docs: Phase 2 重写 onboarding 文档与示例产出

主 README 聚焦早报 Quick Start，Bot 文档迁至 bot/README.md 并标 experimental。

Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>

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/
+daily-robots/
-├── README.md
+├── run-daily.ps1             # 生成 + 推送
-├── .env.example              # 早报 webhook、GitHub 等
+├── daily/                    # 早报主包
-├── requirements.txt          # 早报 Python 依赖
+├── shared/skills_data.py     # skills feed 共用数据层
-├── run-daily.ps1             # 生成 + 推送一条龙
+├── skills/daily-agent/       # Agent 工作流规范
-├── send-wecom.ps1            # 仅推送
+├── output/                   # 生成产物（gitignore）
-├── daily/                    # 早报 Python 包
+└── bot/                      # experimental
-│   ├── __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/
 ```
 
-| 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
+- Webhook / API Key **勿提交 Git**，只用 `.env`
-- 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）
+- 企微 markdown 为子集；超长报告**自动分条推送**（默认 4096 bytes/条）
-- 单条消息约 **4096 字节** 上限，`send-wecom.ps1` 已做截断
+- 完整配置项见 [`.env.example`](.env.example)
+- 开发测试：`pip install -r requirements-dev.txt` → `pytest`

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。

docs/sample-output/wecom-agent-sample.md

@@ -0,0 +1,35 @@
+<!-- 示例：Agent 模式企微早报节选，日期 2026-07-03 -->
+📰 **早报 · 2026-07-03**
+> ⏱ 09:30 (UTC+8) · 数据截至 2026-07-02
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+> 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。
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+🎯 **代码出片霸榜，Agent基建共振**
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+💡 **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
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+📦 **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。
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+🌍 **国际 AI · 精选 10**
+1. [OpenAI拟向特朗普政府让渡AI繁荣5%分成](https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/960588/openai-government-5-percent-stake-trump) — The Verge 头条：头部模型公司探讨向政府让渡 AI 收益分成，商业化与治理边界被推上舆论前台
+2. [Anthropic搁置已久的Fable 5获准回归](https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/958964/anthropic-claude-fable-5-is-back) — 经数周协商后，此前被搁置的 Claude Fable 5 内容政策模型重新获准上线
+3. [Zuckerberg称AI Agent进展慢于预期](https://techcrunch.com/2026/07/02/mark-zuckerberg-tells-staff-that-ai-agents-havent-progressed-as-quickly-as-hed-hoped/) — Meta 内部会议透露，Agent 落地节奏未达此前预期
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+🇨🇳 **国内 AI · 精选 8**
+1. [让Agent越用越强：AReaL 2.0开源，打造面向自演进智能体的RL基础设施](https://www.qbitai.com/2026/07/442134.html) — 量子位：面向自演进 Agent 的 RL 训练基建开源
+2. [Agent Loop 深度调研：把决定权交给模型的一次换代，为什么发生在现在](https://juejin.cn/post/7657771483503018036) — 掘金长文梳理 Agent Loop 架构演进
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+📈 **Skills Trending Top 9**
+1. [**halt-catch-fire/skills** · 5 skills · **21.5K–21.5K**](https://www.skills.sh/halt-catch-fire/skills/remotion-render)
+   > 用 inference.sh 将 Remotion 组件代码直接渲染为 MP4，可配分辨率帧率时长，适合程序化视
+2. [**find-skills**](https://www.skills.sh/vercel-labs/skills/find-skills) · `vercel-labs/skills` · **18.0K**
+   > 用户询问如何做某事或寻找能力扩展时，帮助发现并安装合适的 Agent Skill。
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+<!-- 完整版还包含 Hot 榜、GitHub Trending/新兴/Topic 等分区，见本地 output/ -->