名称： news-aggregator-skill
描述： "综合性新闻聚合器，实时抓取、筛选并深度分析来自8大主流来源的内容：Hacker News、GitHub Trending、Product Hunt、36氪、腾讯新闻、华尔街见闻、V2EX、微博。最适合用于「每日扫描」、「科技新闻简报」、「财经动态」及热点话题的「深度解读」。"
从多个来源获取实时热点新闻。
用法：
### 单来源抓取 (限制10条)
### 全局扫描 (选项12) - **广泛抓取策略**
> **注意**：此策略专为“全局扫描”场景设计，旨在捕获所有趋势。
```bash
# 1. 广泛抓取 (为语义筛选准备大量数据池)
python3 scripts/fetch_news.py --source all --limit 15 --deep
# 2. 语义筛选：
# 助手基于用户主题，手动从广泛列表（约120条）中筛选。
关键：你必须自动将用户的简单关键词扩展至覆盖整个领域范围。
* 用户："AI" -> 助手使用：--keyword "AI,LLM,GPT,Claude,Generative,Machine Learning,RAG,Agent"
* 用户："Android" -> 助手使用：--keyword "Android,Kotlin,Google,Mobile,App"
* 用户："Finance" -> 助手使用：--keyword "Finance,Stock,Market,Economy,Crypto,Gold"
# 示例：用户请求“来自HN的AI新闻”（注意扩展后的关键词）
python3 scripts/fetch_news.py --source hackernews --limit 20 --keyword "AI,LLM,GPT,DeepSeek,Agent" --deep
仅对非常具体、独特的术语（如"DeepSeek"、"OpenAI"）使用 --keyword。
python3 scripts/fetch_news.py --source all --limit 10 --keyword "DeepSeek" --deep
参数：
--source：可选值：hackernews, weibo, github, 36kr, producthunt, v2ex, tencent, wallstreetcn, all。--limit：每个来源的最大条目数（默认10）。--keyword：逗号分隔的筛选关键词（例如 "AI,GPT"）。--deep：[新增] 启用深度抓取。下载并提取文章的主要内容文本。输出：
JSON数组。如果使用了 --deep，条目将包含与文章文本关联的 content 字段。
当用户说 "news-aggregator-skill 如意如意"（或类似的“菜单/帮助”触发词）时：
1. 读取技能目录下 templates.md 文件的内容。
2. 显示文件中列出的可用命令列表，格式需完全一致。
3. 引导用户选择一个数字或复制命令来执行。
如果用户请求特定时间窗口（例如“过去X小时”），且结果稀疏（< 5条）：
1. 优先用户窗口：首先列出严格符合用户请求时间（时间 < X）的所有条目。
2. 智能填充：如果列表较短，你必须从更宽范围（例如过去24小时）纳入高价值/高热度的条目，以确保报告至少提供5条有意义的见解。
3. 标注：清晰标记这些较旧的条目（例如，“⚠️ 18小时前”、“🔥 24小时热点”），让用户知道它们是补充内容。
4. 高价值优先：即使略微超出时间窗口，也应始终优先考虑“SOTA”、“重大发布”或“高热度”条目。
5. GitHub Trending 例外：对于纯列表类来源（如GitHub Trending），严格返回抓取列表中的有效条目（例如前10名）。列出所有抓取到的条目。不要执行“智能填充”。
* 深度分析 (必需)：对于每个条目，你必须利用AI能力进行分析：
* 核心价值：它解决了什么具体问题？为何成为趋势？
* 启发思考：可以得出哪些技术或产品洞见？
* 场景标签：3-5个关键词（例如 #RAG #LocalFirst #Rust）。
格式与风格：
- 语言：简体中文。
- 风格：杂志/新闻简报风格（例如，类似《经济学人》或 Morning Brew 的感觉）。专业、简洁、引人入胜。
- 结构：
- 全球头条：所有领域中最关键的3-5条新闻。
- 科技与AI：AI、LLM和科技类新闻的专门板块。
- 金融/社会：其他相关的重要类别。
- 条目格式：
- 标题：必须是Markdown链接，指向原始URL。
- ✅ 正确示例：### 1. [OpenAI 发布 GPT-5](https://...)
- ❌ 错误示例：### 1. OpenAI 发布 GPT-5
- 元数据行：必须包含来源、时间/日期以及热度/分数。
- 一句话摘要：精炼、直击要点的“那又怎样？”式总结。
- 深度解读 (要点列表)：2-3个要点，解释为何此事重要、技术细节或背景。（“深度扫描”必需）。
输出产物：
- 始终将完整报告保存到 reports/ 目录下，文件名带时间戳（例如 reports/hn_news_YYYYMMDD_HHMM.md）。
- 在聊天中向用户呈现完整的报告内容。