🧪 Skills

Karpathy Curated RSS Brief

Fetch articles from Karpathy's curated 93 RSS feeds and generate a Chinese tech daily newsletter. Triggers: RSS 日报、RSS 简报、karpathy-curated-rss-brief、每日简报、Kar...

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name: karpathy-curated-rss-brief description: > Fetch articles from Karpathy's curated 93 RSS feeds and generate a Chinese tech daily newsletter. Triggers: RSS 日报、RSS 简报、karpathy-curated-rss-brief、每日简报、Karpathy RSS、生成日报、今日资讯、rss-brief。 user-invocable: true

Karpathy RSS 日报生成工作流

从 Andrej Karpathy 精选的 93 个 RSS 源中抓取最近文章,挑选最有价值的内容,生成一份高质量中文日报。

技能文件结构

<skill_dir>/
├── SKILL.md                       ← 本文件
├── scripts/
│   └── fetch_feeds.py             ← RSS 并发抓取脚本
└── references/
    └── output-template.md         ← 输出格式模板

订阅源 OPML 托管于 GitHub Pages,脚本运行时自动获取: https://mesevenjourney.github.io/static/hn-popular-blogs-2025.opml


工作流程

Step 1: 定位技能目录,运行抓取脚本

从上下文直接推导 SKILL_DIR,禁止使用 Glob/Grep 搜索。

本 SKILL.md 的路径会出现在对话上下文中(ide_opened_file 标签、Skill 系统加载记录、或 Read 工具的调用路径)。找到包含 karpathy-curated-rss-brief/SKILL.md 的那条记录,去掉末尾的 /SKILL.md,即为 SKILL_DIR

示例:若上下文中路径为 /path/to/skills/karpathy-curated-rss-brief/SKILL.md,则 SKILL_DIR=/path/to/skills/karpathy-curated-rss-brief

后续所有文件均基于此路径推导,无需再次搜索:

文件 路径
抓取脚本 SKILL_DIR/scripts/fetch_feeds.py
输出模板 SKILL_DIR/references/output-template.md
订阅源 SKILL_DIR/hn-popular-blogs-2025.opml(脚本内部自动读取)

运行抓取脚本:

uv run --script <SKILL_DIR>/scripts/fetch_feeds.py --hours 24

如果 24 小时内文章不足 5 篇,改用 --hours 48。脚本自动读取内置 OPML,输出最多 20 篇文章(按发布时间倒序)到 stdout,日志到 stderr:

[{"title": "...", "link": "...", "author": "...", "source": "...", "published": "...", "summary": "..."}]

脚本使用 PEP 723 inline metadata,uv run --script 自动安装依赖,无需手动 pip install。

Step 2: 筛选最有价值的文章

从抓取结果中挑选 8-10 篇。筛选标准:

🔴 最高优先级(只要出现,必须纳入):

  • AI 重大新闻:LLM 新模型发布(GPT、Claude、Gemini、Llama、Qwen 等)、重大模型能力突破、主流 AI 工具/框架的重要版本更新
  • 重磅硬件/产品发布:Apple 新品(iPhone、Mac、iPad、Vision Pro 等)、Google 硬件/平台、Windows PC 新品、Nvidia GPU/芯片发布、其他影响消费级或企业级市场的重大产品发布

🟡 次优先级(酌情选入):

  1. 话题多样性 — 覆盖不同领域(AI、安全、编程、科技政策等),避免同一话题重复
  2. 深度优先 — 有独特观点和深度分析,而非简短资讯
  3. 时效性 — 最新发布的优先
  4. 影响力 — 知名作者或重要话题优先

Step 3: 获取文章全文

对每篇选中的文章,使用 WebFetch 工具读取全文。编者观察必须基于全文,不能仅依赖 RSS 摘要。

Step 4: 按模板生成中文日报

Read 工具读取模板文件:SKILL_DIR/references/output-template.md,严格按其格式生成日报。

分类 emoji 参考:🤖 AI/ML、⚠️ 安全/风险、🧠 认知/思维、📚 技术/编程、📜 政策/法规、🔧 工具/开源、🌐 互联网/平台、💰 商业/创业

Step 5: 撰写编者观察(核心环节)

💡 编者观察需要真正的综合思考,基于已完整阅读的所有文章,从以下维度思考后再下笔:

  1. 横向联系:不同领域的文章有哪些隐藏关联?表面无关的事件是否指向同一深层趋势?
  2. 时代信号:这批内容传递了什么尚未被主流关注的信号?
  3. 反直觉洞察:综合所有内容后,有什么读者单独读每篇都不会注意到的结论?
  4. 值得追踪:哪些苗头现在看起来小,但可能在 6-12 个月内变成大趋势?

写法要求:

  • 1-2 段,每段 3-5 句,观点密度高
  • 禁止"今日文章涵盖 X、Y、Z 主题"这类罗列句式
  • 有明确的、可辩驳的观点,读者看完应有"没想到"的感受
  • 用第一人称("我注意到..."),体现真正的编辑判断

Step 6: 保存文件并校验编码

将日报保存到当前工作目录,文件名:

{YYYY-MM-DD}-Karpathy精选RSS日报.md

保存后立即运行编码校验,检测 Unicode 替换字符(U+FFFD)——这是 LLM 生成长中文文本时偶发的已知问题:

python3 -c "
import sys
path = sys.argv[1]
text = open(path, encoding='utf-8').read()
bad = [(i+1, line) for i, line in enumerate(text.splitlines()) if '\ufffd' in line]
if bad:
    print(f'❌ 发现 {len(bad)} 处乱码:')
    for lineno, line in bad:
        print(f'  第{lineno}行: {line}')
    sys.exit(1)
else:
    print('✅ 编码校验通过,无乱码')
" {输出文件路径}

如果校验失败:逐行对照原文重新填写被替换的汉字,再次运行校验直到通过,不要跳过此步骤

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