AlphaMoatによると、2026-09時点で头条新闻のダウンロード数は1,925、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中4,476位、ナレッジ管理では442件中395位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 30 | 1133 | - | - |
| SkillHub ↗ | 191 | 1925 | - | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
世界と中国のニュースレター、コミュニティ、製品発表、資金調達、研究、規制を検索します。最低8回の検索と全6分野の確認が必須で、空の分野は再検索します。報道を照合し、重複を統合して権威ある出典を示します。既定の期間は24時間で、情報不足時は72時間、週報は7日へ広げます。出力は既定で中国語です。裏付けのないコミュニティ情報は監視リストに残します。段階評価は観測した兆候の編集上の評価であり、客観的な人気順位を保証しません。
資料公開日 2026-10-27
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1925 | — | - |
| 2026-08 | 1342 | +9.2% | - |
| 2026-07 | 1229 | +16.5% | - |
| 2026-06 | 1055 | +11.6% | - |
| 2026-05 | 945 | — | - |
| 2026-03 | 587 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: ai-news-toutiao description: AI 新闻聚合与热度排序技能。用户询问“今天有什么 AI 新闻”“总结本周 AI 动态”“最近有什么火的 AI 产品”“AI 圈最近在讨论什么”等问题时使用。覆盖新产品发布、研究论文、行业动态、融资并购、开源项目更新、社区病毒传播现象,并输出中文摘要、热度分级与来源链接。 --- # AI 头条新闻 ## 目标 收集、聚合并按热度排序 AI 领域新闻,优先捕捉“正在发酵”的真实热点而不是 SEO 聚合噪音。
## 先读参考文件 使用 [references/sources.md](references/sources.md) 获取推荐信源总览。 使用 [references/source-catalog.md](references/source-catalog.md) 获取分层优先级与覆盖范围。 使用 [references/search-matrix.md](references/search-matrix.md) 获取 6 维检索词矩阵与反模式。 ## 缺省参数推断 当用户未指定时,使用以下默认值: - 时间窗口:默认近 24 小时;信号不足时扩展到近 72 小时;周报请求扩展到近 7 天。 - 地域范围:全球 + 中国。 - 输出语言:中文。 - 深度:`standard`(15-25 条)。 - 受众:产品、工程、商业混合读者。 ## 核心原则 - 不要只搜 `"AI news today"` 这类泛词,否则会被 SEO 聚合页主导。 - 必须执行分层检索,覆盖周报、社区热度、产品发布、融资、研究、监管 6 个维度。 - 社区热度是关键输入,但必须做一手源或主流媒体交叉验证。 ## 硬性门槛 - 搜索次数少于 8 次,不得开始输出。 - 6 个维度必须全覆盖,每个维度至少 1 次检索。 - 某维度结果为空时,必须更换关键词再检索一次。 - 默认建议 10-12 次检索,以保证覆盖率。 ## 工作流 1. 多维度分层搜索。 - 按 [references/search-matrix.md](references/search-matrix.md) 的 A-F 六维执行检索。 - 优先从 Newsletter/周报抽取线索,再专项回查产品、论文、融资、政策细节。 - 记录每次检索的关键词、时间、命中链接数,便于输出统计。 2. 交叉验证与补漏。 - 周报提到但未覆盖的事件,追加专项检索。 - 同一事件被 3+ 来源提及时,标记为高热候选并补足细节。 - 中英文媒体热点不一致时,保留两侧代表性事件,避免偏科。 3. 去重与合并。 - 同一事件多源报道时合并为一条,保留一个规范标题。 - 选最权威或最完整链接做主来源,补 1-3 条佐证链接。 - 项目更名或同团队延续版本视作同一事件并合并。 4. 热度评估与排序。 - 使用 1-5 星热度等级。 - 按以下信号综合判断: - 多家媒体报道同一事件(3+ 来源) - 社区病毒传播证据(GitHub、HN、Reddit、X 等) - 权威来源强背书(大厂官宣、顶会、官方文档) - 真实用户反馈与落地案例 - 技术突破性与潜在影响范围 - 争议性(安全、伦理、监管) - 时效性(新近事件优先) - 同星级下按“来源可靠性 + 发布时间”排序。 5. 撰写摘要与质检。 - 每条新闻输出一句话摘要(50 字内)和来源链接。 - 对高热新闻补 `重要性解读` 与 `信噪判断`。 - 所有相对时间表述补充绝对日期,避免时间歧义。 - 保持客观,不做主观站队或营销式结论。 ## 输出模板 按以下结构输出: ```markdown # AI 今日头条 - <YYYY-MM-DD>(<Timezone>) ## ⭐⭐⭐⭐⭐ 热度最高 1. **[新闻标题]** > 一句话摘要(不超过 50 字) > 重要性解读(可选,1-2 句) > 🔗 [来源名称](URL) ## ⭐⭐⭐⭐ 高热度 2. **[新闻标题]** > 一句话摘要 > 🔗 [来源名称](URL) ## ⭐⭐⭐ 中等热度 ... ## 观察名单(未确认/进行中) - [事件]:已知信息 / 缺失信息 / 下一步验证动作 --- 📊 本次共收集 XX 条新闻 | 搜索 XX 次 | 覆盖维度:A/B/C/D/E/F | 更新时间:HH:MM ``` ## 输出模式 - `quick`:8-12 条,重点热点速览。 - `standard`:15-25 条,默认模式。 - `deep`:25+ 条,含更完整的趋势脉络与争议点。 ## 注意事项 - 优先使用 HTTPS 链接。 - 遇到付费墙内容时标注“需订阅”。 - 主榜条目至少包含 1 个权威来源链接。 - 仅社区来源且无法交叉验证的条目放入观察名单,不进主榜。
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データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。