info-feed-aggregator
多源信息聚合与精炼报告工具。从学术数据库（arXiv、Semantic Scholar、IEEE Xplore、Crossref） 和社交媒体（微信公众号、小红书、RSS）聚合搜索结果，经去重评分后生成精炼分析报告（PDF）， 包含方向分类、核心贡献提炼、趋势分析与推荐精读。 触发词：搜论文、学术搜索、信息聚合、论文监控、搜公众号、feed、aggregate
npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill info-feed-aggregator --agent claude-code
Same command for any agent — swap --agent for codex, cursor, copilot.
Weekly change comes from our own snapshots, not the repository page — it measures attention, not adoption.
# Info Feed Aggregator 多源信息聚合 Skill —— 从学术论文到社交媒体，一站式搜集、去重、评分、报告。 ## 能力概览 | 来源 | 状态 | 说明 | |------|------|------| | arXiv | 默认开启 | 免费 API，无需密钥 | | Semantic Scholar | 默认开启 | 免费 API，1000次/5min | | IEEE Xplore | 默认开启 | 直接搜索，无需密钥 | | Crossref | 可选 | 免费，补充 DOI 元数据 | | 微信公众号 | 默认开启 | 搜狗微信搜索，无需配置 | | 小红书 | 暂停 | 搜索引擎索引有限，后续接入 | | 通用 RSS | 可选 | 任意 RSSHub 路由 | ## 工作流 ### 1. 即时搜索（Ad-hoc） 当用户请求搜索特定关键词时： ```bash cd /Users/zhanglinghao/Documents/Code/Skills/skills/info-feed-aggregator python3 scripts/search.py --keywords "关键词1" "关键词2" --max-results 20 ``` 读取 stdout 输出的 JSON 摘要，获取报告文件路径，然后读取 Markdown 报告并呈现给用户。 **参数说明：** - `--keywords`：搜索关键词列表（支持中英文） - `--sources`：指定数据源（默认使用所有已启用源），如 `--sources arxiv semantic_scholar` - `--max-results`：最大结果数（默认 20） - `--time-range`：时间范围，如 `7d`（7天）、`30d`（30天）、`1y`（1年） - `--language`：报告语言 `zh` 或 `en` - `--output-format`：原始报告输出格式 `json`、`markdown`、`pdf`、`both`（默认 `both` = JSON + MD）。注意：精炼报告 PDF 由 Section 4 流程单独生成，不受此参数控制 ### 2. Profile 定时搜索 当用户要求按预设方案搜索时： ```bash python3 scripts/search.py --profile daily_academic ``` Profile 文件位于 `config/profiles/` 目录，定义了多个搜索主题（topic），每个主题包含关键词、分类、时间范围等。 **列出可用 Profile：** ```bash python3 scripts/search.py --list-profiles ``` ### 3. 健
- 能力概览
- 工作流
- 1. 即时搜索（Ad-hoc）
- 2. Profile 定时搜索
- 3. 健康检查
- 4. 精炼报告生成（核心输出）
- 5. 深度分析（可选后续步骤）
- 配置
- 数据源配置
- 搜索 Profile
- 输出示例
- 依赖安装
- 定时任务
cd /Users/zhanglinghao/Documents/Code/Skills/skills/info-feed-aggregator
python3 scripts/search.py --keywords "关键词1" "关键词2" --max-results 20
python3 scripts/search.py --profile daily_academic
python3 scripts/search.py --list-profiles
python3 scripts/search.py --health
python3 scripts/render_pdf.py -i reports/{timestamp}_briefing.md -o reports/{timestamp}_briefing.pdf
pip install requests feedparser
PDF 渲染依赖（pandoc + xelatex）
brew install pandoc
brew install --cask mactex # 或 basictex + 手动安装 CJK 包What does the info-feed-aggregator skill do?
多源信息聚合与精炼报告工具。从学术数据库（arXiv、Semantic Scholar、IEEE Xplore、Crossref） 和社交媒体（微信公众号、小红书、RSS）聚合搜索结果，经去重评分后生成精炼分析报告（PDF）， 包含方向分类、核心贡献提炼、趋势分析与推荐精读。 触发词：搜论文、学术搜索、信息聚合、论文监控、搜公众号、feed、aggregate
How do I install it?
Run `npx skills add majiayu000/claude-skill-registry --skill info-feed-aggregator --agent claude-code` — it drops the skill into your project so the agent can pick it up. Swap the --agent value for codex, cursor or copilot if you use one of those.
Where does this skill come from?
From majiayu000/claude-skill-registry, a repository with 534 stars. We read it straight from the repository tree rather than a submitted listing, so what you see here is what is actually published.
Is a popular skill a good skill?
Not necessarily. Stars measure attention, not adoption — a repository can trend for a week and be abandoned. That is why we show the weekly change from our own snapshots next to the total, instead of a single flattering number.