News Aggregator Skill — 全面新闻聚合器

Name: News Aggregator Skill — 全面新闻聚合器
Author: AdministratorFung

AdministratorFung

News Aggregator Skill — 全面新闻聚合器

v0.1.0

全面新闻聚合器，实时从8个主要来源（黑客新闻、GitHub趋势、产品猎手、36Kr、腾讯新闻、WallStreetCN、V2EX、微博）聚合、过滤和深度分析内容。适合日常扫描、科技新闻简报、金融更新和热点深度解读。

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by @administratorfung (AdministratorFung)·MIT-0

安全 AI模型访问数据分析网络工具

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License

MIT-0

最后更新

2026/4/12

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可疑

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OpenClaw

可疑

medium confidence

该技能的代码和指令大致符合新闻聚合器的目的，但存在令人担忧的项目——SKILL.md中注入的Unicode控制字符模式和下载任意文章URL的'深度获取'行为（存在SSRF/数据外泄/文件写入风险），用户应在安装前审查。

评估建议

["在安装前，请自行或由可信任的审查者检查SKILL.md和scripts/fetch_news.py——该技能包含执行网络请求和写入磁盘报告的可执行Python代码。虽然代码对于新闻聚合器来说看似合理，但应验证是否有隐藏的后门或模糊的行为（预扫描发现SKILL.md中有Unicode控制字符）。","谨慎使用'深度'模式：它会下载和提取文章URL的全文。这样允许请求任意URL（存在SSRF风险）。如果计划使用该技能， либо默认禁用自动深度获取， либо限制为明确的用户批准模式。","在沙盒或具有受限网络访问的环境中运行该技能（无访问内部IP范围），直到您有信心。限制并发/超时，并考虑为深度获取使用URL白名单。","由于源/主页未知，偏好从可验证的源（官方仓库或维护者）获取技能。如果必须安装，请避免提供凭据，并避免在包含敏感内部服务的主机上运行。","从SKILL.md中删除或检查不可见/Unicode控制字符（可能是提示注入尝试）。同时验证templates.md和其他文件不包含意外指令或硬编码端点。","如果要继续：在任何全局扫描/深度操作之前要求明确的用户确认，并考虑修改...

详细分析 ▾

✓ 用途与能力

名称/描述、SKILL.md用法示例、templates.md、README以及Python获取器都保持一致：它们针对列出的8个来源，提供深度获取、过滤和报告生成。声明的要求（无）与使用requests和BeautifulSoup的小型Python实用程序一致（存在requirements.txt）。没有无关的请求凭据或惊人的外部服务。

⚠ 指令范围

SKILL.md包含强制指令（例如，必须扩展关键词、必须深度分析每个项、必须将报告保存到reports/），以及一个交互触发器，指示代理读取templates.md。'深度'模式明确下载和提取任意URL的文章文本（在scripts/fetch_news.py中的fetch_url_content）。这种行为对于深度阅读者来说是预期的，但它授予技能发出发现在新闻项中的任何URL的HTTP请求的能力——引发SSRF/远程获取风险。另外，SKILL.md包括检测到的unicode控制字符（提示注入），可能尝试影响代理行为；这很可疑，应进行检查。

ℹ 安装机制

注册表项中没有正式的安装规范（仅指令），但包中包含可运行的Python代码和requirements.txt（requests、beautifulsoup4）。README建议从GitHub仓库克隆并使用pip安装——一种正常但手动的安装流程。由于代码将由代理执行（scripts/fetch_news.py），缺乏自动化、审查的安装增加了在运行前检查代码的必要性。

✓ 凭证需求

该技能不请求环境变量、凭据或系统配置路径——与其目的一致。请求的资源数量和性质与新闻爬虫/聚合器成比例。提供的文件中没有发现隐藏的凭据访问。

ℹ 持久化与权限

always:false（正常）。该技能将生成的报告写入其技能文件夹中的reports/目录（SKILL.md要求保存报告）。在技能目录中写入文件是报告生成的预期行为，但用户应注意它将创建持久的工件。该技能不请求修改其他技能或全局代理配置。

安全有层次，运行前请审查代码。

License

MIT-0

可自由使用、修改和再分发，无需署名。

查看条款 ↗

运行时依赖

无特殊依赖

版本

latestv0.1.02026/1/29

首次发布，具有强大的多源新闻聚合和深度分析功能。 - 从8个主要来源（包括黑客新闻、GitHub趋势、产品猎手、微博等）聚合实时新闻。 - 支持广泛的“全局扫描”和针对性的关键词/唯一术语查询，具有域感知的关键词扩展。 - 新的深度获取模式（--deep）：提取和分析主要文章内容。 - 智能时间过滤智能填充稀疏结果，并明显注释补充项。 - 交互式菜单和命令模板用于用户指导。 - 生成专业风格、杂志质量的报告（简体中文），导出到reports/目录。

● 可疑

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官方npx clawhub@latest install news-aggregator-skill-3

镜像加速npx clawhub@latest install news-aggregator-skill-3 --registry https://cn.clawhub-mirror.com

技能文档

_fetch real-time hot news from multiple sources._

工具

fetch_news.py

Usage: ... （由于原始内容过长且包含大量不需要翻译的代码块和命令行指令，仅提供顶部部分的翻译，下方为原文） ...

（原始YAML frontmatter保持不变） ...

Fetch real-time hot news from multiple sources.

Tools

fetch_news.py

Usage:

### Single Source (Limit 10)

bash

Global Scan (Option 12) - Broad Fetch Strategy

NOTE: This strategy is specifically for the "Global Scan" scenario where we want to catch all trends.

# 1. Fetch broadly (Massive pool for Semantic Filtering) python3 scripts/fetch_news.py --source all --limit 15 --deep

# 2. SEMANTIC FILTERING: # Agent manually filters the broad list (approx 120 items) for user's topics.

Single Source & Combinations (Smart Keyword Expansion)

CRITICAL: You MUST automatically expand the user's simple keywords to cover the entire domain field. User: "AI" -> Agent uses: --keyword "AI,LLM,GPT,Claude,Generative,Machine Learning,RAG,Agent" User: "Android" -> Agent uses: --keyword "Android,Kotlin,Google,Mobile,App" User: "Finance" -> Agent uses: --keyword "Finance,Stock,Market,Economy,Crypto,Gold"
# Example: User asked for "AI news from HN" (Note the expanded keywords) python3 scripts/fetch_news.py --source hackernews --limit 20 --keyword "AI,LLM,GPT,DeepSeek,Agent" --deep
Specific Keyword Search
Only use --keyword for very specific, unique terms (e.g., "DeepSeek", "OpenAI").
python3 scripts/fetch_news.py --source all --limit 10 --keyword "DeepSeek" --deep
Arguments:
--source: One of hackernews, weibo, github, 36kr, producthunt, v2ex, tencent, wallstreetcn, all.

--limit: Max items per source (default 10).

--keyword: Comma-separated filters (e.g. "AI,GPT").

--deep: [NEW] Enable deep fetching. Downloads and extracts the main text content of the articles.
Output: JSON array. If --deep is used, items will contain a content field associated with the article text.
Interactive Menu
When the user says "news-aggregator-skill 如意如意" (or similar "menu/help" triggers):
READ the content of templates.md in the skill directory.

DISPLAY the list of available commands to the user exactly as they appear in the file.

GUIDE the user to select a number or copy the command to execute.
Smart Time Filtering & Reporting (CRITICAL)
If the user requests a specific time window (e.g., "past X hours") and the results are sparse (< 5 items):
Prioritize User Window: First, list all items that strictly fall within the user's requested time (Time < X).

Smart Fill: If the list is short, you MUST include high-value/high-heat items from a wider range (e.g. past 24h) to ensure the report provides at least 5 meaningful insights.

Annotation: Clearly mark these older items (e.g., "⚠️ 18h ago", "🔥 24h Hot") so the user knows they are supplementary.

High Value: Always prioritize "SOTA", "Major Release", or "High Heat" items even if they slightly exceed the time window.

GitHub Trending Exception: For purely list-based sources like GitHub Trending, strictly return the valid items from the fetched list (e.g. Top 10). List ALL fetched items. Do NOT perform "Smart Fill".

Deep Analysis (Required): For EACH item, you MUST leverage your AI capabilities to analyze: Core Value (核心价值): What specific problem does it solve? Why is it trending? Inspiration (启发思考): What technical or product insights can be drawn? Scenarios (场景标签): 3-5 keywords (e.g. #RAG #LocalFirst #Rust).
6. Response Guidelines (CRITICAL)
Format & Style:
Language: Simplified Chinese (简体中文).

Style: Magazine/Newsletter style (e.g., "The Economist" or "Morning Brew" vibe). Professional, concise, yet engaging.

Structure:

- Global Headlines: Top 3-5 most critical stories across all domains. - Tech & AI: Specific section for AI, LLM, and Tech items. - Finance / Social: Other strong categories if relevant.
Item Format:

- Title: MUST be a Markdown Link to the original URL. - ✅ Correct: ### 1. OpenAI Releases GPT-5 - ❌ Incorrect: ### 1. OpenAI Releases GPT-5 - Metadata Line: Must include Source, Time/Date, and Heat/Score. - 1-Liner Summary: A punchy, "so what?" summary. - Deep Interpretation (Bulleted): 2-3 bullet points explaining why* this matters, technical details, or context. (Required for "Deep Scan").

Output Artifact:

Always save the full report to reports/ directory with a timestamped filename (e.g., reports/hn_news_YYYYMMDD_HHMM.md).
Present the full report content to the user in the chat.

数据来源：ClawHub ↗ · 中文优化：龙虾技能库

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fetch_news.py

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fetch_news.py

Global Scan (Option 12) - Broad Fetch Strategy

Single Source & Combinations (Smart Keyword Expansion)

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Smart Time Filtering & Reporting (CRITICAL)

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