infometa 定时任务：每日研究简报
漏掉重要论文和行业报告？每天帮你盯着，关键信息一条不漏
前置依赖
pip install pandas requests
核心能力
能力1：AI热点自动检索
每日定时用 web_search 搜索AI/大模型最新动态。
能力2：简报文件生成
运行脚本将搜索结果整理为结构化简报。
能力3：定时任务创建
用 automation_update 创建每日9点自动推送。
命令列表
| 命令 | 说明 | 用法 |
|---|---|---|
generate |
生成今日简报框架 | python3 scripts/ai_research_radar_tool.py generate --date DATE --output PATH |
archive |
归档历史简报 | python3 scripts/ai_research_radar_tool.py archive --dir PATH |
使用流程
步骤 1：创建定时任务
用 automation_update 创建每日定时任务：
automation_update:
name="AI每日研究简报"
rrule=FREQ=DAILY;BYHOUR=9;BYMINUTE=0
prompt="执行AI研究简报skill：1.搜索今日AI热点新闻 2.搜索arXiv最新论文 3.搜索GitHub热门AI项目 4.整理成简报文件"
步骤 2：搜索今日热点
每日执行以下搜索：
web_search("AI 大模型 最新进展 today")
web_search("artificial intelligence breakthrough news this week")
web_search("arXiv AI paper highlights")
web_search("GitHub trending AI machine learning")
从每个搜索结果中提取：标题、摘要、链接、发布时间。
步骤 3：运行脚本整理简报
python3 scripts/ai_research_radar_tool.py generate \
--date today \
--output "/path/to/daily_brief.md"
步骤 4：用write_to_file保存
将整理好的简报用 write_to_file 保存为Markdown文件，包含：
- 📰 今日AI头条（3-5条热点新闻）
- 📄 论文速递（2-3篇重要论文，含arXiv链接）
- 🔧 开源项目（2-3个热门GitHub项目）
- ⭐ 值得深读（标注1-2条特别值得深入阅读的内容）
输出格式
输出格式：Markdown 简报 + 资源链接
验收标准
- ✅ 创建定时任务
- ✅ 每日 9 点推送
- ✅ 结构清晰
- ✅ 标注重点
场景化适配
根据研究领域调整关键词
依赖 Skills
- arxiv-watcher
- github-ai-trends
注意事项
- 所有数据必须来自真实搜索结果或用户提供的文件，严禁编造数据
- 数据缺失时标注"数据不可用"而非猜测
- 输出必须保存为文件（
write_to_file），不能只在对话中输出 - 建议结合人工判断使用，AI 分析仅供参考