、OpenAI、大模型
初始快照：{...}

将命令发送给主助手即可启动话题追踪。

用户画像

首次使用时自动读取工作目录下的 USER.md 和 MEMORY.md，提取关注领域关键词。无画像文件时使用内置默认画像（AI/科技/金融）。

依赖

仅需：requests、beautifulsoup4

其余功能使用Python标准库实现（json, re, datetime, concurrent.futures, collections, math, os, sys, argparse, hashlib）。

文件结构

├── SKILL.md                    # 本文件
├── scripts/
│   ├── intelligence.py         # 主引擎
│   ├── fetch_sources.py        # 30+信源抓取
│   ├── classifier.py           # 智能分级
│   ├── deduplicator.py         # 语义去重合并
│   ├── profiler.py             # 用户画像
│   ├── tracker.py              # 话题追踪联动
│   └── briefing.py             # 简报格式化
├── instructions/
│   ├── daily_intel.md          # 每日情报指令
│   ├── quick_scan.md           # 快速扫描指令
│   └── topic_trace.md          # 话题追踪指令
├── references/
│   ├── classification_rules.md # 分级规则详解
│   ├── dedup_strategy.md       # 去重策略说明
│   └── source_config.md        # 信源配置
├── reports/                    # 简报输出目录
│   └── .gitkeep
└── requirements.txt            # 依赖声明

注意事项

  • 部分信源可能因网络环境无法访问，系统会自动跳过并继续
  • 抓取过程有超时和异常兜底，不会因单个信源失败而崩溃
  • 微博、知乎等平台API可能不定期变更，如抓取失败请反馈
  • 华尔街见闻受Cloudflare保护，可能无法抓取，系统用东方财富+雪球替代