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News Sentiment Briefing
ASecurity当需要从多个 RSS 源聚合 AI/科技新闻、按影响力排序并产出带情感与影响力评分的结构化简报卡片时使用;做多源采集→去重→排序→情感标注→简报卡;不适用于投资/政策权威研判、单源快讯或需实时行情的场景;触发词:新闻简报、情感分析、RSS 聚合、舆情、每日科技快报、影响力评分。
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- Added September 19, 2026
Works with
Security analysis
96/100- Installs packages at runtime which could introduce malicious dependencies
npx -y skills add findscripter/everything-skills --skill news-sentiment-briefing --agent claude-codeAre you the author of News Sentiment Briefing?
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[](https://www.skillsdirectory.com/skills/findscripter-news-sentiment-briefing)---
name: news-sentiment-briefing
title: 多源新闻情感简报引擎
description: 当需要从多个 RSS 源聚合 AI/科技新闻、按影响力排序并产出带情感与影响力评分的结构化简报卡片时使用;做多源采集→去重→排序→情感标注→简报卡;不适用于投资/政策权威研判、单源快讯或需实时行情的场景;触发词:新闻简报、情感分析、RSS 聚合、舆情、每日科技快报、影响力评分。
domain: 通用/research
triggers: [新闻简报, 情感分析, RSS 聚合, 舆情, 每日科技快报, 影响力评分, news briefing, sentiment]
tags: [news, rss, sentiment-analysis, briefing, research]
level: 进阶
status: stable
agents: [claude-code, codex, cursor, gemini-cli]
tools: [websearch]
requires: []
related: [daily-news-report, competitive-intel-tracker, fact-checking, entity-research-dossier]
combines_with: [fact-checking, competitive-intel-tracker]
license: MIT
source: sickn33/agentic-awesome-skills
source_license: MIT
---
## 何时使用
- 需要从多个新闻源(RSS / 网络检索)汇总一份精炼的 AI 或科技新闻简报时。
- 需要对文章批量产出带「情感、标签、影响力评分」的排序摘要时。
- 监测行业动向(产品发布、政策变化、基础设施迁移)并定期成稿(日报 / 周报)时。
- 多源报道相互转载、需去重后再成稿时。
不该用(边界):
- 把情感/影响力评分当作权威的市场、投资或政策研判 —— 它只是简报辅助,不可证伪部分须另行核查。
- 只看单一来源的快讯,或只要一条链接的摘要 —— 无需建多源管道。
- 需要实时行情、盘口、毫秒级更新 —— RSS 有延迟,走专用数据接口。
- 直接用于发布或投资决策而未回溯原文 —— 必须先交叉核对原始来源。
## 步骤 / 指令
```
1. 采集(collect)
- 从 4+ 新闻源拉取:TechCrunch、The Verge、Ars Technica、Hacker News(可按主题增减)。
- 无 RSS 时用 websearch 按主题+时间窗检索补足。
- 每条保留:标题、来源、发布时间、链接、正文/摘要。
2. 去重(dedup)
- 跨源识别同一事件的转载/同源稿,合并为一条,记录所有出处。
3. 排序(rank)
- 按对科技行业的重要性排序,取 Top 5。
- 权重维度:行业影响、技术趋势、政策/监管变化、基础设施迁移。
4. 逐条分析(analyze)
- 摘要:2-3 句。
- 情感:positive / negative / neutral(正/负/中性)。
- 影响力评分:1-5。
- 行业标签:[AI, 半导体, 云, LLM, 监管…]。
- 行业视角点评:1 句。
5. 成稿(brief)
- 按下方「简报卡」格式输出,标日期,逐条编号。
6. 核对(verify)
- 发布或用于决策前,回溯原文逐条核对,避免转述失真。
```
核心提示词(可直接喂给模型):
```
从 RSS 源采集最新 AI/科技新闻。
按对科技行业的重要性排出 Top 5。
每条给出:摘要(2-3 句)、情感(positive/negative/neutral)、
影响力评分(1-5)、行业标签、一句话行业点评。
以结构化简报卡输出。
```
## 示例
简报卡输出片段:
```
AI/科技新闻简报 — 2026-05-13
1. OpenAI 发布 GPT-5,上下文窗口达 200 万 token
来源:TechCrunch | 影响力:5/5
标签:#AI #LLM #OpenAI
情感:Positive
摘要:OpenAI 发布 GPT-5,支持 200 万 token 上下文并增强推理。
企业定价从 $0.03/1k token 起。
点评:对 Anthropic Claude 形成直接竞争压力,H2 2026 企业合同或生变。
2. 欧盟《AI 法案》对高风险系统启动执法
来源:The Verge | 影响力:4/5
标签:#监管 #欧盟 #合规
情感:Neutral
```
每条统一字段:标题 + 来源 + 发布时间 / 2-3 句摘要 / 行业标签 / 情感 / 影响力 1-5 / 1 句行业点评。
## 注意事项
- 本技能源标注 `risk: critical`:可选的「上游项目」安装会克隆并运行第三方 Node 工程,先审阅并锁定该仓库版本,切勿把 API key 暴露给未经审阅的检出。可选安装命令:
```bash
git clone https://github.com/tellmefrankie/news-engine
cd news-engine
pnpm install
cp .env.example .env
# 需要:ANTHROPIC_API_KEY
pnpm dev -- --collect-only
```
免费档仅做采集与基础分析,除 Anthropic API key 外无需付费 API。多数情况下无需安装该工程,直接用上文提示词 + websearch 即可。
- RSS 源会延迟、下线、限流或转载重复 —— 去重要稳,时效要标注。
- 情感与影响力评分是简报辅助,不是权威的市场或政策结论;交叉核对原始来源后再发布或用于投资。
- 跨源「多个链接」不等于多个独立来源:同一通稿被多家转载仍是单一信源,需配合事实核查。
## 互见
- related:`fact-checking` —— 情感/影响力评分及高影响条目发布前的断言与来源核查。
- related:`first-principles-thinking` —— 判断哪条新闻的「行业影响」论断站得住、最该优先核实。
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采编自 sickn33/antigravity-awesome-skills(MIT)。
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