From ebc25c9e9be66c0ee47a6c286c2194f0faee43f2 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: yumao Date: Fri, 3 Jul 2026 14:45:48 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs:=20Phase=202=20=E9=87=8D=E5=86=99=20onboar?= =?UTF-8?q?ding=20=E6=96=87=E6=A1=A3=E4=B8=8E=E7=A4=BA=E4=BE=8B=E4=BA=A7?= =?UTF-8?q?=E5=87=BA?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit 主 README 聚焦早报 Quick Start，Bot 文档迁至 bot/README.md 并标 experimental。 Co-authored-by: Cursor --- README.md | 442 ++++++----------------- bot/README.md | 143 ++++++++ docs/sample-output/wecom-agent-sample.md | 35 ++ 3 files changed, 293 insertions(+), 327 deletions(-) create mode 100644 bot/README.md create mode 100644 docs/sample-output/wecom-agent-sample.md diff --git a/README.md b/README.md index 508f8cd..175cf13 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -1,338 +1,126 @@ -# skills-hot-daily +# daily-robots -Skills / GitHub 早报推送 + 企微对话机器人（同一仓库、两套企微接入）。 +> **Daily Briefing** · **WeCom Push** · **Agent Mode** + +给 AI 工程小团队推送**每日 curated 情报**：skills.sh 榜单、GitHub AI 趋势、国际/国内 RSS，生成叙事化早报并推到企业微信群。 + +与 TLDR AI / Ben's Bites 不同，这里专注 **Agent Skills 生态** + **可 fork 的自托管流水线**（不是又一个 email newsletter）。 + +**产出示例**：[docs/sample-output/wecom-agent-sample.md](docs/sample-output/wecom-agent-sample.md)（Agent 模式企微版节选） + +--- + +## Quick Start + +1. **Clone** 本仓库 +2. **安装依赖**：`pip install -r requirements.txt` +3. **配置环境**：`copy .env.example .env` +4. **填写 webhook**：企微群 → 群机器人 → 添加 → 把 `key=` 写入 `.env` + ```env + WECOM_WEBHOOK_KEY=your-webhook-key + ``` +5. **生成并推送**：`.\run-daily.ps1` + +生成文件在 `output/`： + +| 文件 | 说明 | +|------|------| +| `YYYY-MM-DD.wecom.md` | 企微推送版（主产物） | +| `YYYY-MM-DD.md` | 完整归档版 | +| `YYYY-MM-DD.data.json` | 结构化数据（供 LLM / 调试） | + +常用变体： + +```powershell +.\run-daily.ps1 -SkipPush # 只生成 +python -m daily push output\2026-07-03.wecom.md # 只推送 +``` + +**前置条件**：Python 3.10+、企业微信群机器人 webhook。无需 Bot API 凭证。 + +--- + +## Agent 模式（推荐） + +默认 `classic` 是分区榜单模板；**推荐 Agent 模式**——导语 + 今日信号 + 精选新闻 + 榜单，全中文叙述。 + +```env +DAILY_REPORT_MODE=agent +CURSOR_API_KEY=cursor_... +CURSOR_MODEL=composer-2.5 +DAILY_CURSOR_CWD=. +``` + +| 模式 | 环境变量 | 风格 | +|------|----------|------| +| `classic` | — | 分区榜单 + 模板 | +| `editor` | `DAILY_CURSOR_EDITOR=1` | 模板 + LLM 中文化 | +| **`agent`** | `DAILY_REPORT_MODE=agent` | **叙事化早报（推荐）** | + +流水线： + +``` +Python 抓取 → Step1 趋势分析 (.trends.json) → Step2 写企微稿 (.wecom.md) → webhook 分条推送 +``` + +- 规范见 `skills/daily-agent/SKILL.md` +- LLM 失败自动回退 `classic`，不影响 `run-daily.ps1` +- 无 `CURSOR_API_KEY` 时请用 `classic`，或配置 `DAILY_LLM_API_KEY`（OpenAI 兼容 API） + +定时推送：Windows 任务计划程序每日执行 `run-daily.ps1`，或 cron / `schtasks`。 + +--- + +## 自定义 RSS 源 + +国际 RSS 列表：`daily/news/feeds.py` +国内 RSS 列表：`daily/news/feeds_cn.py` + +在对应文件的 `FEEDS` 列表中增删 URL 即可。常用开关（见 `.env.example`）： + +```env +DAILY_AI_NEWS=1 +DAILY_CN_AI_NEWS=1 +DAILY_AI_NEWS_HOURS=72 +DAILY_WECOM_AI_NEWS=10 +DAILY_WECOM_CN_AI_NEWS=8 +``` + +Skills 榜单默认爬 skills.sh 官网（600+ 条）；可改为第三方 feed： + +```env +# SKILLS_BOARD_SOURCE=feed +``` + +GitHub 新兴/Topic 榜需 `GITHUB_TOKEN`（见 `.env.example` 注释）。 + +--- + +## Experimental：`bot/` 企微对话机器人 + +同仓库内的 **API 模式智能机器人**（@ 机器人快查 skills、Cursor 任务、Playwright 截图）**不在 v1 开源支持范围内**，需独立 venv 与 `WECOM_BOT_ID` / `SECRET`。 + +详见 **[bot/README.md](bot/README.md)**。 + +--- ## 项目结构 ``` -skills-hot-daily/ -├── README.md -├── .env.example # 早报 webhook、GitHub 等 -├── requirements.txt # 早报 Python 依赖 -├── run-daily.ps1 # 生成 + 推送一条龙 -├── send-wecom.ps1 # 仅推送 -├── daily/ # 早报 Python 包 -│ ├── __main__.py # python -m daily [generate|push] -│ ├── config.py -│ ├── generate.py -│ ├── report_data.py # JSON 中间层 -│ ├── cursor_editor.py # Cursor 编辑层 -│ ├── llm_client.py -│ ├── localize.py # 仅中文化（Tier A） -│ ├── format_wecom.py -│ ├── webhook.py -│ ├── news/ # 国际 AI 时讯 RSS -│ │ ├── feeds.py -│ │ └── fetch.py -│ └── github/ -│ ├── auth.py -│ ├── search.py -│ └── trending.py -├── output/ # YYYY-MM-DD.md / .wecom.md / .data.json / .editorial.json -├── skills/daily-editor/ # 早报 Cursor 编辑 Skill -│ └── SKILL.md -├── logs/ -├── .cache/ -└── bot/ # 企微 API 模式对话机器人（独立 venv） - ├── main.py - ├── skills_service.py - └── scenarios/ +daily-robots/ +├── run-daily.ps1 # 生成 + 推送 +├── daily/ # 早报主包 +├── shared/skills_data.py # skills feed 共用数据层 +├── skills/daily-agent/ # Agent 工作流规范 +├── output/ # 生成产物（gitignore） +└── bot/ # experimental ``` -| 模块 | 配置文件 | 启动方式 | -|------|----------|----------| -| **早报推送** | 根目录 `.env`（`WECOM_WEBHOOK_KEY` 等） | `.\run-daily.ps1` | -| **对话 Bot** | `bot/.env`（`WECOM_BOT_ID` / `SECRET` 等） | `cd bot` → `python main.py` | - ---- - -## 一、早报推送 - -```powershell -cd d:\LY\test\tech\skills-hot-daily -pip install -r requirements.txt -copy .env.example .env -.\run-daily.ps1 -``` - -- 生成：`output/YYYY-MM-DD.md`（完整版）、`output/YYYY-MM-DD.wecom.md`（企微短版） -- 仅生成：`.\run-daily.ps1 -SkipPush` -- 仅推送：`python -m daily push output\2026-06-25.wecom.md` - -**Webhook 配置**：企微群 → 群机器人 → 添加，将 `key=` 后的值写入项目根 `.env`： - -```env -WECOM_WEBHOOK_KEY=your-key -``` - -**GitHub 数据源**（见 `.env.example`）： - -| 来源 | 说明 | -|------|------| -| GitHub Trending | `GITHUB_TRENDING_MODE=scrape` 或 `api` | -| 新兴 / Topic | Search API，需 `GITHUB_TOKEN` | -| Release | 可选 `GITHUB_REPOS=owner/repo` | - -**国际 AI 时讯**（RSS，见 `daily/news/feeds.py`）： - -| 类别 | 覆盖 | -|------|------| -| 厂商官方 | Anthropic、OpenAI、Google、Meta、Microsoft、Mistral、Cursor 等 | -| Agent / LLM 开发者 | LangChain、LlamaIndex、Hugging Face、Copilot 等 | -| 综合科技媒体 | The Verge、TechCrunch、Ars、Wired、MIT TR 等 | -| Newsletter | Ben's Bites、Latent Space、Simon Willison、TLDR AI 等 | -| 研究 / 论文 | arXiv cs.CL/AI/LG、HF Papers | -| 社区讨论 | HN、Reddit r/LocalLLaMA / ClaudeAI / ML 等 | - -环境变量：`DAILY_AI_NEWS=1` · `DAILY_CN_AI_NEWS=1` · `DAILY_AI_NEWS_HOURS=72` · `DAILY_WECOM_AI_NEWS=10` · `DAILY_WECOM_CN_AI_NEWS=8` - -**国内 AI 时讯**（RSS，见 `daily/news/feeds_cn.py`）： - -| 类别 | 覆盖 | -|------|------| -| AI 专业媒体 | 量子位、InfoQ 中文 | -| 综合科技 | 36氪、雷锋网、Google News 中文 | -| 开发者社区 | 掘金（标题 AI 关键词过滤） | - - -### 生成架构（Tier B · Cursor 编辑层） - -早报默认走 **Python 抓取 + 模板渲染**；可选开启 Cursor 做「编辑」： - -``` -抓取数据 → output/日期.data.json → Cursor 读 Skill 写 editorial → 模板填字 → .md / .wecom.md -``` - -| 文件 | 说明 | -|------|------| -| `output/YYYY-MM-DD.data.json` | 结构化榜单（供 LLM 输入） | -| `output/YYYY-MM-DD.editorial.json` | Cursor 输出的主题、速览、中文描述 | -| `skills/daily-editor/SKILL.md` | 编辑规范（语气、JSON 格式） | - -```env -# 开启 Tier B（需 CURSOR_API_KEY 或 DAILY_LLM_API_KEY） -DAILY_CURSOR_EDITOR=1 -``` - -- 开启后：**一次 LLM 调用** 生成 `theme_line` + `highlights` + 全部中文描述 -- 关闭时（默认）：规则主题 + `DAILY_ZH_DESC` 仅中文化描述 -- LLM 失败自动回退规则模式，不影响推送 - -### 生成架构（Agent 工作流 · 推荐） - -若觉得模板版「榜单堆砌」不友好，可改用 **Agent 三步流水线**： - -``` -Python 抓取 → Step1 趋势分析 → Step2 叙事写稿 → Python 分条推送企微 - (.trends.json) (.wecom.md) -``` - -| 模式 | 环境变量 | 企微版风格 | -|------|----------|------------| -| `classic`（默认） | — | 分区榜单 + 模板 | -| `editor` | `DAILY_CURSOR_EDITOR=1` | 模板 + LLM 中文化 | -| `agent` | `DAILY_REPORT_MODE=agent` | **导语 + 信号 + 精选**，全中文叙述 | - -```env -DAILY_REPORT_MODE=agent -DAILY_CURSOR_CWD=d:\LY\diy\skills-hot-daily # 早报 LLM 工作目录（与 bot 的 CURSOR_CWD 独立） -``` - -| 文件 | 说明 | -|------|------| -| `output/YYYY-MM-DD.trends.json` | Step1 趋势分析结果 | -| `skills/daily-agent/SKILL.md` | Agent 工作流规范 | - -- 完整版 `YYYY-MM-DD.md` 仍为数据表格归档；企微版由 Agent 直接写 Markdown -- Agent 失败自动回退 `classic`，不影响 `run-daily.ps1` - -定时推送：Windows 任务计划程序或 `/loop 1d` 执行 `run-daily.ps1`。 - ---- - -## 二、可对话 Skills 助手（企业微信智能机器人） - -在企微里 @ 机器人即可： -- **快查**：`trending 10`、`hot 10`、`搜索 react`（本地 skills 数据，秒回） -- **截图预览**：`preview` / `截图`（基于 `.env` 的 `CURSOR_CWD` 启动前端并发图） -- **通用任务**：任意自然语言需求，由 **Cursor Agent** 执行并回传结果 - -### 1. 创建 API 模式机器人 - -1. [企业微信管理后台](https://work.weixin.qq.com/) → **安全与管理** → **管理工具** → **智能机器人** → **创建机器人** -2. 选择 **API 模式创建** → **使用长连接** -3. 记录 **Bot ID** 和 **Secret**（Secret 只显示一次，请立即保存） -4. 设置可见范围，将机器人 **添加到目标群** 或允许成员单聊 - -普通成员路径：工作台 → 智能机器人 → 手动创建 → API 模式 → 长连接 - -### 2. 启动本地服务 - -```powershell -cd d:\LY\test\tech\skills-hot-daily\bot -python -m venv .venv -.\.venv\Scripts\Activate.ps1 -pip install -r requirements.txt -playwright install chromium -copy .env.example .env -# 编辑 .env：WECOM_BOT_ID / WECOM_BOT_SECRET / CURSOR_API_KEY -python main.py -``` - -服务需 **常驻运行**（本机、服务器或 Docker）。长连接模式下机器人进程须在线才能收消息。 - -### 3. 路由模式（ROUTING_MODE） - -| 模式 | 行为 | -|------|------| -| `hybrid`（默认） | `trending`/`hot`/`搜索`/`详情` 走本地快查；其余 @ 消息交给 Cursor | -| `cursor` | 所有消息都交给 Cursor 执行 | -| `skills` | 仅本地 skills 快查（旧行为） | - -**Cursor 任务示例**（群里发送）： - -``` -@test 总结 trending top10，并推荐 3 个适合前端团队的 skill -@test 对比 mattpocock/skills 和 obra/superpowers 各有哪些热门 skill -@test 帮我写一段 npx skills add 的安装说明 -``` - -Cursor 在本机 `CURSOR_CWD` 目录下运行，默认 `d:\LY\test\tech`。复杂任务可能需要 1–10 分钟，流式消息会显示「Cursor 正在执行任务…」。 - -### 4. 前端截图预览（API 模式发图） - -项目路径读取 `.env` 中的 **`CURSOR_CWD`**。机器人会： - -1. 在 `CURSOR_CWD` 检测 `package.json`，若有 `dev` 脚本则执行 `PREVIEW_DEV_COMMAND`（默认 `npm run dev`） -2. 等待 `PREVIEW_PORT`（默认 `5173`）就绪，或用 `PREVIEW_URL` 直接访问 -3. Playwright 打开页面并截图 -4. 通过 API 模式 **上传图片 + 回复 image 消息** 到群 - -| 命令 | 说明 | -|------|------| -| `preview` / `截图` / `预览` | 访问 `http://127.0.0.1:5173/` 并截图 | -| `preview /login` | 指定路径 | -| `preview / 3000` | 指定端口 | -| `preview http://127.0.0.1:8080/` | 指定完整 URL | - -**多步网页操作**（登录、点菜单、再截图）见下一节，不再写死在代码里。 - -`.env` 可选配置： - -```env -CURSOR_CWD=d:\LY\test\tech -PREVIEW_PORT=5173 -PREVIEW_URL=http://127.0.0.1:5173/ -PREVIEW_DEV_COMMAND=npm run dev -PREVIEW_STARTUP_TIMEOUT=120 -``` - -若 `CURSOR_CWD` 下暂无前端项目，可先手动启动 dev server，或设置 `PREVIEW_URL` 指向已运行地址。 - -### 4b. 网页操作（Playwright 步骤引擎） - -支持三种方式定义操作流程，**无需改 Python 代码**： - -**1. 自然语言（企微里直接说）** - -``` -@test 访问登录页，输入账号密码，点击登录后进入主页，点击智能体管理菜单然后截图 -``` - -账号密码从 `.env` 读取（`{{PREVIEW_LOGIN_USER}}` / `{{PREVIEW_LOGIN_PASSWORD}}`），勿在群里发密码。 - -**2. 场景文件 YAML** - -`bot/scenarios/xiaobao-agent-manage.yaml` 示例： - -```yaml -name: xiaobao-agent-manage -steps: - - goto: /login - - fill: - field: 账号 - value: "{{PREVIEW_LOGIN_USER}}" - - fill: - field: 密码 - value: "{{PREVIEW_LOGIN_PASSWORD}}" - - click: 登录 - - wait: - url: "**/app/**" - - click: 智能体管理 - - wait: 1500 - - screenshot -``` - -触发：`@test browser xiaobao-agent-manage` - -场景搜索路径：`bot/scenarios/`、`CURSOR_CWD/.browser-scenarios/`、环境变量 `BROWSER_SCENARIOS_DIR`。 - -**3. 消息内 DSL** - -``` -browser: - goto /login - fill 账号 {{PREVIEW_LOGIN_USER}} - fill 密码 {{PREVIEW_LOGIN_PASSWORD}} - click 登录 - click 智能体管理 - screenshot -``` - -**支持的步骤**：`goto` · `fill` · `click` · `wait` · `screenshot` · `press` - -`.env` 登录与场景配置： - -```env -PREVIEW_LOGIN_USER=test_account -PREVIEW_LOGIN_PASSWORD=your_password -# BROWSER_DEFAULT_SCENARIO=xiaobao-agent-manage -``` - -### 5. 支持的快查命令 - -| 命令 | 说明 | -|------|------| -| `trending 10` / `趋势 10` | 近期增长榜 Top N（默认 10，最大 30） | -| `hot 10` / `实时 10` | 实时热度榜 | -| `all 10` / `总榜 10` | 历史总安装榜 | -| `搜索 react` / `search tdd` | 关键词搜索 | -| `详情 find-skills` | 单个 skill 详情 + 安装命令 | -| `preview` / `截图` | 启动 CURSOR_CWD 前端并截图发群 | -| `帮助` | 命令列表 | - -自然语言（非显式快查命令）会交给 **Cursor** 处理，例如 `@test 查 trending 并写推荐` 。 - -### 6. 本地测试（无需企微凭证） - -```powershell -cd d:\LY\test\tech\skills-hot-daily\bot -python -c "from skills_service import handle_command; print(handle_command('trending 5'))" -``` - ---- - -## 其他推送方案 - -| 方案 | 适用场景 | 复杂度 | -|------|----------|--------| -| **群机器人 webhook** | 推送到固定群 | 低 | -| **应用消息 API** | 推送给指定成员/部门 | 中（需 corp_id、secret、agent_id） | -| **邮件 + 企业微信邮箱** | 已有 SMTP | 中 | -| **PushPlus / Server酱** | 个人微信中转 | 低（第三方） | - -### 应用消息 API（简要） - -适合「推送给某个人」而非群聊。需在 [企业微信管理后台](https://work.weixin.qq.com/) 创建自建应用，调用： - -`POST https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/message/send?access_token=TOKEN` - -消息体支持 `text` / `markdown` / `news` 等。需先 `gettoken` 再发消息，并维护 access_token 缓存。 - --- ## 注意事项 -- Webhook **不要提交到 Git**，只用环境变量 -- 企业微信 markdown 为**子集**（不支持完整 GitHub 表格语法时可改为文本列表） -- 单条消息约 **4096 字节** 上限，`send-wecom.ps1` 已做截断 +- Webhook / API Key **勿提交 Git**，只用 `.env` +- 企微 markdown 为子集；超长报告**自动分条推送**（默认 4096 bytes/条） +- 完整配置项见 [`.env.example`](.env.example) +- 开发测试：`pip install -r requirements-dev.txt` → `pytest` diff --git a/bot/README.md b/bot/README.md new file mode 100644 index 0000000..872046a --- /dev/null +++ b/bot/README.md @@ -0,0 +1,143 @@ +# bot/ — 企微 API 模式智能机器人 + +> **EXPERIMENTAL** — 本模块不在 daily-robots v1 开源支持范围内。 +> 主产品为根目录 **早报推送**（webhook），见 [README](../README.md)。 +> Bot 需独立 venv、企微 API 凭证、常驻进程；问题请自行排查或提 issue 标注 `bot`。 + +在企微里 @ 机器人即可： + +- **快查**：`trending 10`、`hot 10`、`搜索 react`（本地 skills 数据，秒回） +- **截图预览**：`preview` / `截图`（基于 `CURSOR_CWD` 启动前端并发图） +- **通用任务**：任意自然语言需求，由 **Cursor Agent** 执行并回传结果 + +数据层与早报共用 [`shared/skills_data.py`](../shared/skills_data.py)。 + +--- + +## 1. 创建 API 模式机器人 + +1. [企业微信管理后台](https://work.weixin.qq.com/) → **安全与管理** → **管理工具** → **智能机器人** → **创建机器人** +2. 选择 **API 模式创建** → **使用长连接** +3. 记录 **Bot ID** 和 **Secret**（Secret 只显示一次，请立即保存） +4. 设置可见范围，将机器人 **添加到目标群** 或允许成员单聊 + +普通成员路径：工作台 → 智能机器人 → 手动创建 → API 模式 → 长连接 + +--- + +## 2. 启动本地服务 + +```powershell +cd path\to\daily-robots\bot +python -m venv .venv +.\.venv\Scripts\Activate.ps1 +pip install -r requirements.txt +playwright install chromium +copy .env.example .env +# 编辑 .env：WECOM_BOT_ID / WECOM_BOT_SECRET / CURSOR_API_KEY +python main.py +``` + +服务需 **常驻运行**（本机、服务器或 Docker）。长连接模式下机器人进程须在线才能收消息。 + +--- + +## 3. 路由模式（ROUTING_MODE） + +| 模式 | 行为 | +|------|------| +| `hybrid`（默认） | `trending`/`hot`/`搜索`/`详情` 走本地快查；其余 @ 消息交给 Cursor | +| `cursor` | 所有消息都交给 Cursor 执行 | +| `skills` | 仅本地 skills 快查 | + +**Cursor 任务示例**（群里发送）： + +``` +@test 总结 trending top10，并推荐 3 个适合前端团队的 skill +@test 对比 mattpocock/skills 和 obra/superpowers 各有哪些热门 skill +@test 帮我写一段 npx skills add 的安装说明 +``` + +Cursor 在本机 `CURSOR_CWD` 目录下运行（见 `bot/.env`）。复杂任务可能需要 1–10 分钟，流式消息会显示「Cursor 正在执行任务…」。 + +--- + +## 4. 前端截图预览（API 模式发图） + +项目路径读取 `.env` 中的 **`CURSOR_CWD`**。机器人会： + +1. 在 `CURSOR_CWD` 检测 `package.json`，若有 `dev` 脚本则执行 `PREVIEW_DEV_COMMAND`（默认 `npm run dev`） +2. 等待 `PREVIEW_PORT`（默认 `5173`）就绪，或用 `PREVIEW_URL` 直接访问 +3. Playwright 打开页面并截图 +4. 通过 API 模式 **上传图片 + 回复 image 消息** 到群 + +| 命令 | 说明 | +|------|------| +| `preview` / `截图` / `预览` | 访问 `http://127.0.0.1:5173/` 并截图 | +| `preview /login` | 指定路径 | +| `preview / 3000` | 指定端口 | +| `preview http://127.0.0.1:8080/` | 指定完整 URL | + +`.env` 可选配置： + +```env +CURSOR_CWD=. +PREVIEW_PORT=5173 +PREVIEW_URL=http://127.0.0.1:5173/ +PREVIEW_DEV_COMMAND=npm run dev +PREVIEW_STARTUP_TIMEOUT=120 +``` + +--- + +## 4b. 网页操作（Playwright 步骤引擎） + +支持三种方式定义操作流程，**无需改 Python 代码**： + +**1. 自然语言（企微里直接说）** + +``` +@test 访问登录页，输入账号密码，点击登录后进入主页，点击智能体管理菜单然后截图 +``` + +账号密码从 `.env` 读取（`{{PREVIEW_LOGIN_USER}}` / `{{PREVIEW_LOGIN_PASSWORD}}`），勿在群里发密码。 + +**2. 场景文件 YAML** — 见 `scenarios/`，触发：`@test browser <场景名>` + +**3. 消息内 DSL** — 以 `browser:` 开头的多行步骤 + +支持的步骤：`goto` · `fill` · `click` · `wait` · `screenshot` · `press` + +--- + +## 5. 快查命令 + +| 命令 | 说明 | +|------|------| +| `trending 10` / `趋势 10` | 近期增长榜 Top N（默认 10，最大 30） | +| `hot 10` / `实时 10` | 实时热度榜 | +| `all 10` / `总榜 10` | 历史总安装榜 | +| `搜索 react` / `search tdd` | 关键词搜索 | +| `详情 find-skills` | 单个 skill 详情 + 安装命令 | +| `preview` / `截图` | 启动 CURSOR_CWD 前端并截图发群 | +| `帮助` | 命令列表 | + +--- + +## 6. 本地测试（无需企微凭证） + +```powershell +cd path\to\daily-robots\bot +python -c "from skills_service import handle_command; print(handle_command('trending 5'))" +``` + +--- + +## 配置 + +| 文件 | 说明 | +|------|------| +| `bot/.env` | `WECOM_BOT_ID`、`WECOM_BOT_SECRET`、`CURSOR_API_KEY` 等 | +| `.env.example` | 模板 | + +与根目录 `.env`（早报 webhook）**相互独立**，勿混用。 diff --git a/docs/sample-output/wecom-agent-sample.md b/docs/sample-output/wecom-agent-sample.md new file mode 100644 index 0000000..7f353ea --- /dev/null +++ b/docs/sample-output/wecom-agent-sample.md @@ -0,0 +1,35 @@ + +📰 **早报 · 2026-07-03** +> ⏱ 09:30 (UTC+8) · 数据截至 2026-07-02 + +> remotion-render 以 21549 次安装稳坐 Skills Trending 榜首，halt-catch-fire 五件套把「TSX 直出 MP4」推到台前。GitHub 侧 openclaw 仍以 381.5K star 居 Trending 第一；新闻头条则是 OpenAI 拟向特朗普政府让渡 AI 繁荣 5% 分成——多媒体 skill 装机、本地 Agent 开源栈与 AI 治理议题同日撞屏。 + +🎯 **代码出片霸榜，Agent基建共振** + +💡 **今日信号** +> 🔥 Skills Hot：xixu-me/skills 12 件套新占 Top10 前十，含 xdrop、openclaw-secure-linux-cloud 等开发者工具簇 +> 📦 Skills：较昨日 Trending Top15 新入 7 条，飞书 lark-approval、lark-wiki 等办公 skill 批量涌入 +> 🐙 GitHub：affaan-m/ECC 225.2K star 新入 Trending #2，面向 Claude Code/Codex/Cursor 的 Agent harness 优化成显学 +> 🌱 GitHub：langflow、dify 新入 Trending Top10，可视化 Agent 工作流平台与 DeepSpec 推测解码基建各据一角 +> 📰 时讯：Anthropic 搁置已久的 Fable 5 获准回归，模型内容政策与 Zuckerberg「Agent 进展慢于预期」形成对照 + +📦 **今日首推** +`npx skills add halt-catch-fire/skills/remotion-render` +> Trending #1、21549 安装；5 skill 集群覆盖 remotion-render 到 ai-video-generation，把 React/Remotion 组件程序化渲染 MP4 做成默认可装工作流。 + +🌍 **国际 AI · 精选 10** +1. 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