Automatically scrape, process, and generate daily news digests from Chinese news sources. Covers industry dynamics, policy updates, economy, tech, energy, and pricing information. Use when: user asks for daily news summary, news digest, 每日新闻摘要, 新闻汇总, 新闻摘要, or wants to set up automated news monitoring from Chinese news websites. Outputs formatted summaries with source attribution and original links.
Coding
新闻联播政策摘要
Try it新闻联播政策摘报。获取每日新闻联播主要内容并提取宏观经济政策与金融影响政策。触发场景:用户询问新闻联播摘要、宏观政策摘报、金融政策风向等。用于了解新闻联播内容,关注其中涉及国家宏观经济政策或影响金融市场走向的政策时使用。
What it does
新闻联播政策摘报。获取每日新闻联播主要内容并提取宏观经济政策与金融影响政策。触发场景:用户询问新闻联播摘要、宏观政策摘报、金融政策风向等。用于了解新闻联播内容,关注其中涉及国家宏观经济政策或影响金融市场走向的政策时使用。
The skill document
新闻联播政策摘报
概述
从新闻联播每日文字稿中提取宏观经济政策相关内容,生成结构化摘要报告。将新闻 按政策影响力分为三级:直接影响金融市场(降准降息、资本市场改革等)、重大产业 区域政策(新质生产力、区域战略等)、一般性政策参考(就业、民生等)。
工作流程
第一步:确定目标日期
询问或推断用户关心的新闻联播日期:
- "今天的新闻联播" → 当前日期
- "昨天的新闻联播" → 当前日期 - 1 天
- "最近一期的新闻联播" → 当前日期(或前一天,取决于是否已播出)
- 明确指定日期如 "8月1日的" → 解析为具体日期
新闻联播每晚 19:00 首播,若当前时间在 19:00 之前,当日内容通常尚未发布, 此时默认查询前一天的内容,并向用户说明。
第二步:获取新闻联播文字稿
同时尝试以下多个来源获取文字稿,选择一个内容最完整的:
- 央视网官方:使用 WebSearch 搜索
新闻联播 文字稿 2026年X月X日, 优先选择 cctv.com 或 cctv.cn 域名的结果。 - 新华网:搜索
新闻联播 主要内容 2026年X月X日 site:news.cn - 人民网:搜索
新闻联播 摘要 2026年X月X日 site:people.com.cn - 若以上来源均无完整文字稿,也可使用
新闻联播 2026年X月X日 完整版 文字进行宽泛搜索。
获取到链接后,用 WebFetch 抓取页面全文内容。
若当日文字稿暂未发布(通常次日早晨各大网站才会发布完整文字稿),告知用户 当前可获取的最新一期日期,询问是否查看该期内容。
第三步:解析与提取
将获取到的文字稿保存为临时文件(如 C:\Users\mike\WorkBuddy\2026-08-02-16-21-00\.temp_xwlb.txt),
然后使用解析脚本处理:
python "C:/Users/mike/.workbuddy/skills/xwlb-policy-extract/scripts/parse_xwlb.py" \
"<临时文件路径>" \
--date "YYYY-MM-DD"
脚本工作方式:
- 自动将文字稿拆分为单条新闻
- 与三级关键词库匹配,识别政策相关条目
- 按影响力分级(tier1/tier2/tier3)
- 合并相似条目,避免重复
- 输出结构化 Markdown 报告
若用户只需要 JSON 格式数据(用于后续处理),使用 --format json 参数。
第四步:呈现结果
将脚本输出的 Markdown 报告直接展示给用户。报告结构如下:
📺 新闻联播政策摘报 (YYYY-MM-DD)
> 总条数 / 政策条数统计
🎯 重点政策摘要
### 🔴 直接影响金融市场
- 标题、关键词、内容预览
### 🟡 重大产业/区域政策
- ...
### 🟢 一般性政策参考
- ...
📋 其他要闻速览
1. 非政策类新闻标题列表
可在报告结尾补充简要总结(2-3 句话),概括当日政策信号的核心方向。
第五步:清理
删除临时文字稿文件。
关键词参考
解析脚本使用的完整关键词库位于 references/macro_keywords.md。
如需增删关键词(如添加新兴产业概念、新政策术语),直接编辑该文件
和脚本中对应的 TIER1_KEYWORDS / TIER2_KEYWORDS / TIER3_KEYWORDS 字典。
使用示例
用户说: "帮我看看今天新闻联播有什么重要的政策内容"
执行:
- 确定日期 = 今日
- WebSearch → 获取文字稿链接 → WebFetch 抓取全文
- 运行 parse_xwlb.py 解析
- 展示 Markdown 报告
用户说: "上周五的新闻联播有没有提到降息相关的?"
执行:
- 确定日期 = 上周五的具体日期
- WebSearch → WebFetch 获取文字稿
- 运行 parse_xwlb.py 解析
- 重点展示 tier1 中与"降息"、"货币政策"相关条目
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