--- slug: "timeline-digest" name: "timeline-digest" version: 1.0.1 displayName: "时间线摘要工具-专业版" summary: "企业级X/Twitter时间线摘要平台,支持定时调度/智能分类/多源聚合/自动推送。时间线摘要工具专业版,面向企业和专业用户的高级X/Twitter时间线信息聚合平台。核心能力: - 全时间" summary_zh: "企业级X/Twitter时间线摘要平台,支持定时调度/智能分类/多源聚合/自动推送。时间线摘要工具专业版,面向企业和专业用户的高级X/Twitter时间线信息聚合平台。核心能力: - 全时间" license: "MIT" edition: "pro" description: |- 时间线摘要工具专业版,面向企业和专业用户的高级X/Twitter时间线信息聚合平台。核心能力: - 全时间线抓取(For You + Following + 自定义列表) - 智能分类摘要(AI分类:科技/加密货币/商业洞察/其他) - 高级语义过滤与降噪 - 定时自动调度与增量处理 - 多源信息聚合(X/Twitter + RSS + 自定义源) - 自动推送通知(Telegram/邮件/Webhook) - 状态管理与云端同步 - 摘要分析仪表盘与趋势追踪 适用场景: - 企业舆情监控与行业动态追踪 tags: - 沟通协作 - 信息聚合 - X/Twitter - 企业级 - 智能摘要 - 自动化 - 工具 - 效率 - 工作流 - 创意 - 图像 - 通信 - python - digest - aggregator - json - 示例数据 tools: - read - exec - glob - grep homepage: "" category: "Automation" --- # 时间线摘要工具-专业版 ## 付费版专享能力 | 能力 | 免费版 | 付费版 | |---|---|---| | 基础功能 | 支持 | 支持 | | 时间线摘要工具-专业版支持定时调度 | 不支持 | 支持 | | 复杂工作流可视化编排 | 不支持 | 支持 | | 条件分支与异常重试 | 不支持 | 支持 | | 定时触发与事件驱动 | 不支持 | 支持 | | 执行日志与审计追踪 | 不支持 | 支持 | ## 核心能力 ### 1. 智能分类摘要 PRO版通过LLM对去重后的推文进行智能分类和中文摘要生成. > 详细代码示例已移至 `references/detail.md` **输入**: 用户提供智能分类摘要所需的指令和必要参数. **处理**: 解析智能分类摘要的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态. ### 2. 定时自动调度 PRO版支持cron式定时调度,自动执行摘要生成流程. **输入**: 用户提供定时自动调度所需的指令和必要参数. ### 3. 多源信息聚合 除X/Twitter时间线外,PRO版支持聚合RSS源和自定义信息源. **输入**: 用户提供多源信息聚合所需的指令和必要参数. **处理**: 解析多源信息聚合的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态. **输出**: 返回多源信息聚合的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志. **输入**: 用户提供自动推送通知所需的指令和必要参数. **处理**: 解析自动推送通知的输入参数,执行核心处理逻辑,返回结构化结果和执行状态. **输出**: 返回自动推送通知的处理结果,包含执行状态码、结果数据和执行日志. # ## 快速开始 1. 确认运行环境满足依赖说明中的要求 2. 在AI Agent对话中调用本技能,提供必要的输入参数 3. 检查输出结果,根据需要进行后续处理 > 详细的输入输出格式请参考下方章节说明。 ## 适用场景 ### 场景一:企业舆情自动监控 企业设置每6小时自动抓取X/Twitter时间线,生成分类摘要并推送到Telegram群组. ```python config = { "intervalHours": 6, "fetchLimitForYou": 100, "fetchLimitFollowing": 60, "maxItemsPerDigest": 25, "notifications": { "telegram": { "enabled": True, "bot_token": "YOUR_BOT_TOKEN", "chat_id": "@company_pr_monitor" } } } # ... scheduler = DigestScheduler(config) scheduler.start() ``` ### 场景二:投资研究信息聚合 投资团队聚合X/Twitter和多个RSS源,生成每日投资简报. ```python aggregator = MultiSourceAggregator() aggregator.add_twitter_source("X-Crypto", limit=100) aggregator.add_rss_source("CoinDesk", "https://feeds.coindesk.com/coinbase") aggregator.add_rss_source("TechCrunch", "https://techcrunch.com/feed/") # ... all_items = aggregator.fetch_all() digest = SmartDigestGenerator().generate_smart_digest(all_items) # ... pusher = NotificationPusher({ "email": { "enabled": True, "from": "digest@company.com", "to": "research@company.com", "smtp_host": "smtp.company.com", "smtp_port": 587, "username": "digest@company.com", "password": "PASSWORD" } }) pusher.push_email(digest["digestText"]) ``` ### 场景三:内容团队素材采集 内容团队定期采集时间线中的热门话题,作为创作素材. ```python aggregator = MultiSourceAggregator() aggregator.add_twitter_source("X-Trending", limit=200) # ... items = aggregator.fetch_all() digest = SmartDigestGenerator().generate_smart_digest(items) # ... for section in digest["sections"]: print(f"\n{section['icon']} {section['category_name']} - {section['count']}条素材") for item in section["items"][:5]: print(f" • {item['author']}: {item['summary']}") print(f" {item['url']}") ``` ## 使用流程 ### 从免费版升级 ```bash skill-platform skills install timeline-digest-tool-pro skill-platform gateway restart # ... ``` ### 全新安装 ```bash bird --version python3 --version # ... skill-platform skills install timeline-digest-tool-pro # ... python3 init_config.py --interval 6 --output config.json # ... python3 setup_notifications.py --telegram --email # ... python3 start_scheduler.py --config config.json ``` # ## 输入格式 | 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | |:-----|:-----|:-----|:-----| | content | string | 否 | timeline-digest处理的内容输入 |, | | content | string | 否 | timeline-digest处理的内容输入 |, 可选值: json/text/markdown | | style | string | 否 | 输出风格, 参考 `references/style.md` | ## 输出格式 ```json { "success": true, "data": { result: "digest 相关配置参数", result: "digest 相关配置参数", result: "digest 相关配置参数", "metadata": { "template_used": "reviewer", "word_count": 0, "style": "专业" } }, "error": null } ``` 输出模板参考: `assets/output.json` ## 异常处理 | 错误场景 | 原因 | 处理方式 | |---:|---:|---:| | 配置错误 | 参数缺失或格式错误 | 检查依赖说明中的配置要求 | | 运行时错误 | 运行环境不满足 | 确认运行环境符合依赖说明 | | 网络错误 | 连接超时或不可达 | ## 依赖说明 ### 运行环境 - **Agent平台**: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等) - **操作系统**: Windows / macOS / Linux - **Python**: 3.8+ - **网络环境**: 需可访问X/Twitter服务和推送服务 ### 第三方依赖 | 依赖项 | 类型 | 是否必需 | 获取方式 | |:---:|:---:|:---:|:---:| | bird | CLI工具 | 必需 | 参考bird工具文档安装 | | Python 3.8+ | 运行时 | 必需 | python.org 下载 | | LLM API | API | 必需 | 由Agent内置LLM提供 | | feedparser | Python库 | 可选 | `pip install feedparser` | | requests | Python库 | 可选 | `pip install requests` | | schedule | Python库 | 可选 | `pip install schedule` | ### API Key 配置 - bird工具的认证(cookie)由bird工具自行管理 - Telegram推送需要Bot Token(通过 @BotFather 创建) - 邮件推送需要SMTP账号密码 - Webhook推送需要目标URL和认证Token - LLM智能摘要由Agent内置LLM提供,无需额外Key ### 可用性分类 - **分类**: MD+EXEC() - **说明**: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent执行时间线摘要和推送任务 - **运行模式**: 本地脚本执行 + 定时调度 + 远程推送 - **安全等级**: 只读抓取操作;推送通知需配置认证凭证;状态文件支持云端加密同步 - **兼容性**: 与免费版(timeline-digest-tool-free)完全兼容,支持无缝升级 ## 案例展示 ### 示例1: 基础用法 **输入**: ```json { "content": "示例数据", "content": "示例数据", "style": "示例数据" } ``` **输出**: ``` 示例数据 ``` ### 示例3: 边界情况 - 边界情况 **输入**: ```json { "content": "示例数据" } ``` **输出**: ``` 示例数据 ``` ## 常见问题 ### Q1: PRO版的智能分类准确率如何? **A:** PRO版使用关键词匹配+LLM语义分析双重分类机制。对于明确领域的内容(如AI、加密货币)准确率较高。用户可通过配置自定义分类关键词来提升特定领域的分类准确率. ### Q2: 定时调度如何保证不遗漏推文? **A:** PRO版使用增量过滤机制,每次运行只处理上次运行后的新推文。状态文件记录已处理的推文ID,即使调度间隔较长也不会遗漏。状态文件保留30天的记录,确保去重有效. ### Q3: 多源聚合会增加API调用吗? **A:** X/Twitter源的抓取通过bird工具完成,不额外增加API调用。RSS源是标准HTTP请求,不涉及API限制。自定义源取决于具体实现。建议合理设置抓取频率,避免对源站造成压力. ### Q4: 推送通知支持哪些渠道? **A:** PRO版支持Telegram Bot推送、邮件推送(SMTP)和Webhook推送。Webhook可对接Slack、飞书、企业微信等支持Webhook的平台. ### Q5: 状态文件可以云端同步吗? **A:** PRO版支持状态文件云端同步,适合多设备或团队共享去重状态的场景。配置中设置 `cloud_sync` 相关参数即可启用. ### Q6: 如何与免费版协作? **A:** PRO版与免费版完全兼容。免费版的状态文件格式与PRO版一致,升级后直接继承。免费版用户手动生成的JSON摘要也可以导入PRO版进行智能分类处理. ## 错误处理 | 错误场景(续)| 原因 | 处理方式 | |:---------|---------:|:---------| | LLM响应超时或无响应 | 网络延迟或模型负载过高 | ，请求；确认Agent平台LLM服务正常 | | 输入内容格式不正确 | 用户输入不符合skill预期格式 | 检查输入是否符合skill使用说明中的格式要求，参考示例章节 | | 执行结果与预期不符 | 指令描述不够明确或上下文不足 | 提供更详细的指令描述，补充必要的上下文信息 | | 命令执行失败 | 运行环境不满足要求或权限不足 | 确认运行环境符合依赖说明中的要求；检查命令权限设置 |