# AI Policy Brief

> 聚合国内最新AI相关政策，覆盖国家级（国务院、工信部、科技部、网信办等）和广东省及广州的政策动态，提供简报式解读。

- Skill: `lord1egypt/ai-policy-brief` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add lord1egypt/ai-policy-brief`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/lord1egypt/ai-policy-brief/raw
- Safety review: pending (external: skill-scanner PASS, skillspector PASS)
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: Lord1Egypt (https://skillmd.com/u/lord1egypt)
- Updated: 2026-09-08
- Page: https://skillmd.com/skills/lord1egypt/ai-policy-brief

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# AI政策简报

> 追踪国内最新AI相关政策动态，覆盖国家级与广东省及广州的政策动态。

## ⚙️ 前置依赖（OpenClaw 环境）

> **首次使用前**，需在终端运行以下命令安装爬虫依赖（仅需一次）：
>
> ```bash
> pip install requests beautifulsoup4 lxml python-dateutil
> ```
>
> 脚本位于 `scripts/fetch_policy.py`，使用 Python 3.x，无需 API Key，无需浏览器。

***

## 触发条件

当用户说出以下关键词时激活此skill：

- "最新AI政策"
- "AI政策"
- "人工智能政策"
- "AI政策解读"

## 覆盖范围

### 国家级机构

- 国务院（[www.gov.cn）](http://www.gov.cn）)
- 国家互联网信息办公室（[www.cac.gov.cn）](http://www.cac.gov.cn）)
- 工业和信息化部（[www.miit.gov.cn）](http://www.miit.gov.cn）)
- 科学技术部（[www.most.gov.cn）](http://www.most.gov.cn）)
- 国家发展和改革委员会（[www.ndrc.gov.cn）](http://www.ndrc.gov.cn）)

### 广东省及指定地市

- 广东省人民政府（[www.gd.gov.cn）](http://www.gd.gov.cn）)
- 广州市人民政府（[www.gz.gov.cn）](http://www.gz.gov.cn）)


### 补充聚合源

- **smartcity.team 人工智能政策聚合站**：自动聚合全国各省市最新AI政策，补充官网爬取不到的内容

### 权威媒体解读

- 新华社（[www.xinhuanet.com）](http://www.xinhuanet.com）)
- 人民日报（[www.people.com.cn）](http://www.people.com.cn）)
- 央视网（[www.cctv.com）](http://www.cctv.com）)
- 澎湃新闻（[www.thepaper.cn）](http://www.thepaper.cn）)
- 新浪新闻（news.sina.com.cn）
- 凤凰网资讯（news.ifeng.com）

## 工作流程

```
Phase 1: 信息收集（爬虫脚本）
  ├─ 运行 python scripts/fetch_policy.py --days 30
  ├─ 并发爬取14个目标网站（国家级5个/广东省市2个/补充聚合1个/权威媒体6家）
  └─ 读取输出 JSON 结果
      ↓
Phase 2: 内容过滤
  ├─ 保留：最近30天内发布的政策
  ├─ 保留：与AI、人工智能、数字经济、科技产业相关
  └─ 去重：同一政策只保留最权威来源
      ↓
Phase 3: 分类整理
  └─ 按发布机构分类
      ↓
Phase 4: 输出简报
  └─ 结构化呈现政策要点
```

## Phase 1: 信息收集（AI 自动执行爬虫脚本）

> **重要**：本阶段由 AI **自己调用工具执行脚本**，用户无需手动操作任何命令行。

### 1.1 AI 自动执行步骤

**你（AI）必须按以下顺序操作，不得要求用户手动运行脚本：**

**第一步：找到脚本绝对路径**

脚本位于当前 Skill 目录下的 `scripts/fetch_policy.py`。OpenClaw 标准路径：

- Windows：`%USERPROFILE%\.openclaw\skills\ai-policy-brief\scripts\fetch_policy.py`
- macOS/Linux：`~/.openclaw/skills/ai-policy-brief/scripts/fetch_policy.py`

**第二步：使用** **`exec`** **工具运行脚本**

直接调用工具执行以下命令（Windows 示例）：

```
python %USERPROFILE%\.openclaw\skills\ai-policy-brief\scripts\fetch_policy.py --days 30
```

macOS/Linux：

```
python ~/.openclaw/skills/ai-policy-brief/scripts/fetch_policy.py --days 30
```

**第三步：读取 stdout 中的 JSON 输出**

脚本将结构化 JSON 直接输出到 stdout，你读取该输出后继续 Phase 2。stderr 中的错误日志可忽略（是正常的网站访问失败提示）。

### 1.2 脚本输出格式

```json
{
  "query_date": "2026-03-26",
  "date_range": {"days": 30, "from": "2026-02-26", "to": "2026-03-26"},
  "keywords": ["人工智能", "AI", "大模型"],
  "total": 15,
  "results": [
    {
      "title": "国务院关于加快推进人工智能发展的意见",
      "url": "https://www.gov.cn/zhengce/...",
      "date": "2026-03-20",
      "source": "国务院",
      "source_type": "central",
      "content_snippet": "..."
    }
  ]
}
```

**字段说明**：

| 字段                          | 说明                                              |
| --------------------------- | ----------------------------------------------- |
| `query_date`                | 本次查询日期（YYYY-MM-DD）                              |
| `date_range`                | 时间范围配置：`days`=请求天数，`from`/`to`=起止日期             |
| `keywords`                  | 本次爬取使用的关键词列表                                    |
| `total`                     | 过滤后结果总数                                         |
| `results[].title`           | 政策标题                                            |
| `results[].url`             | 政策原文链接（可直接访问）                                   |
| `results[].date`            | 发布日期（YYYY-MM-DD，无法获取则为空）                        |
| `results[].source`          | 来源机构/媒体名称                                       |
| `results[].source_type`     | 来源类型：`central`=中央部委，`guangdong`=广东省市，`media`=媒体 |
| `results[].content_snippet` | 正文开头片段（便于快速预览）                                  |

### 1.3 可选参数

| 参数             | 默认值                                | 说明          |
| -------------- | ---------------------------------- | ----------- |
| `--days`       | `30`                               | 时间范围（天）     |
| `--keywords`   | `人工智能 AI 大模型 算法 算力 数字经济 数据要素 智能制造` | 关键词（空格分隔）   |
| `--sources`    | 全部14个来源                            | 指定来源（空格分隔）  |
| `--no-snippet` | 否                                  | 跳过正文片段，速度更快 |
| `--workers`    | `5`                                | 并发线程数       |

### 1.4 爬取来源清单

脚本爬取以下目标：

**国家级（5个）**：国务院、网信办、工信部、科技部、发改委

**广东省市（2个）**：广东省、广州

**补充聚合（1个）**：smartcity.team 人工智能政策聚合站，自动抓取全国各省市最新AI政策，含广东省其他城市

**权威媒体（6个）**：新华社、人民日报、央视网、澎湃新闻、新浪新闻、凤凰网

### 1.5 容错说明

- 单个网站请求失败不影响其他网站的结果
- 错误日志输出到 **stderr**，不污染 JSON 输出
- `total: 0` 时说明当前无新政策，继续执行 Phase 4 的"无政策"输出格式

## Phase 2: 内容过滤

### 保留标准

- **时间范围**：最近30天内发布（从查询当天往前推30天）
- **主题相关**：标题或内容包含以下关键词
  - AI、人工智能、机器学习、深度学习
  - 大模型、算法、算力、数据要素
  - 数字经济、数字产业、智能制造、具身智能
  - 科技创新、产业升级、数字化转型

### 排除标准

- 超过30天的旧政策
- 与AI无关的通用科技政策
- 重复报道（保留政府官网原文，排除媒体转载）

## Phase 3: 分类整理

按发布机构分为以下类别：

### 🏛️ 国务院

中央层面的AI相关政策

### 🌐 网信办

AI治理、算法监管、数据安全相关政策

### 🏭 工信部

AI产业、智能制造、数字化转型相关政策

### 🔬 科技部

AI科研、技术创新、大模型发展相关政策

### 🏢 其他部委

发改委等其他部委的AI相关政策

### 🌊 广东省

省级AI及数字经济政策

### 🏙️ 广州市

广州市级AI产业政策

## Phase 4: 输出格式

### 有政策时

最终输出格式遵循以下结构，突出重点，简洁清晰：

```markdown
# 📋 AI政策简报

**查询日期**: 2026年3月27日  
**时间范围**: 最近30天（2026年2月25日 - 2026年3月27日）  
**数据来源**: 全国各省市官网 + smartcity.team政策聚合站

---

## 🏛️ 国务院/中央部委

### [政策标题]

**核心要点**:
- 要点1
- 要点2
- 要点3

**原文链接**: [URL]  
**发布日期**: YYYY-MM-DD

---

## 🌊 广东省 & 广州市

### [政策标题]

**核心要点**:
- 要点1
- 要点2

**原文链接**: [URL]  
**发布日期**: YYYY-MM-DD

---

## 🌊 广东省其他城市（聚合源抓取）

### [政策标题]

**核心要点**:
- 要点1
- 要点2
- 要点3

**原文链接**: [URL]  
**发布日期**: YYYY-MM-DD

---

## 🏙️ 其他省市政策

| 省市 | 政策名称 | 核心目标 | 链接 |
|------|----------|----------|------|
| 省市名 | 政策全名 | 一句话核心目标 | [链接](URL) |
| (重复该行添加更多) | | | |

---

## 📊 全国AI政策推行趋势分析

从最近一个月发布的政策来看，总结几点趋势：

1. **第一点趋势**：一句话说明
2. **第二点趋势**：一句话说明  
3. **第三点趋势**：一句话说明
4. **第四点趋势**：一句话说明

---

**共计**: X条最新AI政策  
**重点解读**: 中央X条 + 广东/广州/深圳共X条，其他省市X条简要列出  
**下次查询**: 随时说"最新AI政策"就能更新
```

**输出规范**：

- 仅对**中央部委、广东省、广州市、深圳市**做详细核心要点解读
- 其他省市统一用表格展示，仅保留省市、政策名称、核心目标、链接四列，简洁清晰
- 最后必须增加**全国AI政策推行趋势分析**部分，归纳近期政策整体走向，给用户宏观判断

### 无政策时

```markdown
# 📋 AI政策简报

**查询日期**: 2026年3月26日  
**时间范围**: 最近30天（2026年2月26日 - 2026年3月26日）

---

## 📭 今日无新政策

在最近30天内，未查询到国务院、工信部、科技部、网信办及广东省、广州市、深圳市等机构的AI相关政策更新。

**建议**:
- 可扩大时间范围查询更早的政策
- 关注特定机构的政策动态
- 定期查询以获取最新动态

---

**数据来源**: 国务院、工信部、科技部、网信办、广东省及下辖市政府官网  
**下次查询**: 可随时询问"最新AI政策"获取更新
```

## 已修复问题 & 容错说明

1. **URL重复编码bug**：已修复Wordpress链接重复编码问题，爬取到的所有链接均可直接访问
2. **Windows中文编码bug**：强制stdout使用UTF-8输出，解决控制台中文乱码/报错问题
3. **SSL错误处理优化**：SSL握手失败自动重试，不行就禁用SSL验证继续爬，提高成功率
4. **精简爬取范围**：删除原广东省21个地市中16个，仅保留需求指定的6个（省+广深佛莞顺），提高爬取速度

## 已知局限性

- 部分政府网站有反爬策略，可能偶尔爬取不到内容，不影响其他网站结果
- 部分网站未在HTML中显示明确发布日期，日期字段可能为空，依赖聚合站补全
- 正文片段仅抓取开头部分，完整内容请点击原文链接查看
- SSL连接失败无法重试绕过，现在已强制开启验证，部分网站可能完全无法爬取

## 更新日志

### 2026-03-27 (v1.4)

- 清理逻辑冲突：修正爬取范围描述，明确仅保留广东省、广州两个直接爬虫来源，其他广东省城市由聚合源补充
- 修复媒体来源错误：把错误的"知乎"改回"澎湃新闻"，匹配覆盖范围描述
- 安全修复：移除所有SSL验证禁用代码，提高连接安全性
- 输入验证：添加对days、workers、keywords、sources参数的验证
- 速率限制：实现基于域名的请求频率控制，避免被目标网站封禁
- 异常处理：完善对不同响应状态码的处理，添加JSON输出异常处理
- 日志监控：添加请求统计功能，输出详细的域名请求情况
- 代码质量：添加类型提示和文档字符串，提高代码可读性
- 移除爬虫：删除深圳和佛山的爬虫函数，因为存在SSL连接问题

### 2026-03-27 (v1.2)

- 移除深圳市政府官网爬虫：本地环境持续SSL握手失败，无法连接
- 修复smartcity.team中文URL编码bug：解决Windows上'latin-1'编码错误问题
- 深圳市AI政策改由聚合源自动补充，不影响结果获取

### 2026-03-26 (v1.1)

- 精简爬取范围，仅保留需求指定的6个广东省市
- 新增smartcity.team全国AI政策聚合站爬取，补充更多省市政策
- 修复三大bug：URL重复编码、Windows中文乱码、SSL错误处理
- 优化爬取速度，减少不必要的网络请求

### 2026-xx-xx (v1.0)

- 初始版本，支持国家级+广东省21地市爬取

## 注意事项

1. **时效性**：严格控制在30天内，超过30天的政策不纳入简报
2. **准确性**：优先使用政府官网原文，媒体解读仅作参考
3. **完整性**：每个政策需包含标题、核心要点、原文链接、发布日期
4. **分类清晰**：按发布机构分类，便于用户快速定位
5. **无结果处理**：明确告知用户"今日无新政策"，避免空输出

## 示例

### 示例1：用户查询

**用户**: "最新AI政策"

**AI**: \[自动调用 `exec` 工具运行 `python ~/.openclaw/skills/ai-policy-brief/scripts/fetch_policy.py --days 30`，读取 stdout 中的 JSON 输出，经过 Phase 2 过滤、Phase 3 分类后，输出结构化简报。全程无需用户介入。]

### 示例2：无政策情况

**用户**: "最新AI政策"

**AI**: \[查询后无结果，输出"今日无新政策"提示]

## 参考资源

- `references/policy_sources.md` - 完整政策来源网址清单