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daily-news-summarizer每日新闻摘要

Agent Skill

daily-news-summarizer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

总安装

2,818

周安装

114

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

885
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

3

许可证

MIT

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:daily-news-summarizer(每日新闻摘要)
来源仓库:https://github.com/yulong-me/skills
仓库路径:skills/daily-news-summarizer
安装命令:
npx skills add https://github.com/yulong-me/skills --skill daily-news-summarizer
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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/yulong-me/skills --skill daily-news-summarizer

简介

daily-news-summarizer 使用 Playwright 浏览器自动化访问主流新闻网站,提取当日要闻并生成 AI 摘要。

  • 适合需要中文与英文双重视角、兼顾国内外动态的用户快速把握事件脉络。
  • 每个新闻条目提供 3–5 句精炼总结,最终合并为格式化 Markdown 报告便于归档分享。
  • 默认遍历新浪、网易、腾讯等中文站点及 BBC、CNN 等国际媒体,也可自定义配置扩展源。
  • 涉及反爬机制的网站可能无法稳定访问,此时应降级为文本抓取或放弃部分数据源。

SKILL.md

每日新闻摘要生成器

Overview

此技能使用浏览器自动化(Playwright MCP工具)访问新闻网站,智能提取当日重要新闻并生成详细摘要。每个新闻条目包含3-5句话的AI摘要,最终输出为格式化的Markdown报告。

工作流程

第1步:确定新闻源

首先检查用户指定的新闻源。如果用户未指定,使用以下默认源:

中文新闻网站:

国际新闻网站:

科技新闻:

如果用户有自定义配置文件 ~/.daily-news-config.yaml,优先使用其中的配置。

第2步:访问新闻网站

使用Playwright MCP工具访问每个新闻源:

# 使用browser_navigate工具导航到网站
mcp__playwright__browser_navigate(url="https://news.sina.com.cn")

然后获取页面快照:

# 使用browser_snapshot获取页面可访问性快照
mcp__playwright__browser_snapshot()

第3步:提取新闻列表

从页面快照中分析并提取新闻条目。查找以下元素:

  • 标题(headline/title)
  • 链接(URL)
  • 简短描述(description/excerpt,如果有)
  • 时间信息(publish time,如果有)

提取策略:

  1. 识别新闻列表区域(通常是包含多个文章链接的区域)
  2. 提取每条新闻的标题和链接
  3. 最多提取20条重要新闻
  4. 去除重复和广告内容

示例代码模式:

# 从快照中分析新闻链接
news_links = []
for item in snapshot:
    if '标题' in item or 'title' in str(item).lower():
        # 提取标题和链接
        news_links.append({
            'title': extract_title(item),
            'url': extract_url(item)
        })

第4步:访问具体新闻文章

对于提取的重要新闻(前10-15条),逐个访问完整文章页面:

# 导航到文章页面
mcp__playwright__browser_navigate(url=news_url)

# 获取文章内容快照
mcp__playwright__browser_snapshot()

从文章页面提取:

  • 完整标题
  • 正文内容
  • 发布时间
  • 作者信息(如果有)

第5步:生成AI摘要

为每篇文章生成3-5句话的详细摘要:

摘要要求:

  1. 准确概括文章核心内容
  2. 包含关键事实和细节(时间、地点、人物、事件)
  3. 客观中立,不添加个人观点
  4. 使用简洁明了的中文语言
  5. 总共3-5句话,每句话信息量丰富

提示词模板:

请为以下新闻文章生成一个5句话的详细摘要。

标题:{title}

文章内容:
{content}

摘要要求:
1. 准确概括文章的核心内容
2. 包含关键事实和细节
3. 客观中立,不添加个人观点
4. 使用简洁明了的语言
5. 总共5句话,每句话信息量丰富

请生成摘要:

第6步:生成总体概述

在所有文章摘要生成后,生成一个当日新闻总体概述(3-5句话):

提示词模板:

请为以下{count}条新闻生成一个总体概述(3-5句话),突出当日最重要的新闻主题和趋势:

新闻标题列表:
{titles}

请生成一个简短的总体概述:

第7步:生成Markdown报告

将所有内容整理成格式化的Markdown文件:

# 每日新闻摘要

**日期**: 2024年01月07日
**生成时间**: 08:00
**新闻数量**: 15条

## 📰 今日概述

今日要闻的总体概述,3-5句话总结当日最重要的新闻主题...

## 📋 详细新闻

### 1. 新闻标题

**发布时间**: 2024-01-07 10:30
**来源**: [新浪新闻](https://example.com/article)

**摘要**: 第一句话摘要。第二句话摘要。第三句话摘要。第四句话摘要。第五句话摘要,包含关键细节。

---

### 2. 另一条新闻标题

**发布时间**: 2024-01-07 09:15
**来源**: [网易新闻](https://example.com/article2)

**摘要**: 摘要内容...

---

## 统计信息

- **总新闻数**: 15
- **新闻源**: 新浪新闻、网易新闻、BBC News
- **类别**: 时政、财经、科技、国际

*本摘要由AI自动生成,内容来源于各大新闻网站*

第8步:保存文件

将生成的Markdown保存到文件。默认位置:

  • 目录: ~/Daily-News-Summary/
  • 文件名: news-summary-{date}.md(例如:news-summary-2024-01-07.md)

使用Write工具保存:

Write(file_path="~/Daily-News-Summary/news-summary-2024-01-07.md", content=markdown_content)

处理特殊场景

场景1:用户询问特定主题的新闻

如果用户说"今天有什么科技新闻?"或"政治方面的新闻":

  1. 在提取新闻时进行过滤,只保留相关主题
  2. 或者在访问时直接导航到对应的分类页面

- 科技新闻: https://news.sina.com.cn/tech/ - 财经新闻: https://news.sina.com.cn/finance/

场景2:用户指定新闻网站

如果用户说"总结BBC今天的新闻"或"只看新浪新闻":

  1. 只访问用户指定的新闻源
  2. 跳过其他默认源

场景3:快速摘要模式

如果用户说"简单总结一下"或"快速浏览":

  1. 每篇文章只生成1-2句话摘要
  2. 减少文章数量(5-10条)
  3. 生成更简洁的总体概述

场景4:详细模式

如果用户说"详细总结"或"完整报告":

  1. 每篇文章生成5-7句话摘要
  2. 增加文章数量(15-20条)
  3. 为每篇文章添加更多细节(引用、数据等)

最佳实践

  1. 并行处理: 可以同时打开多个浏览器标签页访问不同新闻源,使用 mcp__playwright__browser_tabs(action="new") 创建新标签
  2. 错误处理: 如果某个网站无法访问,继续处理其他网站,并在最终报告中注明
  3. 去重: 不同新闻源可能报道同一事件,需要识别并合并重复新闻
  4. 优先级排序: 将重要新闻(时政、重大事件)放在前面
  5. 时间信息: 尽可能保留新闻的发布时间,并按时间倒序排列
  6. 资源清理: 任务完成后使用 mcp__playwright__browser_close() 关闭浏览器

调试和日志

在执行过程中,向用户报告进度:

✓ 正在访问新浪新闻...
✓ 已提取20条新闻
✓ 正在生成摘要 (1/20)...
✓ 正在生成摘要 (2/20)...
...
✓ 生成总体概述...
✓ 摘要已保存到 ~/Daily-News-Summary/news-summary-2024-01-07.md

配置文件(可选)

如果用户创建了 ~/.daily-news-config.yaml,读取其配置:

news_sources:
  - name: "新浪新闻"
    url: "https://news.sina.com.cn"
    enabled: true
    language: "zh"

  - name: "BBC News"
    url: "https://www.bbc.com/news"
    enabled: true
    language: "en"

output:
  directory: "~/Daily-News-Summary"
  format: "markdown"

summary:
  max_articles: 20
  sentences_per_article: 5

使用Read工具读取配置:

Read(file_path="~/.daily-news-config.yaml")

完整示例对话

用户: 总结今天的新闻

Claude:

  1. 访问新浪新闻首页
  2. 访问网易新闻首页
  3. 访问BBC News首页
  4. 提取重要新闻列表
  5. 逐个访问新闻文章页面
  6. 生成每篇文章的详细摘要
  7. 生成总体概述
  8. 保存到 ~/Daily-News-Summary/news-summary-2024-01-07.md

✅ 已完成!共处理15条新闻,摘要已保存。

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

04

需要参考平台分布和安装热度时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenCode

30.28%
按下载量换算268

Claude Code

23.51%
按下载量换算208

trae

17.18%
按下载量换算152

Cursor

14.57%
按下载量换算129

Antigravity

8.1%
按下载量换算72

Gemini CLI

3.22%
按下载量换算28

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。

来源信息

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