基于本地记忆系统的个性化新闻简报工具，支持兴趣学习、多源验证与格式定制，数据完全本地存储
说明：
## 核心用法
News Skill 是一个个性化新闻简报生成工具，通过本地记忆系统持续学习用户的阅读偏好。首次使用时，系统会询问用户的具体兴趣领域（如”70% AI, 30% markets”）、格式偏好（要点/叙事/仅标题）和推送时机（晨间/晚间/按需），构建 `~/news/memory.md` 个人档案。后续每次简报前自动读取记忆文件，确保内容精准匹配。
简报遵循”事实优先，分析其次”原则：先陈述事件、标注时间、注明来源，再提供解读。针对争议性话题强制要求双源以上报道，明确标注来源分歧与编辑立场。
### 显著优点
– **完全本地化**：用户偏好、阅读历史均存储于 `~/news/` 目录，无外部数据传输
– **持续学习**：通过 `history.md` 追踪用户互动，主动建议档案优化
– **质量控制**：内置防虚构规则，不确定信息明确标注，避免幻觉风险
– **结构化输出**：晨间简报限制 5-7 条，避免信息过载
### 潜在局限
– 依赖用户主动维护记忆系统，初期配置成本较高
– 未集成实时抓取功能，需配合 `scrape` skill 使用
– 多源验证依赖用户提供的可信源清单，源质量直接影响输出
### 适合人群
信息密集型工作者（投资者、研究人员、政策分析师）、需要定制化资讯流但担忧隐私泄露的用户，以及希望减少算法推荐依赖的主动信息管理者。
### 常规风险
– 若用户长期不更新 `sources.md`，可能形成信息茧房
– 本地文件损坏可能导致偏好丢失，需建议定期备份
– 与第三方抓取工具配合时，需额外注意抓取源的可靠性
© 版权声明
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