ascend AI Daily Report
本技能用于收集并生成AI领域的每日热门报告。
触发场景（泛化）
以下表达方式均可触发本技能：
- "收集今日AI新闻" / "有什么AI新闻"
- "获取AI信息" / "帮我查一下AI动态"
- "AI今天发生了什么" / "最近AI有什么新消息"
- "生成AI报告" / "做一份AI摘要"
- "AI今日动态" / "AI周报"
- "看看最近AI圈发生了什么"
支持的参数
| 参数 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
领域 |
string | 否 | 具体AI领域，如：LLM、大模型、CV、计算机视觉、NLP、自然语言处理、机器人、自动驾驶、多模态、AI Agent、具身智能、生成式AI、AIGC、Stable Diffusion、Midjourney等。不指定则收集全领域 |
条数 |
number | 否 | 收集的条数，不指定则默认10条 |
时间段 |
string | 否 | 收集的时间范围，如"今日"、"本周"、"本月"、"近一周"、"近一个月"等。不指定默认"今日" |
时间段参数说明
| 用户表达 | 解析结果 | 说明 |
|---|---|---|
| "今天有什么AI新闻" | 今日 | 默认选项 |
| "本周AI动态" | 本周 | 最近7天 |
| "本月AI报告" | 本月 | 最近30天 |
| "近一周的AI论文" | 近一周 | 最近7天 |
| "帮我整理一下这个月的AI技术" | 近一个月 | 最近30天 |
| "上周的AI新闻" | 上周 | 7-14天前 |
防卡死机制（重要）
为防止任务卡住或超时，执行时必须遵循以下规则：
超时控制
| 操作 | 超时限制 | 说明 |
|---|---|---|
web_fetch 单次 |
10秒 | 单个URL抓取超时 |
web_search 单次 |
8秒 | 单次搜索超时 |
| 单个信息源 | 15秒 | 整个源的超时限制 |
| 整个收集阶段 | 120秒 | 第二步的总时间限制 |
错误处理
- 失败跳过 - 单个源失败不影响整体，继续下一个
- 快速失败 - 连续3个源失败则降低采集目标
- 兜底内容 - 如果某类内容收集不足，用已有内容补充
- 永不阻塞 - 任何操作都必须在超时内完成或放弃
并行策略
- 使用
sessions_spawn启动子任务并行抓取多个源 - 每个子任务独立设置超时
- 主任务汇总结果，超时未返回的源忽略
进度反馈
每完成一个信息源，输出简短提示：
[1/5] Hacker News ✓
[2/5] arXiv 论文列表 ✓
...
工作流程
第一步：解析用户指令（快速）
- 识别触发关键词
- 提取领域参数（可选，默认全领域）
- 提取条数参数（可选，默认10条）
- 提取时间段参数（可选，默认"今日"）
- 预估耗时并告知用户
时间段解析规则：
| 关键词 | 时间范围 |
|---|---|
| 今日/今天/今日消息 | 当天（0天） |
| 昨日/昨天 | 前1天 |
| 本周/近7天/最近一周 | 0-7天 |
| 上周 | 7-14天前 |
| 本月/近30天/最近一个月 | 0-30天 |
| 上月 | 30-60天前 |
| 指定日期如"3月15日" | 具体日期 |
时间段影响：
- 文件名包含时间段标识
- 搜索时使用时间过滤参数
- 内容筛选时考虑时间相关性
第二步：多维度信息收集
超时限制：120秒
按优先级抓取信息源，每个源单独设置超时：
优先级1 - 必须成功（选择2-3个）：
- Hacker News 或 Reddit
- arXiv 论文列表
优先级2 - 尽量成功（选择2-3个）：
- The Verge AI
- VentureBeat
- 36kr AI
优先级3 - 可选（选择1-2个）：
- Papers with Code
- GitHub Trending
执行规则：
- 每个
web_fetch调用设置maxChars: 8000限制内容 - 每个
web_fetch内部隐含10秒超时 - 单个源超过15秒未响应则跳过
- 超过120秒强制结束，进入整理阶段
示例：
// 并行抓取多个源，设置超时
await Promise.race([
web_fetch({ url: "...", maxChars: 8000 }),
new Promise(r => setTimeout(() => r(null), 15000)) // 15秒超时
])
第三步：筛选与整理
- 根据指定领域和条数筛选内容
- 收集到的内容不足时，降低条数要求
- 确保新闻、论文、工具各类型都有
第四步：AI领域知识摘要
核心原则：基于AI领域知识进行总结，不要直接翻译原文
摘要撰写要求：
- 使用中文撰写，但不要机翻
- 结合AI领域背景知识进行解读
- 提炼技术要点、创新点、意义
- 说明该内容在AI发展中的位置和影响
- 如涉及论文，需说明创新方法、实验结果、适用场景
- 如涉及工具，需说明功能特点、适用场景、竞品对比
每条内容包含：
- 标题
- 摘要（100字以上，融入AI领域分析）
- 消息源链接
- 发布日期
第五步：总体总结
包含：
- 核心趋势（3-5条）- 从AI领域视角解读
- 需要关注的问题
- 一句话总结
第六步：生成多格式报告
超时限制：60秒
保存到：~/.openclaw/workspace/ai-reports/
- Markdown版本 (
.md) - 直接保存 - HTML版本 (
.html) - 渲染美化后的HTML - PDF版本 (
.pdf) - 通过HTML转换（可选，失败不影响主流程）
调用脚本转换格式：
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/ai-daily-report/scripts/md_converter.py \
~/.openclaw/workspace/ai-reports/AI-报告-{领域}-{时间段}-{日期}.md \
~/.openclaw/workspace/ai-reports/
文件名格式：
- 今日报告：
AI-报告-LLM-今日-2026-03-18.md - 本周报告：
AI-报告-LLM-本周-2026-03-18.md - 本月报告：
AI-报告-LLM-本月-2026-03-18.md
PDF转换失败不影响报告生成，HTML已足够阅读。
输出格式（Markdown版本）
# 🔥 AI领域热门速递（{领域}）— {时间段} YYYY年M月D日
> 收集领域：{领域} | 收集时间段：{时间段} | 收集条数：{N}条
## 📰 {N}条热门新闻
### 1. [标题]
> [基于AI领域知识的摘要，100字以上...]
> 📅 发布日期 | 🔗 [来源](URL)
### 2. [标题]
...
## 📄 {N}条热门论文
### 1. [论文标题]
> [AI领域视角的论文解读，包括创新方法、实验结果等，100字以上]...
> 📅 arXiv ID | 🔗 [来源](URL)
## 🛠️ {N}条热门技术/工具
### 1. [技术/工具名称]
> [功能特点、适用场景、竞品对比，100字以上]...
> 🔗 [项目地址](URL)
## 📊 今日AI领域总体总结
### 【核心趋势】
1. [从AI领域视角解读]
2. ...
### 【需要关注的问题】
- ...
### 【一句话总结】
...
HTML模板
脚本 md_converter.py 已内置美观的HTML模板，包含：
- 渐变紫色主题header
- 卡片式内容布局
- 响应式设计（适配手机/电脑）
- 新闻/论文/工具分类展示
- 打印友好样式
PDF生成
脚本会自动检测并安装PDF转换依赖：
自动安装 - 脚本会自动尝试安装以下Python库（按优先级）：
weasyprint⭐ 推荐，效果最好pdfkitxhtml2pdffpdf2- 纯Python，样式简化
无需手动安装 - 首次运行时会自动下载缺失的库
兜底方案 - 如均安装失败，会提示使用浏览器打印为PDF
注意事项
- 摘要必须基于AI领域知识进行总结，禁止直接翻译
- 每条摘要必须达到100字以上
- 必须附上来源URL
- 总体总结要有深度分析
- 使用中文撰写
- 领域名称需要规范化（如"大模型"→"LLM"）
- 报告保存后向用户展示文件路径
- 执行时必须设置超时，防止卡死
- PDF生成失败不影响HTML报告
- 时间段默认为"今日"，可根据用户需求调整