新闻智能解读 — 用你的笔记知识库读懂每一条新闻
核心理念
纯新闻没有价值，新闻 × 你的知识库 = 有价值的洞察。
任何应用都能搜索新闻，但只有 WPS 笔记知道用户关心什么、在做什么项目、参加过什么会议、记录过什么想法。本 Skill 的核心能力：
- 将新闻/资讯存入 WPS 笔记（沉淀为知识资产）
- 在用户的整个笔记库中检索关联内容（工作笔记、会议记录、项目文档等）
- 将新闻与用户已有知识连接，产出个性化 insight
两种工作流
| 工作流 | 触发场景 | 产出 |
|---|---|---|
| A — 新闻收集 | "找新闻""热点汇总""新闻简报" | 当日简报笔记 |
| B — 新闻解读 | 用户接触到任何具体新闻/资讯 | 笔记存档 + 个性化深度分析 |
判断规则：
- 用户接触到具体新闻（发链接、提话题、贴正文、讨论新闻事件） → B
- 用户要求批量搜索、做简报汇总 → A
- 模糊时默认 B
不适用于：笔记的常规读写编辑（用 wps-note Skill）、非新闻类内容保存、纯知识问答。
工作流 A：新闻收集
批量搜索 → 去重筛选 → 写入简报笔记。
步骤
- 构造搜索词：至少含主题词 + 时效词，用
site:限定来源，2-4 组查询。模板见 query-recipes.md。 - 规范化与去重：清除
utm_*等跟踪参数，以 URL 去重，避免重复写入。 - 定位目标笔记：标题格式
新闻简报 YYYY-MM-DD，先搜后建。 - 写入内容：刷新大纲获取
block_id，用edit_block(op=insert)追加<h2>标题 +<p><a>链接 +<p>摘要。 - 同步：
sync_note，回报插入条数。
工作流 B：新闻解读（核心）
这是本 Skill 的核心差异化能力。 用户接触到任何新闻时触发。
B1. 获取新闻内容
| 输入类型 | 获取方式 |
|---|---|
| 有 URL | web_fetch 抓取全文；失败回退 web_search |
| 有话题无链接 | web_search 搜索 → 选最佳 1-2 篇 → web_fetch 抓取 |
| 直接贴正文 | 直接使用，提取标题和来源 |
清洗内容：去除导航栏、广告、评论区等非正文内容。
B2. 保存到 WPS 笔记
以文章标题为笔记标题。标题和元信息一次性写入，正文必须分次写入。
一次性写入 — 创建笔记 + 元信息：
create_note(title=文章标题)
get_note_outline → 获取锚点 block_id
edit_block(op=insert) 写入元信息：<h1>文章标题</h1>
<p><tag>#新闻</tag> <tag>#新闻//领域标签</tag></p>
<highlightBlock emoji="🔗" highlightBlockBackgroundColor="#E6EEFA" highlightBlockBorderColor="#98C1FF">
<p><strong>来源：</strong><a href="原文URL">来源名称</a></p>
<p><strong>发布时间：</strong>YYYY-MM-DD</p>
</highlightBlock>
<h2>正文</h2>分次追加 — 正文分段写入：
正文按段落分批写入，每次 insert 使用上一次返回的 last_block_id 作为锚点：
edit_block(op=insert, anchor_id=last_block_id, position=after)
→ 写入 3-5 个 <p> 段落
→ 拿到新的 last_block_id
edit_block(op=insert, anchor_id=新的last_block_id, position=after)
→ 写入下一批 3-5 个 <p> 段落
→ 重复直到正文写完关键规则：
- 标题、标签、来源等元信息可以一次性写入。
- 正文禁止一次性写入，必须分批追加，每批 3-5 个
<p>段落。 - 连续 insert 直接使用返回的
last_block_id做锚点，无需每次刷新大纲。 - 最后一批写完后调用
sync_note同步。
标签策略：始终加 #新闻，按内容加二级标签如 #新闻//AI、#新闻//金融，每篇 1-3 个。
B3. 检索用户知识库（关键步骤）
核心差异化：不只搜新闻，搜用户的所有笔记。
提取 3-5 个关键词，在整个笔记库中多维度检索：
- 按关键词全文搜索（公司名、技术名、行业名、人物名）
- 按领域标签搜索历史新闻
- 按时间范围搜索近期笔记
工作笔记、会议记录、项目文档都是有价值的关联源。详细检索策略见 knowledge-search-strategy.md。
B4. 读取关联笔记
get_note_outline预览结构，判断相关性- 高相关笔记用
read_note/read_section读取，最多 5 篇 - 重点提取用户的个人观点、决策、计划
B5. 产出个性化 insight
不是新闻摘要，而是"这条新闻对我意味着什么"。
回答结构：
- 新闻要点 — 2-3 句话概括
- 与你的关联 — 引用用户笔记："你在 [笔记标题] 中提到过..."，指出对当前工作的潜在影响
- 深度洞察 — 趋势判断、对比分析、行动建议
- 延伸阅读 — 推荐笔记库中值得重读的关联笔记
要求：去掉用户笔记关联后回答就变平庸，这才说明 insight 做对了。若无关联笔记，诚实说明并给通用分析。
示例
示例 1：用户发链接
用户说：「帮我看看这篇 https://36kr.com/p/xxx OpenAI融资的新闻」
操作：
web_fetch抓取全文 → 提取标题"OpenAI 获 1100 亿美元融资"create_note→edit_block写入元信息和标签 → 分次追加正文段落 →sync_notesearch_notes(keyword="OpenAI")+search_notes(keyword="AI 融资")+search_notes(keyword="大模型")检索知识库- 发现用户有"AI 战略规划"笔记和"竞品分析"文档 →
read_note读取 - 输出：新闻要点 + "你在'AI 战略规划'中提到关注 OpenAI 的 API 定价策略，这笔融资可能加速其降价节奏" + 行动建议
结果：新闻已存入笔记，用户收到个性化的深度分析。
示例 2：用户聊新闻话题
用户说：「DeepSeek 最近怎么样了」
操作：
web_search("DeepSeek 最新动态 2026")→ 找到最权威报道 →web_fetch抓取- 保存到笔记，打
#新闻//AI标签 search_notes(keyword="DeepSeek")+search_notes(keyword="开源模型")检索知识库- 发现用户之前保存过一篇"DeepSeek-V3 发布"的新闻 → 对比时间线
- 输出：最新动态 + "对比你之前收藏的 DeepSeek-V3 报道..." + 趋势分析
结果：新闻已存入笔记，用户看到事件的发展脉络。
示例 3：批量搜索简报
用户说：「帮我搜一下今天的 AI 新闻」
操作：
- 构造 2-3 组搜索查询，抓取最新 AI 新闻
- 去重筛选出 5-8 条高价值条目
- 创建/定位"新闻简报 2026-03-12"笔记
- 写入分类简报（带链接和摘要）
- 同步笔记
结果：当日 AI 新闻简报已写入笔记。
MCP 调用模式
工作流 A
- 搜索工具获取新闻 → 2.
search_notes/create_note定位笔记 → 3.get_note_outline→ 4.edit_block(op="insert")→ 5.sync_note
工作流 B
web_fetch/web_search获取新闻 → 2.create_note→ 3.edit_block(op="insert")写入元信息 → 4. 分次edit_block(op="insert")追加正文（每次 3-5 段，用last_block_id做锚点） → 5.sync_note→ 6. 多组search_notes检索知识库 → 7.read_note/read_section读取关联 → 8. 输出 insight
始终遵循：定位 → 读取/刷新 → 写入。
异常处理
| 错误场景 | 处理方式 |
|---|---|
EDITOR_NOT_READY / FRONTEND_TIMEOUT | 短暂等待后重试 |
BLOCK_NOT_FOUND | get_note_outline 刷新后重试 |
DOCUMENT_READ_ONLY | 停止写入，告知用户 |
| 搜索结果为空（A） | 回报"无新增"，不写入空内容 |
| 新闻获取失败（B） | 有链接回退 web_search；无链接扩大搜索；仍无则告知用户 |
| 知识库无关联（B） | 正常保存，给通用分析，提示"随着笔记积累分析会更精准" |
| 文章过长 | 分段写入；分析聚焦关键段落 |
资源
- query-recipes.md：新闻搜索的查询模板与来源过滤策略
- knowledge-search-strategy.md：知识库检索的详细策略与示例