據 AlphaMoat 統計,截至 2026-09,頭條新聞 累計下載 1,925 次、獲 0 個星標,在全部 5,078 個 AI 技能中排名第 4,476 位,在「知識管理」分類(442 個)中排名第 395 位。
| 平台 | 累計安裝 | 累計下載 | 星標 | 評論 |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 30 | 1133 | - | - |
| SkillHub ↗ | 191 | 1925 | - | — |
各平台的計數口徑不同,統計時間不一致。
跨全球與中國搜尋週報、社群、產品發布、融資、研究和監管;至少搜尋 8 次並涵蓋全部 6 個面向,空結果須換詞重搜。交叉核驗報導、合併重複事件並附權威來源。預設近 24 小時,資訊少時擴至 72 小時,週報擴至 7 天;預設輸出中文。未經核驗的社群資訊留在觀察清單。熱度是對已觀察訊號的編輯判斷,不保證客觀流行排名。
資料釋出於 2026-10-27
以下是根據技能文件生成的示例,不代表實際執行結果。
2026-09 起統計方法調整:同名技能按作者分別統計,並覆蓋全部技能。圖中虛線為調整前的月份,與之後的資料不直接比較,也不計算跨越調整的增長。
| 月份 | 累計下載 | 環比 | 星標 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 1925 | — | - |
| 2026-08 | 1342 | +9.2% | - |
| 2026-07 | 1229 | +16.5% | - |
| 2026-06 | 1055 | +11.6% | - |
| 2026-05 | 945 | — | - |
| 2026-03 | 587 | — | - |
以下是作者釋出的原始檔案,按純文字顯示,本站未做修改或稽核;其中的連結不可點選,命令請核實後再執行。抓取於 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。
把長文字、文件與網頁內容壓縮成要點和關鍵詞的摘要工具。
透過 IMA OpenAPI 管理筆記與知識庫內容。
規定如何為網頁請求選擇合適工具的必讀指引。
呼叫百度 AI 搜尋介面做網頁檢索的技能。
用 uvx 直接呼叫 markitdown,把各類檔案轉成 Markdown。
面向 OpenClaw 的預設網頁搜尋,即時檢索多個引擎。
用 DuckDuckGo 介面做網頁、新聞、圖片與影片檢索的技能。
檢索並發現可用 OpenClaw 技能的技能。
資料月份:2026-09 · 下載/星標/安裝數聚合自公開技能註冊庫(ClawHub、SkillHub),按月更新。口徑說明見資料方法。