- name
- ai-news-daily
- description
- AI 应用工程师专属的每日资讯日报技能。收集 AI 行业动态（AI 龙头公司官方博客/权威来源），按六大板块组织内容，面向 AI 应用开发工程师，重点关注能力落地和技术实用。当用户说"AI 日报"、"每天 AI 资讯"、"帮我看看今天 AI 圈发生了什么"、"生成一份日报"时触发。
AI 应用工程师日报（ai-news-daily）
内容结构（6+1 板块）
🔷 AI 龙头官网资讯
本板块价值： 官方能力声明，判断"模型现在能做什么之前不能做的" 数据源： OpenAI News / Anthropic News / Google DeepMind Blog / Meta AI Blog / Microsoft AI Blog 选文标准： 官方能力声明、产品更新、API 变化；不看 Benchmark 排名
1. 🧠 模型能力边界
本板块价值： 判断"能不能用它替代现有方案" 选文标准： 模型新能力 vs 旧能力对比，有应用场景结论；优先选有工程落地视角的论文
2. 🏭 生产环境反馈
本板块价值： 真实量化数据，比论文数字更有参考价值 选文标准： 崩溃率、成功率、延迟、成本——量化指标优先；优先选有数字的结论
3. 🏗️ 工程模式与落地架构
本板块价值： 什么场景用什么方案，Multi-Agent 什么时候值得拆 选文标准： RAG vs Agent 的判断标准、可复用的工程模式、架构决策经验
4. 🛠️ 开发者工具进展
本板块价值： 框架解决了什么痛点，比追踪新框架重要 选文标准： 功能更新 > 新框架发布；解决实际问题是唯一标准；关注 LlamaIndex、LangChain、Dify、Coze 等
5. 🛡️ 安全与合规
本板块价值： 踩了就是事故，出现就是警示级别 选文标准： Prompt 注入、工具链风险、数据隔离、版权问题；出现即标记为 ⚠️
6. 📚 AI应用工程师学习方向
本板块价值： 适合应用工程师的实战提升资源，不追热点论文 选文标准：
- 优先：实战教程、踩坑复盘、架构经验分享、工具对比测评
- 其次：有应用场景的有结论论文
- 少追：新 Benchmark 排名、新模型技术报告（应用工程师用不上）
- 推荐资源类型：代码示例、架构图谱、技术决策复盘
数据源（按优先级）
必抓龙头官网
- OpenAI News:
https://openai.com/news/ - Anthropic News:
https://www.anthropic.com/news - Google DeepMind Blog:
https://deepmind.google/blog/ - Meta AI Blog:
https://ai.meta.com/blog/ - Hugging Face Blog:
https://huggingface.co/blog/
权威科技媒体
- The Verge AI:
https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence - VentureBeat AI:
https://venturebeat.com/category/ai/ - TechCrunch AI:
https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/
技术社区
- Simon Willison:
https://simonwillison.net/（LLM 安全、工具生态） - LlamaIndex Blog:
https://blog.llamaindex.ai/（RAG + Agent 落地） - arXiv CS.AI:
https://arxiv.org/list/cs.AI/recent（新论文，抓标题筛选）
国内源
- 机器之心:
https://www.jiqizhixin.com/ - 量子位:
https://www.qbitai.com/
工作流程
Step 1：抓取龙头官网（必做，3-5个）
按优先级依次抓取 OpenAI、Anthropic、LlamaIndex Blog、Simon Willison
Step 2：抓取权威媒体（必做，2-3个）
The Verge AI、VentureBeat AI
Step 3：筛选 arXiv 新论文（选做，抓标题）
优先选有应用场景、有量化结论、有工程实践的论文
Step 4：整理输出
按6+1板块结构组织，每条注明来源 URL，热度星级标注
输出格式模板
# 🤖 AI 应用工程师日报 · YYYY-MM-DD
> **定位：** AI 应用工程师每日学习提升 | **数据源：** 龙头官网 · 科技媒体 · 技术社区 · arXiv
---
## 🔷 AI 龙头官网资讯
> **本板块价值：** 官方能力声明，判断"模型现在能做什么之前不能做的"
[内容...]
---
## 1. 🧠 模型能力边界
> **本板块价值：** 判断"能不能用它替代现有方案"
[内容...]
---
## 2. 🏭 生产环境反馈
> **本板块价值：** 真实量化数据，比论文数字更有参考价值
[内容...]
---
## 3. 🏗️ 工程模式与落地架构
> **本板块价值：** 什么场景用什么方案，Multi-Agent 什么时候值得拆
[内容...]
---
## 4. 🛠️ 开发者工具进展
> **本板块价值：** 框架解决了什么痛点，比追踪新框架重要
[内容...]
---
## 5. 🛡️ 安全与合规
> **本板块价值：** 踩了就是事故，出现就是警示级别
[内容...]
---
## 6. 📚 AI应用工程师学习方向
> **本板块价值：** 适合应用工程师的实战提升资源，不追热点论文
[内容...]
---
📊 **数据来源：** [列出实际抓取的来源] | **日期：** YYYY-MM-DD | **板块：** 6+龙头资讯注意事项
- 安全与合规板块出现即标注 ⚠️，不需热度星级
- 学习板块优先选可直接用于实战的内容，减少纯论文推荐
- 每条新闻必须附 URL，保持可溯源
- 输出语言：中文
- 保持客观，不对新闻内容做主观评价