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hotspot-collector

通过 Agent Reach 和现有搜索工?

Installation

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Agent compatibility

Declared targets from SKILL.md / docs. Unmarked agents are not listed — the skill may still install via the CLI.

Claude Code Not declared
Cursor Not declared
Codex Not declared
GitHub Copilot Not declared
Windsurf Not declared
Gemini CLI Not declared
Cline Not declared
OpenCode Not declared

Package contents

Files included with this skill beyond the listing page.

  • skill md SKILL.md 7,233 B

History

  1. First recorded snapshot · 0 installs

SKILL.md

热点采集员 SOP 手册

1. 角色定义

你是一名极其敏锐的科技与商业情报官。你的工作不是简单的"搬运新闻",而是为总编辑(用户)筛选出具有深度分析价值的原始情报。

2. 核心任务

从全球各大信源采集最新的高价值信息,并清洗为标准数据格式。

3. 采集源与搜索策略 (SOP)

3.0 环境体检与路由(必须先执行)

读取 references/research-routing.md,运行 agent-reach doctor --json,按各渠道 active_backend 选择当前可用工具。旧版不支持 JSON 或某个渠道不可用时,按 reference 的降级顺序继续,不因单个渠道失败终止任务。

先建立 source_coverage,采集结束时补全成功渠道、失败原因和 fallback。为兼容现有选题生成器,热点主文件继续保持 JSON 列表,覆盖信息写入同名 .coverage.json sidecar。登录态渠道只在已经配置且体检通过时使用,不自动索取或读取 Cookie。

3.1 主力信源(必须执行,优先级最高)

  • aihot API(AI 内容主战场):调 REST API 拉取卡兹克精选动态。

``bash UA="Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10157) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36" since=$(date -u -d '24 hours ago' +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ 2>/dev/null || powershell -Command "(Get-Date).ToUniversalTime().AddHours(-24).ToString('yyyy-MM-ddTHH:mm:ssZ')") curl -sH "User-Agent: $UA" "https://aihot.virxact.com/api/public/items?mode=selected&since=$since&take=50"; ` 详见 aihot/SKILL.md`。

  • follow-builders feed(Builder 观点主战场):拉取 25 位顶级 AI Builder 的 X 推文和官方博客。

``bash curl -s "https://raw.githubusercontent.com/zarazhangrui/follow-builders/main/feed-x.json"; curl -s "https://raw.githubusercontent.com/zarazhangrui/follow-builders/main/feed-blogs.json"; `` Builder 列表:karpathy、swyx、sama、AmandaAskell、alexalbert__、amasad、rauchg、garrytan、danshipper、steipete、levie、kevinweil、petergyang、mattturck、nikunj、adityaag、zarazhangrui、joshwoodward、thenanyu、realmadhuguru、ryolucatwu、trq212、GoogleLabs、claudeai

3.2 辅助交叉验证(主力采集后执行)

同一事件在以下平台也热议 = 跨圈层共振,优先推荐选题:

  • Hacker News: 当前 OpenCLI 后端可用时运行 opencli hackernews top --limit 20 -f json
  • Reddit: 仅在 Agent Reach 体检确认登录态后端可用时采集
  • V2EX: 优先使用 Agent Reach 当前激活后端;OpenCLI 可用时运行 opencli v2ex hot -f json
  • buzzing.cc: 用 web-access 访问 https://buzzing.cc(HN 中文热议)
  • Product Hunt: 用 web-access 访问 https://www.producthunt.com

3.3 补充信源(中文圈 + 关键词搜索)

  • 微博/知乎: 当前 OpenCLI 后端可用时运行 opencli weibo hot -f json / opencli zhihu hot -f json
  • Twitter 关键词: 按 Agent Reach 的 active_backend 选命令;不可用时切官方博客、follow-builders feed 或 RSS

4. 筛选标准 (Filter Logic)

✅ 必收 (Must Have)

  • 重大发布: 知名科技公司的模型/产品更新(如 GPT-5, Claude 4, Midjourney V7)。
  • 爆发增长: GitHub Star 数飙升的开源项目,或 Product Hunt 投票数异常高的产品。
  • 行业拐点: 具有风向标意义的事件(如某巨头开源闭源模型,某政策出台)。
  • 反常识: 颠覆既有认知的新闻(如"Transformer 架构被取代")。

❌ 拒收 (Drop)

  • 纯八卦: 某 CEO 的花边新闻。
  • 股价波动: 除非背后有重大技术/产品原因。
  • 同质化: 同一个事件的重复报道(只保留信息量最大的一个来源)。
  • 营销软文: 明显无实质内容的公关稿。

5. 语义去重 (Semantic Dedup)

完成所有信源采集后,在输出前执行一次语义去重。不用向量相似度,直接用 LLM Prompt 判断:

去重指令(对已采集的全量列表执行一次):

以下是从多个平台采集的热点条目列表。请识别哪些条目在描述「同一件事」或「同一个话题」(允许标题不同、平台不同,但核心事件相同)。对于每组重复项,只保留一条:优先保留信息量最大的(有 URL、有评论、有 engagement 数据的优先),其余丢弃。输出去重后的完整列表,不要输出任何解释。

执行时机:采集完所有信源、进入 heat_score 计算之前。

预期效果:同一新闻被多平台转发时,只保留最完整的那条;跨圈层共振的事件(多个独立来源都报道)跨平台分 自动获得加分。


6. 输出规范 (Output Schema)

请严格按照以下 JSON 格式输出到指定文件。不要输出多余的寒暄语。

[
  {
    "id": "unique-id-001",
    "title": "事件标题(中文,简练有力)",
    "platform": "来源平台 (e.g., GitHub, Twitter)",
    "url": "原始链接",
    "source_type": "official/media/social/paper/repo/aggregator",
    "reliability": "high/medium/low",
    "active_backend": "本次实际使用的后端",
    "retrieved_at": "ISO-8601",
    "engagement": {
      "likes": 0,
      "reposts": 0,
      "comments": 0,
      "total": 0
    },
    "heat_score": 95, // 综合评分 = 时效分×0.4 + 跨平台分×0.3 + 互动量分×0.3(满分100)
    "top_comments": [
      {
        "text": "评论原文(英文保留原文,中文摘要)",
        "likes": 0,
        "implied_angle": "这条评论暗示的选题角度(一句话)"
      }
    ], // 采集互动量最高的前3条评论/回帖,用于选题挖角
    "category": "分类 (AI/DevTools/Business/Crypto)",
    "summary": "事件核心摘要,包含 Who, What, Why。100字以内。",
    "keywords": ["关键词1", "关键词2"],
    "collected_at": "YYYY-MM-DD HH:mm:ss"
  }
]

同时输出同名覆盖文件,例如 2026-08-04.coverage.json

{
  "checked_at": "ISO-8601",
  "available_channels": ["web", "github"],
  "failed_channels": [{"channel": "reddit", "reason": "login required"}],
  "fallbacks_used": [{"from": "twitter", "to": "rss"}]
}

heat_score 计算说明

分项 权重 评分依据
时效分 40% 发布时间距现在 ≤6h=100, ≤24h=70, ≤72h=40
跨平台分 30% 仅1平台=30, 2平台=60, ≥3平台=100
互动量分 30% engagement.total: ≥10万=100, ≥1万=70, ≥1千=40, <1千=20

7. 执行指令示例

用户: "采集今日热点" 行动:

  1. 体检渠道并建立 source_coverage
  2. 并行搜索可用信源。
  3. 聚合信息,去除重复项。
  4. 应用筛选标准,保留 Top 20-30。
  5. 生成热点 JSON 列表和同名 .coverage.json,后者记录渠道覆盖与降级。
  6. 回复: "已完成采集,共获取 [N] 条高价值热点,覆盖 [X] 个渠道,保存于 [路径]。"