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Daily AI Brief - 每日 AI 简报

此 Skill 作为一个手动 RSS 聚合器，用于检查指定列表中的内容创作者在过去 24 小时内的更新，并生成带有原文链接的摘要报告。

1. 内容源列表

📺 视频播客频道 (YouTube)

频道名称 链接
Latent Space YouTube
AI & I YouTube
Google DeepMind YouTube
The AI Daily Brief YouTube
TBPN YouTube
Training Data YouTube
Lenny's Podcast YouTube
Behind the Craft YouTube
No Priors YouTube
Unsupervised Learning YouTube
Minus One Podcast YouTube
Lightcone Podcast YouTube

🐦 X (Twitter) 博主

核心关注名单：

📧 Newsletters

名称 地址
AI Valley https://www.theaivalley.com/
Every https://every.to/
The Keyword (Google) https://blog.google/
Ben's Bites https://bensbites.beehiiv.com/
AINews by smol.ai https://news.smol.ai/
Peter Yang (Creator Economy) https://creatoreconomy.so/

2. 执行流程 (Hybrid v2)

核心变更

本 Skill 现在支持 自动数据抓取 和 邮件发送。请优先使用 Python 脚本执行，以确保数据的绝对新鲜和准确。

第一步：自动化抓取 (Python)

运行 feed_fetcher.py 获取过去 27 小时内的所有更新。

命令：

python3 scripts/feed_fetcher.py

(如果没有安装 feedparser，请先运行 pip install feedparser)

逻辑：

  • 如果输出 NO_UPDATES_FOUND，则说明主要渠道无更新。
  • 如果输出 JSON 数据，请阅读该 JSON，作为撰写简报的唯一事实来源。

第二步：补充搜索 (WebSearch - 可选)

如果 Python 脚本未能覆盖某些非 RSS 源（如特定的 Twitter 讨论），可以使用 WebSearch 进行补充：

  • QUERY: twitter "Andrej Karpathy" OR "swyx" AI status after:2026-01-18

第三步：撰写报告

根据获取的 JSON 数据和补充搜索结果，撰写 Markdown 简报。请保持原有的 Markdown 格式。

第四步：发送邮件 (可选)

如果用户配置了 SMTP 环境，可以使用 email_sender.py 发送。

命令：

# 需要先设置环境变量 (推荐在 .bashrc 或 .zshrc 中设置)
# export SMTP_USER="your@gmail.com"
# export SMTP_PASSWORD="app_password"

python3 scripts/email_sender.py "path/to/generated_report.md"

3. 输出模板 (保持不变)

# 📅 [MM-DD] 每日 AI 观察简报 (v2)

> 🤖 **摘要**：[基于 JSON 数据的总结]

## 📺 视频 & 播客 (Verified)
*数据来源：RSS Feed*

- **[标题]**
  - 🔗 **观看**：[Link]
  - 📝 **简介**：[Summary from JSON]
  - ⏱️ **时间**：[Date]

(以下栏目根据是否有数据动态展示)

3. 输出模板

# 📅 [MM-DD] 每日 AI 观察简报

> 🤖 **摘要**：今日重点更新主要集中在 [一句话总结核心趋势，如：OpenAI 新模型发布、Agent 开发工具等]...

## 📺 视频播客更新
*捕捉深度对话与行业趋势*

- **[频道名] - [视频标题]**
  - 🔗 **链接**：[URL]
  - 💡 **核心看点**：[一句话总结视频核心内容或嘉宾观点]
  - ⏱️ **发布时间**：[如：10小时前]

*(若无重要更新，注明：今日主要频道暂无重磅长视频更新)*

## 🐦 X (Twitter) 社区热议
*捕捉即时观点与技术动态*

- **@[博主名]**：[推文内容概括]
  - 🔗 **原文**：[Tweet URL]
  - 🔥 **话题**：#[Tag] [如：Cursor技巧、模型微调]

## 📧 Newsletters 精选
*深度阅读与行业汇总*

- **[Newsletter 名称] - [期号/标题]**
  - 🔗 **阅读**：[URL]
  - 📝 **摘要**：[简述本期主要涵盖的内容，如：3个新工具推荐、1篇深度分析]

---
*生成时间：YYYY-MM-DD HH:mm*

4. 注意事项

  1. 链接至关重要：用户非常依赖原文链接，必须确保链接准确且可点击。
  2. 去重：如果同一博主在 X 和 Newsletter 发了相同内容，优先展示 Newsletter 的深度内容，或在 X 中简要提及。
  3. 时效性：严格把控时间，不要放入 3 天以前的旧闻。
  4. 失败处理：如果无法获取某个特定源的更新，可以跳过，不要编造。
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