新闻聚合技能（News Aggregator Skill）

从多个来源实时抓取热点新闻。

工具

fetch_news.py

使用方法：

### 单一来源（限制 10 条）
```bash
### 全局扫描（选项 12）——**广域抓取策略**
> **注意**：该策略专用于“全局扫描”场景，目标是捕获全部趋势。

```bash
#  1. 广域抓取（为语义过滤提供海量候选池）
python3 scripts/fetch_news.py --source all --limit 15 --deep

# 2. 语义过滤（Semantic Filtering）：
# 由 Agent 手动从广域结果（约 120 条）中，按用户关注主题进行筛选。

单一来源与组合策略（智能关键词扩展）

关键要求：你必须自动将用户输入的简单关键词扩展为覆盖其完整领域范围的关键词集。

• 用户输入："AI" → Agent 使用：--keyword "AI,LLM,GPT,Claude,Generative,Machine Learning,RAG,Agent"
• 用户输入："Android" → Agent 使用：--keyword "Android,Kotlin,Google,Mobile,App"
• 用户输入："Finance" → Agent 使用：--keyword "Finance,Stock,Market,Economy,Crypto,Gold"

# 示例：用户请求“HN 上的 AI 新闻”（注意已扩展关键词）
python3 scripts/fetch_news.py --source hackernews --limit 20 --keyword "AI,LLM,GPT,DeepSeek,Agent" --deep

精确关键词搜索

仅对极具体、唯一性的术语（例如 "DeepSeek"、"OpenAI"）使用 --keyword 参数。

python3 scripts/fetch_news.py --source all --limit 10 --keyword "DeepSeek" --deep

参数说明：

• --source：指定来源之一，可选值包括 hackernews、weibo、github、36kr、producthunt、v2ex、tencent、wallstreetcn、all。
• --limit：每来源最多返回条目数（默认为 10）。
• --keyword：逗号分隔的关键词过滤器（例如 "AI,GPT"）。
• --deep：[新增] 启用深度抓取模式。将下载并提取文章正文内容。

输出格式：
JSON 数组。若启用 --deep，每项将包含一个 content 字段，对应文章正文文本。

交互式菜单

当用户输入 "news-aggregator-skill 如意如意"（或类似触发“菜单/帮助”的指令）时：

1. 读取 技能目录下的 templates.md 文件内容；
2. 展示 文件中所列全部可用命令，严格按原文格式呈现给用户；
3. 引导 用户通过输入编号或直接复制命令来执行相应操作。

智能时间过滤与报告生成（关键要求）

若用户指定了特定时间窗口（例如“过去 X 小时”），但返回结果稀疏（少于 5 条）：

1. 优先满足用户时间窗口：首先列出所有严格符合用户时间要求（发布时间 < X 小时）的条目；
2. 智能补全（Smart Fill）：若数量不足，必须补充来自更宽时间范围（如过去 24 小时）内高价值、高热度的条目，确保最终报告至少包含 5 条有意义的洞察；
3. 明确标注：对补充的较早条目须清晰标注（例如 "⚠️ 18 小时前"、"🔥 24 小时热门"），使用户知晓其为辅助性内容；
4. 高价值优先：始终优先保留标记为 "SOTA"、"Major Release" 或 "High Heat" 的条目，即使其略超时间窗口；
5. GitHub Trending 特例：对于 GitHub Trending 等纯列表型数据源，必须严格返回抓取所得的有效条目（例如 Top 10），完整列出所有已获取条目，不得执行 “Smart Fill”。
   • 深度分析（强制要求）：对其中每一项，你 必须 充分调用 AI 能力完成以下分析：
     • 核心价值（核心价值）：具体解决了什么问题？为何成为热点？
     • 启发思考（启发思考）：可提炼出哪些技术或产品层面的洞见？
     • 场景标签（场景标签）：提供 3–5 个关键词标签（例如 #RAG #LocalFirst #Rust）。

6. 响应规范（关键要求）

格式与风格：

• 语言：简体中文。
• 风格：杂志/通讯简报风格（参考《The Economist》或《Morning Brew》的语感）——专业、简洁，同时具备可读性与吸引力。
• 结构：
  • 全球头条：跨所有领域的最重要 3–5 条新闻；
  • 科技与 AI：专设板块，聚焦 AI、LLM 及前沿科技类条目；
  • 金融 / 社会：如有显著相关内容，另设板块归类呈现。
• 单条格式：
  • 标题：必须为 Markdown 链接格式，指向原始 URL。
    • ✅ 正确示例：### 1. [OpenAI Releases GPT-5](https://...)
    • ❌ 错误示例：### 1. OpenAI Releases GPT-5
  • 元数据行：必须包含来源（Source）、发布时间/日期（Time/Date） 及热度/评分（Heat/Score）；
  • 一句话摘要：一句精炼有力的“所以呢？”式总结；
  • 深度解读（项目符号）：2–3 个要点，阐释该事件为何重要、涉及的技术细节或背景上下文。（“深度扫描”模式下为必选项）

输出产物：

• 始终将完整报告保存至 reports/ 目录，文件名含时间戳（例如：reports/hn_news_YYYYMMDD_HHMM.md）；
• 在聊天界面中向用户完整呈现该报告内容。