leoyishou Find Topic - 选题情报
自动采集多平台热点，AI 评分后推送最佳选题建议。
使用方式
# 完整流程：采集 + 评分 + 去重 + 推送
python3 ~/.claude/skills/find-topic/briefing.py
# 仅采集（不评分不推送）
python3 ~/.claude/skills/find-topic/briefing.py --collect-only
# 指定数据源
python3 ~/.claude/skills/find-topic/briefing.py --sources hackernews,github
# 跳过推送（调试用）
python3 ~/.claude/skills/find-topic/briefing.py --no-push
工作流
当用户说 /find-topic 时：
- 运行
briefing.py完整流程 - 展示 Top 5 选题结果给用户
- 用户确认后，为选中的选题创建 Linear Issue
数据源
| 源 | 采集内容 |
|---|---|
| HackerNews | Top 30 stories (score > 100) |
| GitHub Trending | 每日趋势仓库 |
| r/MachineLearning, r/LocalLLaMA, r/programming | |
| Twitter/X | AI/LLM 相关讨论（通过 Grok） |
输出
- Telegram 推送每日摘要
- Linear 创建灵感 Issue（top 3 未重复）
- Supabase
pac.topic_briefings存储历史 - stdout 输出完整报告（供 Claude 展示）
环境变量
从 ~/.claude/secrets.env 加载：
OPENROUTER_API_KEY- AI 评分XAI_API_KEY- Twitter/X 采集REDDIT_CLIENT_ID/REDDIT_CLIENT_SECRET- Reddit 采集LINEAR_API_KEY- Linear 去重 + 创建 Issue