AI Daily Briefing

给 AI/Web3 自媒体创作者用的每日情报与选题系统。它会从厂商官方源、产业基础设施、应用产品、资本市场、媒体、开发者社区、论文和开源生态收集候选信号，整理成带可点击链接的 Markdown 中文早报和可搜索、筛选、收藏的交互 HTML，并为 Codex 提供可二次精编的结构化候选包。

主打用法：在 Codex 里直接输入 $daily-briefing 生成今日早报，不需要 Hermes，也不需要打开 Telegram。

两种输出格式

同一份简报会交付可点击的 Markdown 长文和可搜索、筛选、收藏的交互 HTML。HTML 是单文件，手机和桌面浏览器都能直接打开。

Codex 直接调用（推荐）

先克隆项目并安装仓库内置的 Codex Skill：

git clone https://github.com/Rion-Wu-tech/ai-daily-briefing.git
cd ai-daily-briefing
./scripts/install-codex-skill.sh

重新打开一个 Codex 任务后，直接输入：

$daily-briefing 生成今日早报

也可以直接指定范围：

$daily-briefing 检索过去 48 小时 AI 赛道爆火热点
$daily-briefing 检索最近 24 小时最新模型发布，只看官方来源
$daily-briefing 生成过去 24 小时 AI 全产业链简报
$daily-briefing 查看最近 7 天 AI 应用落地和投融资
$daily-briefing 生成本周简报复盘

Codex 会自动完成抓取、去重、评分和二次精编，最终生成：

outputs/briefing_YYYY-MM-DD.md
outputs/briefing_YYYY-MM-DD.html

Markdown 中的新闻标题和来源链接都可以直接点击。HTML 是不依赖服务器和外部 CDN 的单文件阅读器，支持搜索、栏目导航、可信度与产业层筛选、本地收藏、深浅主题、Markdown 下载及打印/PDF。Python 模板负责稳定抓取和兜底，当前 Codex 模型负责最终选稿、中文解释、栏目编排与 X 草稿。

已有同名 Skill 时，显式备份并替换：

./scripts/install-codex-skill.sh --force

功能

• AI 热点：TechCrunch、OpenAI、Google DeepMind、Hugging Face 官方更新
• 最新模型发布：独立追踪厂商官网、官方 Changelog、官方模型卡与开源权重首发
• 产品与工具更新：跟踪 AI 产品、新功能、API、价格、工作流与重要集成，不要求必须伴随新模型
• AI 产业链全景：按上游算力与基础设施、中游模型与平台、下游应用与服务组织信号
• 应用层趋势：补充客户采用、用户增长、行业落地、定价、收入和真实商业化证据
• AI 投融资：独立跟踪融资、并购、IPO 和财报，并标注关键数字是否经过官方或多源核验
• 产业链联动：连接跨层共同主题，同时明确区分“主题关联”和真实合作或因果关系
• 可能爆火的 AI 新闻：从公司公告、开源项目、研究突破、融资并购、行业争议和高热社区讨论中筛选传播候选
• 官方模型组织：42 个官方 Hugging Face 组织，重点覆盖中美活跃模型团队
• 官方发布页：19 个基础模型发布页 + 38 个 AI 编程、Agent、多模态和模型平台更新页
• 官方账号雷达：62 个模型公司与 AI 产品 X 官方账号；Codex 可直接检索，配置 X API 后 Python 也能自动抓取
• AI 编程/Agent：单独跟踪 Claude Code、Codex、Cursor、Copilot、Cognition/Devin、Replit、Manus
• 多模态模型：单独跟踪 Runway、Stability AI、FLUX、Midjourney、Luma、Pika、Kling、Vidu
• 补充信号：Hacker News、arXiv、Hugging Face Trending、AI HOT 精选
• 产业信号：自动抓取 NVIDIA、AWS、Google Cloud、Product Hunt、Crunchbase News、TechCrunch Venture、Data Center Dynamics，并把机器之心等无稳定 RSS 的入口交给 Codex 检索
• 中国优先核验：补充 36Kr、IT桔子、港交所披露等检索入口，应用采用和融资数字必须回到一手来源确认
• 官方追踪：Anthropic sitemap，以及 Codex、Claude Code、Gemini CLI、Transformers Releases
• Web3 热点：CoinDesk 最新加密新闻
• 投资 & 经济：TechCrunch Venture 分类新闻
• GitHub 优质项目：GitHub Trending
• 今日选题素材：把热点转成中文内容选题
• Codex 友好：支持 --dry-run 离线验证、单元测试和稳定输出目录
• 每条新闻/项目的可点击标题下都会紧跟 1 至 2 句具体中文概括，说明谁做了什么、关键结果或影响；不写空泛模板，也不额外加“摘要”等标签
• Codex 保存早报后会运行 Markdown 质检器，自动拦截缺少中文概括、只有评分/来源或命中空泛模板的条目
• 开头自动生成 相比昨天的新变化、AI 产业链全景、产业链联动、最新模型发布、产品与工具更新、应用层趋势、AI 投融资与商业化、可能爆火的 AI 新闻、今日必须看、适合发 X、B端/商业机会 和 持续跟踪
• 用内容价值、商业价值、个人匹配、时效、可信度五个维度排序，综合分最高 96，避免大量虚高满分
• 可信度区分 官方确认、多源印证、单源信号
• X 草稿覆盖单帖、thread、视觉/视频脚本三种形态
• SQLite 记录首次出现、最后出现、重复次数、来源数和每日排名；同一天重复运行不会重复计数
• 可记录 阅读 / 收藏 / 写稿 / 已发布 / 没价值，后续排序会小幅学习你的真实选择
• 每次真实抓取记录来源成功率、条目数和耗时，可生成 7 天来源健康报告
• 自动生成周复盘：持续信号、内容反馈、偏好类别、来源健康度和下周动作
• --editorial-packet 生成 Codex 精编包，由当前 Codex 模型做最终选稿和中文改写；Python 模板始终作为确定性兜底
• 仓库内置标准 Codex Skill、UI 元数据和便携 runner；可以从 Codex 直接调用并落盘 Markdown
• Codex 精编 Markdown 通过质检后会生成同名交互 HTML；手工修改过的 Markdown 也可单独重新渲染
• 自动过滤 AI 板块跑题内容，并合并同一链接或相似标题的重复报道
• 媒体与官方源交替混排，单个来源失败时保留其他可用板块
• 早报结尾自动生成简短的中英双语 Star 引导，并保留唯一的官方仓库链接

两维情报模型

每条信息同时回答两个问题：

• industry_layer：公司或产品位于上游、中游还是下游
• event_types：这次发生了模型发布、产品更新、采用增长、融资、并购、财报还是政策变化

资本不是产业链的“第四层”。例如，一家 AI 工作流公司完成融资后，仍属于下游应用，只是同时带有 funding 事件。这样既能看清整条产业链，也不会让融资新闻挤掉产品和应用信号。

当前官方覆盖

区域	模型组织/发布源	X 官方账号
美国	OpenAI、Anthropic/Claude、Google DeepMind、Meta AI/Llama、xAI/Grok、Microsoft AI/Phi、NVIDIA、Ai2、Amazon Nova、Perplexity、IBM Granite、Salesforce、Snowflake、Liquid AI、Nous Research、Cerebras、Prime Intellect、Inception、Stability AI、Black Forest Labs	@OpenAI、@AnthropicAI、@claudeai、@GoogleDeepMind、@AIatMeta、@SpaceXAI、@grok、@MicrosoftAI、@NVIDIAAI、@allen_ai、@AWSCloud、@perplexity_ai、@IBMResearch、@SalesforceDevs、@SnowflakeDB、@LiquidAI、@NousResearch、@Cerebras、@PrimeIntellect、@_inception_ai、@StabilityAI、@bfl_ai
中国	Qwen、DeepSeek、Z.ai/GLM、Kimi、MiniMax、腾讯混元、字节 Seed、阶跃星辰、百川、01.AI、小米 MiMo、InternLM、百度文心、华为盘古、讯飞星火、商汤日日新、美团 LongCat、快手 Kolors、OpenBMB/MiniCPM、OpenGVLab/InternVL、BAAI、Ant Ling、Wan、Skywork	@Alibaba_Qwen、@deepseek_ai、@Zai_org、@Kimi_Moonshot、@MiniMax_AI、@StepFun_ai、@ByteDanceSeed、@TencentHunyuan、@Baidu_Inc、@01AI_Yi、@BaichuanAI、@HuaweiCloud1、@SenseTimeGroup、@Meituan_LongCat、@OpenBMB、@BAAIBeijing、@AntLingAGI、@Alibaba_Wan、@Skywork_ai
其他	Mistral AI、Cohere Labs	@MistralAI、@cohere

产品方向	官方发布源	X 官方账号
AI 编程/Agent	Claude Code、OpenAI Codex、Cursor、GitHub Copilot、Cognition/Devin、Replit、Manus	@claudeai、@OpenAI、@cursor_ai、@GitHubCopilot、@cognition_labs、@Replit、@ManusAI
多模态模型	Runway、Stability AI、Black Forest Labs/FLUX、Midjourney、Ideogram、Luma、Pika、Adobe Firefly、Kling、Vidu、Wan	@runwayml、@StabilityAI、@bfl_ai、@midjourney、@ideogram_ai、@LumaLabsAI、@pika_labs、@AdobeFirefly、@Kling_ai、@ViduAI_official、@Alibaba_Wan
音频/音乐模型	ElevenLabs、Suno	@ElevenLabs、@suno_ai_
模型平台/生态	Hugging Face、OpenRouter、Together AI、Snowflake Cortex、Salesforce AI	@huggingface、@OpenRouter、@togethercompute、@SnowflakeDB、@SalesforceDevs

官网、Changelog 和模型卡用于确认事实；X 用于捕捉首发、预告、API/价格变更和产品动态。没有配置 X API 时，Codex 会读取精编包中的账号清单并联网检索，不影响直接调用。

若希望本地 Python 自动抓取全部官方账号，可选配置环境变量：

export X_BEARER_TOKEN="你的 X API Bearer Token"

不要把 Token 写进 config.yaml 或提交到 Git。

快速开始

git clone https://github.com/Rion-Wu-tech/ai-daily-briefing.git
cd ai-daily-briefing

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt

先跑离线验证：

python briefing.py --dry-run --no-save
python -m unittest discover -s tests

真实抓取并保存 Markdown 简报，标题链接可点击，每条后面跟一行简短中文解释：

python briefing.py

默认输出到：

outputs/briefing_YYYY-MM-DD.md

本地 Python 运行

不安装 Codex Skill 也可以独立运行：

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -r requirements.txt
python briefing.py --dry-run --no-save
python -m unittest discover -s tests

如果 dry-run 和测试都通过，再跑真实抓取并保存 Markdown：

python briefing.py

更完整的 agent 运行说明见 CODEX.md。

常用命令

# 离线样例数据，不访问外部网站
python briefing.py --dry-run

# 输出纯文本
python briefing.py --format text

# 输出 JSON，只打印不保存
python briefing.py --format json --no-save

# 直接从结构化数据生成交互 HTML
python briefing.py --format html

# 把 Codex 精编或手工修改后的 Markdown 转成交互 HTML
python skills/daily-briefing/scripts/render-briefing-html.py outputs/briefing_YYYY-MM-DD.md

# 输出 Codex 二次精编候选包
python briefing.py --editorial-packet --output-file outputs/editorial_packet.json

# 检查 Codex 精编后的每条链接是否紧跟具体中文概括
python skills/daily-briefing/scripts/validate-briefing.py outputs/briefing_YYYY-MM-DD.md

> **注意**：`validate-briefing.py` 校验的是**精编后**的 Markdown。直接裸跑 `python briefing.py` 生成的草稿不会通过该校验——每条链接后面需要先有具体的中文概括，这是 editorial 环节（`--editorial-packet`）做的事，不是抓取脚本能自动满足的。

# 只看过去 48 小时的模型发布与模型更新
python briefing.py --mode models --hours 48 --format markdown

# 只看过去 7 天 AI 视频赛道的产品与功能更新
python briefing.py --mode products --focus "AI视频" --hours 168 --format markdown

# 只看过去 24 小时的应用落地、采用和增长信号
python briefing.py --mode applications --hours 24 --format markdown

# 只看最近 7 天 AI 融资、并购、IPO 和财报
python briefing.py --mode funding --hours 168 --format markdown

# 生成包含上中下游、跨层联动、应用和资本事件的产业简报
python briefing.py --mode industry --hours 24 --format markdown

# 只看过去 24 小时可能爆火的 Agent 新闻
python briefing.py --mode hotspots --focus "Agent" --hours 24 --format markdown

# 临时调试，不读写跨日历史
python briefing.py --no-save --no-history

# 记录反馈：目标可以是 item_key、完整链接或唯一标题
python briefing.py --feedback "https://example.com/item" --feedback-action saved
python briefing.py --feedback "标题" --feedback-action published --feedback-note "已发 X"
python briefing.py --feedback "标题" --feedback-action dismissed

# 生成最近 7 天周复盘
python briefing.py --weekly-review

# 周复盘只打印，不保存
python briefing.py --weekly-review --no-save

# 指定输出文件
python briefing.py --format markdown --output-file outputs/today.md

配置

编辑 config.yaml：

sources:
  ai_news: "https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/"
  ai_official:
    - name: "OpenAI"
      url: "https://openai.com/news/rss.xml"
    - name: "Google DeepMind"
      url: "https://deepmind.google/blog/rss.xml"
    - name: "Hugging Face"
      url: "https://huggingface.co/blog/feed.xml"
  web3_news: "https://www.coindesk.com/"
  venture_news: "https://techcrunch.com/category/venture/"
  github_trending: "https://github.com/trending"
  hacker_news:
    url: "https://hn.algolia.com/api/v1/search"
    queries: ["AI agent", "LLM", "OpenAI", "Claude"]
  arxiv:
    url: "https://export.arxiv.org/api/query"
    query: "cat:cs.AI OR cat:cs.CL OR cat:cs.LG"
  huggingface_models: "https://huggingface.co/api/models"
  official_model_orgs:
    - name: "OpenAI"
      author: "openai"
    - name: "Meta Llama"
      author: "meta-llama"
    - name: "Qwen"
      author: "Qwen"
    - name: "DeepSeek"
      author: "deepseek-ai"
  model_changelogs:
    - name: "Mistral AI"
      url: "https://docs.mistral.ai/resources/changelogs"
      parser: "mistral"
    - name: "QwenCloud"
      url: "https://docs.qwencloud.com/changelog/models"
      parser: "qwen"
  industry_feeds:
    - name: "NVIDIA Blog"
      url: "https://blogs.nvidia.com/feed/"
      track: "infrastructure"
      layer_hint: "upstream"
      authority: "official"
    - name: "Product Hunt"
      url: "https://www.producthunt.com/feed"
      track: "applications"
      layer_hint: "downstream"
      authority: "community"
      discovery_only: true
    - name: "Crunchbase News"
      url: "https://news.crunchbase.com/feed/"
      track: "capital"
      layer_hint: "downstream"
      authority: "media"
      discovery_only: true
  aihot: "https://aihot.today/ai-news"

output:
  format: "markdown"
  language: "zh"
  output_dir: "outputs"

limits:
  ai_news: 10
  ai_official_per_source: 3
  official_model_releases_per_org: 2
  model_changelog_per_source: 3
  model_releases: 8
  industry_chain_per_layer: 3
  application_trends: 6
  ai_funding: 6
  cross_layer_connections: 3
  web3_news: 3
  venture_news: 5
  github_projects: 10
  topics: 5

quality:
  max_feed_age_days: 10
  model_release_max_age_days: 14
  funding_min_source_count: 2
  similarity_threshold: 0.76
  min_similarity_tokens: 4

history:
  enabled: true
  database: "data/briefing_history.sqlite3"

输出格式

支持三种格式，默认是 markdown：

• markdown：默认，带可点击链接，适合文章草稿、公众号、飞书、Obsidian 二次整理
• text：适合 Telegram、微信、即时消息
• json：适合接到自动化工作流里继续处理

默认 Markdown 结构：

相比昨天的新变化
AI 产业链全景
产业链联动
最新模型发布与更新
产品与工具更新
应用层趋势
可能爆火的 AI 新闻
AI 投融资与商业化
模型公司官方账号动态
今日必须看
适合发 X 的选题
B端/商业机会
持续跟踪
X 草稿
AI 热点
Web3 热点
投资 & 经济
GitHub 优质项目
今日选题素材
支持这个项目 / Support the Project

项目结构

briefing.py        # CLI 和核心抓取逻辑
briefing_store.py  # SQLite 跨日历史与排名轨迹
config.yaml        # 数据源、输出格式、数量限制
CODEX.md           # Codex/agent 运行说明
AGENTS.md          # 给 Codex 的仓库维护指令
scripts/           # Codex Skill 安装脚本
skills/daily-briefing/ # 可直接安装和调用的 Codex Skill
tests/             # 单元测试
outputs/           # 生成结果，本地目录，不提交 Git

反馈动作对应关系：

动作	含义	对排序的影响
opened	打开阅读	轻微正向
saved	收藏	正向
drafted	写成草稿	较强正向
published	已经发布	最强正向
dismissed	没价值	负向

反馈影响有上下限，只调整同一条、同一来源和同一类别，不会覆盖五维基础评分。

其他 Agent 使用

根目录的 SKILL.md 保留给其他 Agent 兼容使用；Codex 的标准 Skill 位于 skills/daily-briefing/SKILL.md。所有入口共用同一个 Python 内核：

python briefing.py --format markdown

开发验收

改完代码后至少跑：

python -m compileall briefing.py briefing_store.py
python -m unittest discover -s tests
python briefing.py --dry-run --no-save

如果改了抓取逻辑，再跑一次：

python briefing.py --no-save

License

MIT

---

TalentDelta provenance record (added at packaging; revised in the 2026-10-06 rework)

• Packaged for: TalentDelta catalogue (draft; gated by review)
• Upstream: https://github.com/Rion-Wu-tech/ai-daily-briefing
• Pinned commit: 835a28fb11d3c22719e0d8b0167028ae2896554e (2026-08-26)
• Licence: MIT - the upstream LICENSE file ships unchanged
• Upstream author credit: Rion Wu
• Runtime: Python 3.11+ (requirements.txt) for the collector scripts; a Codex or Hermes agent runtime for the $daily-briefing command; Telegram delivery optional
• Changes made at packaging: this section was appended to README.md, plus the note under 常用命令 about validate-briefing.py requiring the editorial pass.
• Changes made in the 2026-10-06 rework (after review declined the first version): the upstream author's personal context files were replaced with neutral templates (USER.md, SOUL.md, IDENTITY.md, MEMORY.md) or removed and replaced by a template (memory/*.md -> memory/README.md); the ClawHub install leftovers were removed (.clawhub/, .openclaw/, skills/openclaw-skill-vetter/.clawhub/, skills/openclaw-skill-vetter/_meta.json); skills/openclaw-skill-vetter/ itself is kept and declared. HEARTBEAT.md was already a comment-only stub and is unchanged. LICENSE, the upstream URL and the author credit are retained, as the MIT licence requires. No other file changed.
• Safety read of the packaged archive (packaging time, 2026-10-06): no live secrets or credentials. Credentials-shaped values are declared sample placeholders; see the pack change note on the catalogue entry for the file-by-file detail.