Agent Skills 万千应用 · 第11篇_AI 新闻情报 Skill：每天自动抓取你关心的 AI 动态

Agent Skills 万千应用 · 第11篇AI 新闻情报 Skill每天自动抓取你关心的 AI 动态1、场景痛点开场信息太多真正有用的太少做 AI 方向的人最怕的不是没有信息而是信息太多。早上打开浏览器模型更新、开源项目、融资新闻、硬件新品、平台政策、工具测评一屏接一屏。看了半小时收藏了一堆链接最后还是回答不了一个问题今天这些动态哪几条和我有关我应该做什么老板想知道有没有新机会产品经理想知道竞品动向公众号作者想找选题技术负责人想判断某个框架是否值得跟进。普通 AI 总结只能把新闻变短而 AI 新闻情报 Skill 要做的是把信息变成判断把判断变成行动。2、Skill 实操效果两个真实案例对比案例一AI 硬件创业者每天看什么输入需求每天整理 AI 硬件、桌面设备、可穿戴设备、Agent 终端相关动态帮我判断哪些适合小团队参考。普通提示词输出通常是今天有几家公司发布了 AI 硬件新品。可穿戴设备和桌面助手仍然是热点。建议关注用户体验和成本控制。看起来没错但没法直接用。使用 AI 新闻情报 Skill 后输出会变成今日重点 1桌面 AI 终端开始强调“固定场景”影响判断泛用助手不好卖围绕会议、日程、提醒、情报推送的固定场景更容易落地。对小团队启发不要先做大而全硬件可以先做“桌面情报屏”或“工作提醒屏”。今日动作收集 5 个类似产品的屏幕尺寸、价格、交互方式整理成对比表。今日重点 2可穿戴 AI 设备仍受关注但交付风险高影响判断硬件、供应链、续航、隐私都会拉高试错成本。对小团队启发适合做概念验证不适合一开始重资产量产。今日动作优先验证软件服务闭环再考虑硬件形态。这类输出不是新闻摘要而是帮你做当天判断。案例二公众号作者如何从新闻里找选题输入需求关注 Agent、Skills、开源工具、模型平台更新帮我每天找 3 个可写的公众号选题。普通提示词输出通常是Agent 技术继续发展。Skills 生态值得关注。开源工具越来越多。太泛不能直接写。使用 Skill 后输出会更像内容编辑台可写选题 1为什么 Agent Skills 不是提示词升级版选题角度从SKILL.md、脚本、模板、渐进式加载讲清楚差异。适合标题别再只写提示词了真正可复用的是 Skill。配图建议画一张“提示词 vs Skill”的流程对比图。可写选题 2企业为什么需要自己的情报 Skill选题角度老板不缺新闻缺的是过滤、排序、影响判断。可用案例AI 硬件、竞品监控、政策变化、开源项目跟踪。后续动作把今天的 5 条动态放入选题池月底复盘命中率。这才是一个真正能支撑内容生产的情报助手。3、Skill 简介它是什么包含哪些文件AI 新闻情报 Skill是一个专门让 Agent 做“定向信息监控”的能力包。它不是简单搜索新闻而是围绕用户关心的主题完成采集、去重、分类、评分、核验、总结和行动建议。典型文件结构如下ai-news-intelligence-skill-zh-v2/ ├── SKILL.md ├── references/ │ ├── 信息源清单模板.md │ ├── 情报评分规则.md │ └── 输出模板.md ├── scripts/ │ ├── collect_news.py │ ├── deduplicate.py │ └── export_digest.py └── assets/网上有通用的信息检索、网页总结、研究类 Skill 可以参考但面向中文公众号、老板情报、产品机会判断的现成包并不够贴合。所以本篇配套生成了一个中文增强版ai-news-intelligence-skill-zh-v2.zip它解决的真实问题是不知道每天 AI 动态该看什么收藏很多链接但无法形成判断写公众号时缺少稳定选题来源老板只想看结论不想看长新闻产品团队需要持续观察竞品和趋势4、核心机制从信息流到情报流AI 新闻情报 Skill 的关键不是“多搜”而是“会筛”。SKILL.md里最重要的是三层设计第一层触发条件当用户说“帮我看今天 AI 动态”“整理竞品新闻”“找公众号选题”“监控某个产品方向”时自动触发。第二层渐进式加载默认只加载核心流程当任务涉及信息源就读取信息源清单涉及排序就加载评分规则涉及交付就加载输出模板。这样不会一开始塞太多规则。第三层工作流拆解设定关注范围 → 采集候选信息 → 去重归类 → 可信核验 → 影响判断 → 输出行动建议最终输出不能只是“新闻列表”而要包含今日重点影响判断适合谁看可写选题产品机会待核验信息下一步行动5、使用方式四类 Agent 都能用在 ChatGPT 中可以把 Skill 包作为项目资料上传然后说请按照 AI 新闻情报 Skill 的规则整理今天我关心的 AI 硬件动态。在 Claude 中可以把 Skill 上传到 Skills 能力区或在 Claude Code 中放入对应目录。在 Hermes / OpenClaw 中可以把 Skill 解压到本地技能目录再把每日情报任务写成固定指令。建议第一次使用时先写清楚 4 件事关注主题例如 Agent、AI 硬件、模型平台、开源工具目标角色老板、产品经理、工程师、公众号作者输出频率日报、周报、专题跟踪输出格式一页简报、选题池、竞品表、行动清单6、避坑指南别把新闻堆砌当情报坑 1只追热点不看相关性不是所有大新闻都与你有关。Skill 要按“和我业务的关系”排序。坑 2没有来源和日期情报必须保留来源、发布时间和待核验项否则很容易把旧消息当新消息。坑 3输出太长老板和团队不需要二十条新闻需要三条重点、三个判断、三个动作。坑 4把推测写成事实如果只是市场传闻必须标记“待确认”不能写成确定结论。坑 5没有沉淀选题池每天的情报不应该看完就丢要沉淀为选题库、竞品库、机会库。7、下期预告下一篇我们继续讲竞品监控 Skill盯住对手网站、价格、功能和更新。如果说 AI 新闻情报 Skill 解决的是“我每天该看什么”那竞品监控 Skill 解决的就是对手变了什么我该不该马上跟进配套资源本篇配套 Skill 包ai-news-intelligence-skill-zh-v2.zip。链接https://pan.quark.cn/s/c0fb8d0aa0af