前言¶

RSS 和 Atom 訂閱源一旦多起來，每天湧進幾十篇長文是常態。問題不在於讀不完，而在於大部分不值得讀。自己寫腳本拉 feed 再接一個摘要模型，得到的往往是一篇篇長度均勻、沒有取捨的中文稿，信號和噪音混在一起。

AK RSS Digest 把這件事的流程定死了：從一組固定的訂閱源取文章，按時間窗篩，逐篇打分，只保留 7 分以上的，最後輸出成一份簡潔的中文日報。下面介紹它的定位、能力和使用上的注意點。

這是什麼¶

AK RSS Digest 是一個面向 AI agent 的 Skill，用固定訂閱源做中文閱讀摘要。座標 @org-eyw2ohcx/rookie-ricardo-erduo-skills-ak-rss-digest，版本 1.0.0，分類 knowledge-management，來源標記爲 enterprise，發佈者 RealQ，當前不需要 API key。

它解決的問題是：在訂閱源固定、選題偏好明確的前提下，把「取數—總結—打分—篩選—排版」串成一步，讓 agent 直接產出可讀的中文簡報，而不是把原始文章列表丟回來。

核心功能¶

1、固定訂閱源。素材來自一組寫死的 RSS 和 Atom feed，不動態擴源，也不接搜索。這保證了輸出主題穩定，代價是覆蓋範圍由 bundle 決定。

2、時間窗可切。默認取最近一週的文章；用戶顯式指定某一天時，取當天的文章。

3、逐篇打分。每篇文章按 10 分制評分。評分標準的逐項定義在簡介中沒有列出，實際取用時以 SKILL.md 中的說明爲準。

4、按閾值截斷。只輸出評分高於 7 的文章，7 分及以下的直接丟棄。這是它與「全量翻譯」類做法的主要區別。

5、中文日報式輸出。結果寫成簡潔的中文 daily-brief，不是原文對照，也不是逐篇長摘要。

6、選題偏好。簡介寫明優先 AI agent thinking、frontier AI commentary、deep interviews 和非無聊的高信號長文。

安裝與啓用¶

已抓取的資料只包含名稱、座標、版本、分類、發佈者、標籤和簡介，沒有給出安裝命令、目錄路徑或配置字段。因此下面不寫安裝步驟，只寫可以覈實的信息。

標籤 requires_api_key=false 表示使用時不需要提供 API key。這是目前唯一與配置相關的字段。

啓用方式需查官方頁面確認：

https://api.skillhub.cn/org-eyw2ohcx/rookie-ricardo-erduo-skills-ak-rss-digest
https://www.skillhub.cn/skills/org-eyw2ohcx/rookie-ricardo-erduo-skills-ak-rss-digest

本次寫作時兩個地址均抓取失敗，Cursor、Codex CLI、Claude Code 各自的接入方式未能覈實，此處不做推斷。

典型用法¶

以下行爲來自官方簡介，描述的是這個 Skill 被觸發後的預期輸出，不是可執行命令。

觸發條件是 Codex 需要拉取並整理文章。不指定時間時取最近一週，指定某天時取當天。流程是：

1、從固定 bundle 拉取該時間窗內的文章
2、逐篇總結並按 10 分制打分
3、丟棄 7 分及以下
4、把剩餘文章寫成簡潔的中文日報

實際調用形式取決於客戶端如何加載 SKILL.md，資料中沒有給出。

適用場景與注意¶

適合：訂閱源已經收斂到若干高質量博客或 newsletter，希望每天或每週拿到一份帶取捨的中文摘要，而不想自己維護一套拉取腳本。

不適合：需要全網搜索、需要跨主題聚合、或者需要保留原文全文的場景。這個 Skill 的輸入是固定 bundle，不做檢索。

注意幾點：

• 閾值 7 分意味着輸出量由打分決定，訂閱源更新頻繁時單次可能沒有文章過線
• bundle 是寫死的，新增或替換源需要改 SKILL.md，不能通過參數傳入
• 打分標準寫在 SKILL.md 裏，本次未能抓取，實際效果需要跑一次才能判斷
• 頁面顯示的評分和下載數是抓取時的快照（評分 100000、下載 777、安裝 0），會隨時間變化；檢索線索中給出的是評分 99869、下載 762，兩者不一致，以官方頁面爲準

結尾¶

AK RSS Digest 的價值不在摘要能力本身，而在把篩選標準寫進了流程：固定來源、10 分制打分、只留 7 分以上、中文日報格式。對已經習慣讓 agent 讀 RSS 的人來說，省掉的是調提示詞和拼腳本的時間。

官方地址：

https://api.skillhub.cn/org-eyw2ohcx/rookie-ricardo-erduo-skills-ak-rss-digest