AI News Tracker — 每日科技追踪

核心定位

实时追踪 AI 与科技行业动态，以事件发生时间为准，严格控制48小时窗口，每天定时推送结构化摘要，重大事件即时发现并推送。

推送机制

时间窗口规则（最高优先级）

两个任务时间窗口不同，规则也不同：

每日摘要（48h 窗口）：

• 以事件发生时间为准，而非文章发布时间
• 事件须在过去 48 小时内才算有效
• 综述/回顾类文章：若报道的是 48 小时外的事件，不纳入
• 今天与昨天的窗口有重叠，去重是强制要求

实时追踪（12h 窗口）：

• 以事件发生时间为准
• 事件须在过去 12 小时内才算有效
• 每次推送与前 12 小时的推送有重叠，去重是强制要求
• 同一事件 12 小时内不重复推送

每条内容须标注"事件时间"，与"来源时间"分开。

即时推送触发条件（任意满足即推送）

• 🆕 模型/产品发布：OpenAI、Google DeepMind、Anthropic、Meta、Mistral、阿里、百度等发布新模型或重磅产品
• 💰 融资/收购/IPO：AI 相关公司完成大额融资、被收购、提交 IPO
• 🔴 人事震动：CEO/CTO/核心科学家离职、加入、创立新公司
• 📜 监管/政策：政府出台 AI 监管政策、国际 AI 治理进展
• ⚡ 技术突破：论文发布、基准测试刷新、开源项目引爆社区
• 🌐 战略动向：大厂组织架构调整、重大业务线拆分合并

每日摘要格式

序号统一用纯数字（如 1、2、3），每条独立一行标题，不混用表情序号。

📡 【每日科技追踪 | YYYY-MM-DD】
——过去48小时重要动态——

1 [标题]
  摘要：...
  事件时间：YYYY-MM-DD | 来源：媒体名 | 🔗 原文链接

2 [标题]
  ...

每条必须包含原文链接，从 batch_web_search 结果的 link 字段提取，格式统一为： 事件时间：MM-DD | 来源：媒体名 | 🔗 https://...

信息源原则

中英文并重，不分高低。 两者各有分工：中文媒体覆盖国内政策、公司动态、消费市场；英文媒体覆盖全球模型进展、开源社区、国际融资与监管。两者互相补充，缺一不可。

平台类（事件驱动）

• Reddit 热帖：直接搜索 site:reddit.com/r/LocalLLaMA / site:reddit.com/r/MachineLearning，取标题含 AI 关键词且时间新鲜的帖子
• X/Twitter：搜索 Sam Altman OR "Demis Hassabis" OR "Yann LeCun" OR "Dario Amodei" 2026，或用 site:x.com 配人物名关键词
• GitHub Trending：搜索 site:github.com trending AI 2026，取星标增速最高项目
• HuggingFace：搜索 site:huggingface.co trending 2026
• Product Hunt：搜索 site:producthunt.com AI March 2026

中文媒体

36kr（科技）、虎嗅、量子位、机器之心、爱范儿、极客公园、硅星人、雷峰网、晚点、东方财富网、澎湃新闻

英文媒体（AI 原生 + 科技综合）

AI 原生媒体：The Gradient、Import AI、Last Week in AI、AI Summary 科技综合（含 AI 强栏）：TechCrunch、VentureBeat、The Verge、The Information、MIT Tech Review、Ars Technica、Wired 行业垂直：Fast Company（AI 专栏）、Wired（AI 频道）、Bloomberg Technology

播客（shownotes 标题监控）

42Pod、SIP LAB、《What's Next》、Lex Fridman、Acquired、Hard Fork、Dwarkesh Patel

人物追踪名单

国内（管理层 + 研究线关键人物）

海外

即时推送处理流程

⚠️ 执行前必须先计算截止日期。 在执行搜索前，先运行 date '+%Y-%m-%d' -d '2 days ago' 获取当前日期 T-2 的值，代入所有搜索查询中的 after:YYYY-MM-DD。

1. 执行 batch_web_search，同时发出以下查询（中英文并行，日期过滤取当前 T-2 值）：
   • AI 模型 发布 after:YYYY-MM-DD（填入计算值）
   • AI 融资 收购 IPO after:YYYY-MM-DD
   • AI 人事 变动 离职 加入 after:YYYY-MM-DD
   • AI 监管 政策 after:YYYY-MM-DD
   • AI 技术 突破 论文 开源 after:YYYY-MM-DD
   • AI company announcement after:YYYY-MM-DD
   • AI funding acquisition after:YYYY-MM-DD
   • AI model release today OR yesterday after:YYYY-MM-DD
2. 合并所有结果，逐条验证事件时间：若文章报道的是48小时外的事件，立即丢弃，不进入判断流程
3. 去重（标题相似度 >70% 合并，以最早来源为准）
4. 判断是否为重大事件（满足任一触发条件）
5. 如为重大事件，立即推送；如非重大，记录到当日事件库
6. 推送后更新已推送记录，避免重复

每日摘要处理流程

⚠️ 每日摘要分为两个 cron 任务，共享同一个 skill。

• cron 参数指定"准备模式"：进入准备模式，执行阶段一+二+三
• cron 参数指定"发送模式"：进入发送模式，执行阶段四

执行前：自动模式判断

运行 date '+%H' 获取当前小时（24小时制，字符串）：

• 当前小时 < 10（如 07:0009:59）→ 进入准备模式，执行阶段一+二+三-13
• 当前小时 >= 10（如 10:00~23:59）→ 进入发送模式，执行阶段四

阶段一：源头直达（准备模式）

使用 Jina Reader（https://r.jina.ai/http://URL）将任意页面转换为干净正文，直接提取日期，不需要 summarize 二次提取。

1. 用 extract_content_from_websites 并行通过 Jina Reader 抓取以下信源（URL格式：https://r.jina.ai/http://{目标URL}）：
   • VentureBeat AI：https://r.jina.ai/http://venturebeat.com/ai/
   • The Gradient：https://r.jina.ai/http://thegradient.pub/
   • MIT News AI：https://r.jina.ai/http://news.mit.edu/topic/artificial-intelligence
   • Import AI：https://r.jina.ai/http://importai.substack.com/
   • TechCrunch AI：https://r.jina.ai/http://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/
   • Ars Technica AI：https://r.jina.ai/http://arstechnica.com/ai/
2. Jina Reader 返回内容自带日期，直接读取"X小时前" / "X天前"等时间标注
3. 只保留发布日期在48小时内的内容，其余丢弃

阶段二：搜索引擎补充召回（准备模式）

源头直达覆盖不到的杂项，用 batch_web_search 补充。

1. 执行 batch_web_search（中英文并行，带动态日期过滤）：
   • AI 模型 发布 after:YYYY-MM-DD
   • AI 融资 收购 IPO after:YYYY-MM-DD
   • AI 监管 政策 after:YYYY-MM-DD
   • AI 人事 变动 after:YYYY-MM-DD
   • site:reddit.com/r/LocalLLaMA after:YYYY-MM-DD
   • site:reddit.com/r/MachineLearning after:YYYY-MM-DD
   • "Sam Altman" OR "Dario Amodei" OR "Demis Hassabis" after:YYYY-MM-DD
2. 补充结果同样经过 summarize URL 核验，只保留48小时内内容

阶段三：处理 → 存入草稿（准备模式）

（阶段一 Jina Reader 结果自带日期，阶段二结果由 summarize 补充核验）

4. 去重：标题相似度 >70% 合并，以最早来源为准
5. 分级：满足触发条件的列"◆ 重要"，其余列"· 一般"
6. 分类：四维度分类，每维度最多5条，总计不超20条
7. 生成摘要：按模板输出，每条附链接
8. 存入草稿：将完整摘要写入 [WORKSPACE]/memory/ai-news-draft.md（JSON 或 Markdown 格式），不发送
9. 记录：更新推送记录，清空当日事件库

阶段四：读取草稿并发送（发送模式，cron 触发）

1. 读取 [WORKSPACE]/memory/ai-news-draft.md
2. 调用 message 发送到飞书：target="从 [WORKSPACE]/MEMORY.md 动态读取飞书 user ID"
3. 发送后删除 [WORKSPACE]/memory/ai-news-draft.md

去重要求

• 以事件为单位，不同媒体同事件合并
• 标题去重阈值：相似度 > 70% 视为重复
• 同一事件多来源，保留最完整版本
• 推送记录保存 48 小时（防跨日重复推送）
• 48小时窗口外的事件直接丢弃，不进入摘要

注意事项

• 语言：混合中英文，摘要以中文为主，技术术语可保留英文
• 即时推送每条单独发送，不累积到摘要
• 人物引文需注明出处平台，不可断章取义
• 敏感人事信息需注明"据公开报道"而非"内部消息"
• 遇到报错：主动解释原因，并给出具体解决方案，不可只说"出了问题"

飞书推送 target 配置

重要（cron 任务必读）： 调用 message(action=send, channel=feishu) 时，必须显式指定 target，否则报错。

飞书发送 target 格式：从 [WORKSPACE]/MEMORY.md 动态读取飞书 user ID

完整调用示例：

message(action=send, channel=feishu, target="从 [WORKSPACE]/MEMORY.md 动态读取飞书 user ID", message="内容")