ai-coding-weekly-report

AI 编程周报生成器

概述

本 Skill 实现「AI 编程领域」中文周报的端到端生成：从多源数据采集，经中文摘要、价值影响判断、去重、评分，筛选 Top 15 条目供人工确认，最终一次性产出三种分发格式。

核心定位：聚焦「AI 编程」赛道 — AI IDE（Cursor / Windsurf / claude code、open code 、codex 等）、AI 编程 Agent、Coding LLM、MCP、Prompt 工程、Vibe Coding、AI 辅助开发最佳实践。

产出目录：所有输出文件存放至项目根目录下 output/ai-coding-weekly-report/，命名格式 [类型]_[YYYYMMDD-HHmm].[ext]。

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执行流程

Phase 0：环境准备

1. 确认产出目录存在，不存在则创建：output/ai-coding-weekly-report/
2. 记录当前日期时间，用于文件命名（格式 YYYYMMDD-HHmm）
3. 确定本次周报覆盖的时间范围（默认过去 7 天）

Phase 1：数据采集

从两类来源并行采集：

1A. 自动采集（必选）

读取 references/sources.md 获取完整数据源清单，使用 WebSearch 逐一扫描以下维度：

• 模型发布：新模型、版本更新、基准测试结果
• 工具更新：AI IDE、编程插件、Agent 框架的新版本 / 新功能
• 开源项目：GitHub 热门 AI 编程相关项目、重要 Release
• 论文 & 研究：与代码生成、AI 辅助开发直接相关的论文
• 社区动态：重要讨论、最佳实践分享、行业趋势

采集策略：

对 sources.md 中每个源，执行 WebSearch：
  搜索词 = "[源名称] AI coding / AI programming [本周日期范围]"
  补充搜索 = "[源名称] release / update / announcement [本周日期范围]"

每条采集结果记录为结构化条目：

{
  "title_zh": "中文标题（必须是自然中文，不直接照搬英文）",
  "title_original": "英文原标题或原文标题",
  "source": "来源名称",
  "url": "原始链接",
  "url_secondary": "备用/补充链接（可选）",
  "date": "YYYY-MM-DD",
  "category": "分类标签",
  "summary_zh": "中文摘要（2-3句，解释发生了什么）",
  "value_zh": "价值说明（1-2句，说明为什么值得程序员关注）",
  "impact_zh": "影响判断（1-2句，说明对 AI 编程工作流/工具选择/学习路径的影响）",
  "quote_links": [
    {
      "label": "引用来源名称",
      "url": "真实引用链接"
    }
  ],
  "summary_original": "原文摘要或英文事实摘录（可选，仅用于核对，不进入正文主叙事）"
}

中文可读性硬约束：

• title_zh、summary_zh、value_zh、impact_zh 必须使用中文输出。
• 英文产品名、模型名、项目名保留原文；解释性文字必须是中文。
• 不得只翻译标题后堆英文摘要；每条至少说明「发生了什么」「为什么重要」「会影响谁/什么工作流」。
• quote_links 至少包含 1 个真实链接；优先官方公告、Changelog、GitHub Release、论文页或权威媒体报道。

1B. 人工补充（可选）

检查项目中是否存在 manual-input.md 文件（搜索顺序：项目根目录 → output/ai-coding-weekly-report/ 目录 → 兼容旧目录 output/weekly-report/）。

• 文件存在且有内容：解析其中的条目，合并到采集池
• 文件不存在或为空：静默跳过，不报错

manual-input.md 的格式模板参见 assets/manual-input-template.md。

Phase 2：内容分析

对采集池中所有条目执行以下处理：

2A. 分类

为每条内容打上分类标签（可多标签）：

分类	说明
IDE	Cursor / Windsurf / VS Code AI 插件等
CLI	Claude Code / Aider / Continue 等命令行工具
Agent	AI 编程 Agent、自主编码系统
MCP	Model Context Protocol 相关
LLM	大模型发布、能力评测、API 更新
Framework	LangChain / CrewAI / AutoGen 等框架
Prompt	Prompt 工程、提示词技巧
Practice	AI 编程最佳实践、工程化方法论
VibeCoding	Vibe Coding 相关讨论与案例
Paper	学术论文
Open Source	开源项目
Industry	行业趋势、融资、战略动态