前言¶
跟踪国家发改委、工信部以及地方科技经信部门发布的政策，往往要每天打开多个官网翻列表，再手工筛「人工智能」「工业互联网」等关键词。信息分散、重复劳动多，还容易漏掉当天的新条目。
SkillHub 上的 finding（坐标 @user_6ed3129a/finding，包内展示名为「智数洞察情报雷达」）把多源抓取、关键词过滤、文本日报生成和企业微信推送串成一条流水线。下面介绍它是什么、能做什么，以及如何在本地安装与跑通。
这是什么¶
finding 是社区来源（community）的 Agent Skill，分类为 knowledge-management，当前版本 1.0.0，由 SkillHub 用户 user_6ed3129a 发布。SkillHub 页面标注作者为 CAPOOCAT；包内 manifest.json 中作者字段为 OpenClaw Skill Developer。
定位可以概括为：面向国家与四川省多个政府部门站点的政策信息自动采集与日报推送工具，默认聚焦人工智能、智能制造、工业互联网等相关关键词。它解决的是「多站巡检 + 筛选 + 归档 + 通知」这一整条链路，而不是单次问答式检索。
官方入口：
- SkillHub 页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_6ed3129a/finding
- API 坐标：https://api.skillhub.cn/user_6ed3129a/finding
核心功能¶
以下能力均来自包内 SKILL.md 与 __init__.py 的实现说明。
多源政策信息采集¶
脚本内置 GOVERNMENT_SOURCES，覆盖：
- 国家层面：国家发改委、国家能源局、国家数据局（配置 URL 指向
samr.gov.cn）、工信部、科技部 - 地方层面：四川省科技厅、四川省经信厅、四川省发改委
对国家发改委、工信部使用专用 HTML 解析；其余站点走通用链接抽取逻辑。
智能关键词筛选¶
默认关键词包括：人工智能、AI、智能制造、工业智能、工业互联网、产业互联网、具身智能、数字经济、数字化转型、智能工厂。标题命中任一关键词的条目会进入当日汇总。
能力接口 collect_policy 支持通过参数 sources、keywords 覆盖默认数据源与关键词（见 manifest.json）。
自动报告生成¶
generate_report 将采集结果写成纯文本日报，默认路径为当前工作目录下的 ./reports/policy_report_YYYYMMDD.txt，内容包括机构分组、标题、发布日期（若解析到）、链接及合计条数。
微信推送¶
send_to_wechat 通过企业微信机器人 Webhook 发送文本；内容超过 2000 字符时会截断。SkillHub 标签 requires_api_key=true 对应的是 Webhook 配置，而非第三方大模型 API Key。
定时与手动执行¶
manifest.json 中 schedule 为 0 9 * * *（每日 9:00）。SKILL.md 说明可通过调度钩子 on_scheduled_run 触发完整流程；也可在技能目录下手动执行：
python __init__.py
手动执行会依次：采集 → 生成报告 → 尝试推送微信。
安装与启用¶
1. 安装 SkillHub CLI（若尚未安装）¶
按 SkillHub 官方安装文档检查或安装 CLI：
command -v skillhub && skillhub --version
未安装时可执行（完整安装，含默认 Skill）：
curl -fsSL https://skillhub-1388575217.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/install/install.sh | bash
说明见：https://skillhub.cn/install/skillhub.md
2. 将 finding 装到当前 Agent 的 skills 目录¶
安装时必须用 --dir 指向当前客户端识别的 skills 目录，否则默认落在 ./skills/ 可能不会被加载。官方文档给出的常见路径示例：
- Cursor：
~/.cursor/skills/ - Claude Code：
~/.claude/skills/ - Codex：
~/.codex/skills/或项目下的.agents/skills/
在 Cursor 中可执行：
skillhub install finding --namespace user_6ed3129a --dir ~/.cursor/skills/
安装成功后，技能位于 ~/.cursor/skills/@user_6ed3129a/finding（目录名以实际安装结果为准）。SkillHub 页面亦支持让 Agent 按同一文档安装 @user_6ed3129a/finding。
注意：使用完整 slug user_6ed3129a/finding 直接下载可能返回 404；skillhub search finding 给出的推荐方式为 skillhub install finding --namespace user_6ed3129a。
3. Python 依赖¶
技能包内含 requirements.txt，要求 Python 3.8+：
cd ~/.cursor/skills/@user_6ed3129a/finding
pip install -r requirements.txt
依赖版本：requests==2.31.0、beautifulsoup4==4.12.2、python-dotenv==1.0.0、schedule==1.2.0。
4. 配置企业微信 Webhook¶
在技能目录下的 .env 中设置：
WECHAT_WEBHOOK_URL=https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/webhook/send?key=your_webhook_key_here
配置步骤（摘自 SKILL.md）：进入企业微信群 → 群设置 → 添加群机器人 → 复制 Webhook 地址写入 .env。
5. OpenClaw 场景（可选）¶
SKILL.md 另提到可通过 OpenClaw 安装同一目录，例如：
openclaw skill install /path/to/skill
若你使用 OpenClaw 及其变体，技能会通过 register() 注册 collect_policy、generate_report、send_to_wechat 以及 schedule 钩子。Cursor 等仅加载 SKILL.md 的客户端，主要依赖文档说明与直接运行 __init__.py 验证行为。
典型用法¶
经过上面的安装与配置，可按下面顺序做一次端到端验证。
- 进入技能目录，确认
.env中 Webhook 已填写。 - 安装 Python 依赖。
- 执行手动跑批：
python __init__.py
- 在终端查看各数据源采集日志；若命中关键词，会在
reports/下生成当日policy_report_YYYYMMDD.txt，并尝试向企业微信发送摘要。 - 若需在 OpenClaw 中由 Agent 调用能力，可通过已注册的
collect_policy拉取数据，再调用generate_report与send_to_wechat（参数见SKILL.md能力表）。
报告正文结构可参考包内示例：按【机构名】分段列出标题、日期、链接，末尾统计总条数。
适用场景与注意¶
适合谁
- 需要每日跟踪国家与四川省产业政策、项目申报动向的战略、投资或科研团队
- 已使用企业微信群做内部分享，希望把「打开多个政府站」改为定时日报
- 在 OpenClaw 生态中希望把采集能力注册为可编排的 Skill 能力
限制与注意
- 抓取依赖公网访问各政府网站；站点改版可能导致解析失效，
SKILL.md建议定期检查并更新规则。 - 国家数据局条目在代码中使用的域名为
samr.gov.cn，是否与目标站点一致需自行核对。 - 微信侧仅支持企业微信机器人 Webhook；个人微信不支持该推送方式。
- 未配置
WECHAT_WEBHOOK_URL时，采集与写报告仍可执行，推送步骤会提示未配置并跳过。 - SkillHub 统计（以页面抓取为准）：评分 100000，下载约 805 次；实际可用性以你环境中的安装与跑批结果为准。
结尾¶
finding 把多政府部门政策页面的例行巡检、关键词过滤和日报推送收成一套可定时、可手动触发的 Skill，适合把「政策情报」从浏览器收藏夹迁到自动化流水线。若要安装或查看元数据，请访问 SkillHub 官方页面：https://www.skillhub.cn/skills/user_6ed3129a/finding
