tomevault-io WeChat Article Fetcher Skill
概述
这是一个强大的微信公众号文章获取和分析工具，支持智能排序、研究兴趣匹配、日期过滤以及Obsidian 集成。可以根据你的研究兴趣（AI Agent、System Design、GitHub 开源项目）对文章进行智能排序和筛选，自动生成结构化报告并保存到 Obsidian vault。
核心功能
- 🎯 智能排序: 基于研究兴趣自动评分排序（AI Agent、System、GitHub 开源项目）
- 📱 多账号获取: 支持获取指定公众号或所有关注公众号的文章
- 📅 日期过滤: 支持获取昨天、特定日期范围的文章
- 🏷️ 智能标签: 自动添加相关标签（#ai-agent、#system、#github、#paper 等）
- 📊 结构化输出: 生成 Obsidian 格式的 Markdown 报告，包含 frontmatter、内部链接
- 💾 自动保存: 直接保存到 Obsidian vault 的
wechat-official-aacount/文件夹 - 🔍 质量过滤: 自动过滤营销文章、低质量内容、重复文章
- 📈 统计分析: 提供文章分类统计、研究洞察、行动建议
何时使用
日常信息获取
- 每日晨读: 获取昨天的最新文章，早上 7:45 自动推送
- 研究追踪: 追踪 AI Agent、System Design 领域的最新进展
- 开源发现: 发现 GitHub 上有趣的开源项目和工具
特定需求
- 公众号调研: 查看某个特定公众号的历史文章
- 专题研究: 获取某个时间范围内的相关文章
- 论文发现: 找到值得阅读的论文和开源代码
研究兴趣优先级
Tier 1 (优先级 10): 核心研究
- AI Agent for System
- Multi-Agent Systems
- Autonomous Agents
- LLM Agent
Tier 2 (优先级 8-9): 系统设计
- System Design
- Distributed Systems
- Operating Systems
- Computer Architecture
Tier 3 (优先级 8): GitHub 开源项目
- GitHub Open Source Projects
- Interesting Open Source Tools
- Framework Libraries
- Practical Implementations
Tier 4 (优先级 7-8): AI/ML 核心
- Machine Learning
- Deep Learning
- Reinforcement Learning
- Transformers, LLMs
Tier 5 (优先级 6-7): 学术研究
- SOTA methods
- Benchmarks
- Paper Reviews
- Top conferences (NeurIPS, ICML, OSDI, SOSP, ICSE)
Tier 6 (优先级 4-5): 实践指南
- Tutorials
- Best Practices
使用方法
场景 1: 获取昨天的所有文章（最常用）
请使用 WeChat Article Fetcher 获取昨天所有关注公众号的文章
场景 2: 获取指定公众号的文章
使用 WeChat Article Fetcher 获取"量子位"和"PaperAgent"最近的文章
场景 3: 按日期范围获取
使用 WeChat Article Fetcher 获取 2025-01-15 到 2025-01-20 期间的所有文章
场景 4: 生成特定主题报告
使用 WeChat Article Fetcher 生成一份关于 AI Agent 的最新文章报告
场景 5: 发现 GitHub 开源项目
使用 WeChat Article Fetcher 找出最近介绍的 GitHub 开源项目
输出格式
生成的报告会保存到 Obsidian vault，格式如下：
Frontmatter
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title: "YYYY-MM-DD 微信公众号文章汇总"
date: YYYY-MM-DD
tags: [wechat, daily-summary, ai-agent, system, github]
created: YYYY-MM-DDTHH:MM:SSZ
research_focus: [AI Agent, Agent for System, Multi-Agent System]
statistics:
total_articles: N
must_read: N
high_priority: N
interesting: N
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文章分类
- 🔥 Must Read (9-10分): 直接相关核心研究，必读
- 📚 High Priority (7-8分): 高相关度，值得阅读
- 💡 Interesting (5-6分): 有一定参考价值
- ⚠️ Skipped: 不相关或低质量
每篇文章包含
- 来源: 公众号名称
- 评分: 相关性评分 (0-100)
- 核心内容: 2-3句话总结
- 研究关联: 与你研究的关联
- 行动项: Checkbox 任务列表
- 相关链接: 原文链接、论文链接、代码仓库
CLI Usage
See references/cli-usage.md for complete command reference:
- All parameters and options
- Output formats (Markdown, JSON)
- Integration with automation tools
- Troubleshooting guide
Ranking System
See references/ranking-system.md for:
- 6-tier priority system details
- Score calculation algorithm
- Keyword matching logic
- Custom configuration options
Examples
See examples/usage-scenarios.md for:
- Daily morning routine
- Topic-specific fetching
- GitHub project discovery
- Preview before saving
- Research digest generation
- Custom date range queries
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