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Agent Skill · 效率

ai-sentinel-2(艾哨兵 2)

ai-sentinel-2 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

ai-sentinel-2 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 18,944。

总安装 2,203周安装 90GitHub Stars 公开资料未说明下载 706核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
0.1.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:ai-sentinel-2(艾哨兵 2)
来源仓库:https://github.com/xiaopengs/ai-sentinel-2
安装命令:
openclaw skills install ai-sentinel-2
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install ai-sentinel-2

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

AI情报哨兵自动整理多源AI领域最新动态。提供分析与报告功能帮助用户把握行业趋势。在OpenClaw中可作为信息监控中枢使用。数据覆盖广度取决于爬虫策略与反爬应对能力。建议自定义关注列表聚焦核心议题方向。ai-sentinel-2 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install ai-sentinel-2;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

ai-sentinel-2 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install ai-sentinel-2。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

ai-sentinel-2 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

ai-sentinel-2 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

ai-sentinel-2 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

ai-sentinel-2 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,203 次,近一周安装 90 次,下载 706 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

ai-sentinel-2 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
ai-sentinel-2

艾哨兵 2 · 本页

2,203—接触敏感数据MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

slug
ai-sentinel
name
AI前沿哨兵
version
1.0.0
description
AI情报哨兵 - 自动整理、分析与报告AI领域最新动态的多源情报系统
trigger
AI情报|AI哨兵|AI资讯|AI动态|科技新闻|论文追踪|开源项目追踪|晨报|晚报
tools
[shell, filesystem, http]
author
xiaopengs

AI前沿哨兵 (AI Sentinel)

你的AI情报指挥中心,自动整理、分析与报告AI领域最新动态

技能概述

AI前沿哨兵是一个开源的AI情报整理系统,帮助用户自动追踪AI领域的最新动态,包括开源项目、学术论文、技术博客、行业新闻等,并生成结构化的晨报和晚报。

核心能力:

  • 🔍 多源信息整理(GitHub、arXiv、HackerNews、Twitter/X、RSS等)
  • ⏰ 智能定时调度(晨报08:00、晚报20:00)
  • 📊 智能分析评分(热度+新鲜度+来源可信度)
  • 📄 自动化报告生成(Markdown格式)
  • 🎛️ WebUI管理面板

适用场景

  • AI从业者追踪最新技术动态
  • 研究人员关注前沿论文
  • 开发者发现优质开源项目
  • 产品经理了解行业趋势
  • 内容创作者获取素材

使用方法

1. 基本整理

当用户说"整理AI情报"、"生成AI晨报"、"追踪AI动态"时,执行以下步骤:

# 整理所有信息源
python scripts/collect.py --all

# 生成晨报
python scripts/reporter.py --type morning

# 生成晚报
python scripts/reporter.py --type evening

2. 单源整理

# 仅整理GitHub Trending
python scripts/collect.py --source github

# 仅整理arXiv论文
python scripts/collect.py --source arxiv

# 仅整理HackerNews
python scripts/collect.py --source hackernews

3. 查看报告

生成的报告保存在 reports/YYYY-MM-DD/ 目录:

  • morning_report.md - 晨报
  • evening_report.md - 晚报
  • xiaohongshu_report.md - 小红书风格报告

配置说明

信息源配置 (config/sources.yaml)

系统支持以下信息源:

  1. GitHub Trending - AI开源项目热度排行
  2. arXiv - 最新AI论文(cs.AI, cs.LG, cs.CL)
  3. HackerNews - 开发者社区热点讨论
  4. Twitter/X - AI大咖动态(需API Token)
  5. RSS博客 - 官方博客和技术媒体

- Anthropic, OpenAI, Google AI, DeepMind - Hugging Face, xAI, Cursor - TechCrunch AI, VentureBeat AI - InfoQ全球/中文 - MMChat AI资讯

  1. 中国AI公司 - 官网新闻解析

- 智谱AI、MiniMax、扣子Coze

调度配置 (config/schedule.yaml)

schedule:
  morning:
    enabled: true
    time: "08:00"
  evening:
    enabled: true
    time: "20:00"

工作流程

  1. 整理阶段 - 从配置的信息源拉取最新数据
  2. 分析阶段 - 计算热度、新鲜度、质量评分
  3. 筛选阶段 - 按优先级排序,过滤低质量内容
  4. 生成阶段 - 使用Jinja2模板生成Markdown报告
  5. 存档阶段 - 按日期保存到 reports/ 目录

项目结构

ai-sentinel/
├── SKILL.md                    # 本文档
├── config/                     # 配置文件
│   ├── sources.yaml            # 信息源配置
│   ├── settings.yaml           # API配置
│   └── schedule.yaml           # 调度配置
├── scripts/                    # 核心脚本
│   ├── collect.py              # 整理入口
│   ├── analyzer.py             # 分析评分
│   ├── reporter.py             # 报告生成
│   ├── quality_scorer.py       # 质量评分系统
│   └── parsers/                # 平台解析器
│       ├── github_trending.py
│       ├── arxiv.py
│       ├── hackernews.py
│       ├── blog_rss.py
│       └── web_news.py
├── templates/                  # 报告模板
│   ├── morning_report.md
│   ├── evening_report.md
│   └── xiaohongshu_report.md
├── reports/                    # 报告存档
│   └── YYYY-MM-DD/
│       ├── morning_report.md
│       ├── evening_report.md
│       └── xiaohongshu_report.md
├── webui/                      # Web界面
│   ├── index.html
│   ├── style.css
│   └── app.js
└── references/                 # 参考文档
    ├── sources_guide.md
    └── api_setup.md

安装依赖

pip install requests feedparser pyyaml jinja2 schedule

扩展指南

添加新信息源

  1. 在 scripts/parsers/ 创建新解析器
  2. 实现 fetch() 方法返回标准格式数据
  3. 在 config/sources.yaml 添加配置
  4. 在 scripts/collect.py 注册解析器

自定义报告模板

编辑 templates/ 目录下的模板文件,使用Jinja2语法:

  • {{ title }} - 标题
  • {{ items }} - 条目列表
  • {{ analysis }} - 分析内容

常见问题

Q: Twitter整理失败? A: 需要Twitter Developer账号和Bearer Token,未配置时自动跳过。

Q: 如何添加自定义关键词? A: 编辑 config/sources.yaml 中各源的 keywords 字段。

Q: 报告保存位置? A: 默认 reports/YYYY-MM-DD/,可在配置中修改。

仓库地址

https://github.com/xiaopengs/ai-sentinel

License

MIT License - 详见 LICENSE 文件

平台分布

OpenClaw

93.49%
按下载量换算660

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

可疑

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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