skills-hot-daily

Skills / GitHub 早报推送 + 企微对话机器人（同一仓库、两套企微接入）。

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/

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

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一、早报推送

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：

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）

# 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

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。

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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 → 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

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：

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：

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：

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）

cd d:\LY\test\tech\skills-hot-daily\bot
python -c "from skills_service import handle_command; print(handle_command('trending 5'))"

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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 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。

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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