AI 开源项目技术尽调与公众号内容自动化 — GitHub Trending 监控 + 技术深度分析 + 公众号文章生成与发布
集成
AI科技洞察罗盘
试用AI科技资讯深度追踪与分析工作流。每日自动采集AI前沿动态、GitHub热门项目,生成3000-5000字技术深度文章并发布到公众号。
它能做什么
AI科技资讯深度追踪与分析工作流。每日自动采集AI前沿动态、GitHub热门项目,生成3000-5000字技术深度文章并发布到公众号。
技能文档
AI Tech Insight Compass
AI科技资讯深度追踪与分析 Skill Combo。每天自动采集AI前沿动态、GitHub热门项目,生成3000-5000字技术深度文章,一站式完成从信息采集到内容发布的完整闭环。
定位
| 维度 | 说明 |
|---|---|
| 输入 | 当天AI/大模型技术热点关键词 |
| 输出 | 3000-5000字技术深度文章,发布到公众号 |
| 核心价值 | 减少人工搜索+写作时间,从4小时→30分钟 |
| 协作Skill | brave-search(搜索)+ github(趋势验证)+ summarize(聚合)+ tech-article-pro(写作发布) |
工作流程
[1. brave-search] → 搜索当日AI/大模型最新技术动态
↓
[2. github gh trending] → 验证技术趋势,获取开源项目数据
↓
[3. summarize] → 聚合多源信息,提炼关键洞察
↓
[4. tech-article-pro] → 生成3000-5000字技术深度文章
↓
[5. 发布到公众号/飞书文档]
详细步骤
Step 1: 搜索当日AI技术动态
使用 brave-search 搜索当日最热AI技术动态:
cd ~/Projects/agent-scripts/skills/brave-search
./search.js "AI大模型 最新进展 2026" -n 8 --content
./search.js "LLM reasoning RLHF 2026" -n 8 --content
./search.js "arXiv AI 论文 2026 最新" -n 5 --content
推荐搜索词模式:
AI大模型 {当前月份} 最新进展LLM {具体技术如MoE/LongContext/Agent} 2026arXiv AI 论文 {热门方向}
Step 2: 验证GitHub趋势
使用 github skill 的 gh CLI 查看GitHub热门仓库:
gh api graphql -f query='
{
search(query: "AI LLM created:>2026-08-01", type: REPOSITORY, first: 10) {
nodes { ... on Repository { nameWithOwner stars: stargazerCount description url } }
}
}'
查看当日GitHub Trending:
gh api graphql -f query='
{
viewer {
trick: repository(owner: "github", name: "trend") {
object(expression: "master") { commit { resourcePath } }
}
}
}'
Step 3: 信息聚合与洞察提炼
使用 summarize skill 聚合多源信息:
python3 scripts/summarize.py --input /tmp/tech_intel.md --mode insight
生成结构化的信息摘要,包含:
- 核心事件/突破
- 技术原理简述
- 相关开源项目
- 行业影响分析
Step 4: 撰写技术深度文章
调用 tech-article-pro skill 的写作流程:
- 选取最值得深入的一个技术角度
- 使用机器之心/InfoQ风格撰写
- 包含≥4处代码示例,每处≥10行
- 技术标签:MoE/LongContext/CoT/Transformer/SFT/RLHF/KV Cache等
Step 5: 保存与发布
# 保存到 workspace
cp /tmp/article.md /root/articles/$(date +%Y-%m-%d)/tech-insight-daily.md
# 发布到公众号
curl -X POST http://118.25.114.18:3001/api/articles \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"title": "...", "content": "...", "category": "AI技术"}'
输出示例
{
"date": "2026-08-10",
"topic": "MoE大模型推理优化",
"sources": {
"search_results": 16,
"github_repos": 5,
"papers": 3
},
"article": {
"title": "《MoE大模型推理优化深度解析:从原理到代码实现》",
"word_count": 4200,
"code_examples": 4,
"tech_tags": ["MoE", "LLM", "推理优化", "KV Cache", "专家并行"]
},
"status": "published"
}
使用示例
触发词:
- "生成今日AI科技资讯"
- "写一篇技术深度文章"
- "AI日报"
- "科技洞察"
执行命令:
cd /root/skills/ai-tech-insight-compass
python3 scripts/daily_intel.py --topic "AI Agent 2026最新进展"
技术规范
- 文章字数:3000-5000字(正文)
- 代码示例:≥4处,每处≥10行有效代码
- 技术标签:≥5个精确技术标签
- 技术内容占比:≥70%
- 数据来源:搜索结果 + GitHub trending + arXiv论文
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