每日科技简报生成系统技术分析

一、新闻概述

1. 标题

Cron 每日科技简报生成系统：AI 驱动的自动化新闻聚合平台

2. 发布时间

2026 年 1 月 17 日

3. 来源

GitHub 开源项目 biyan113/cron

二、核心内容

1. 事件摘要

A. 主要内容

Cron 是一个全自动的科技新闻聚合与简报生成系统，通过整合 V2EX、Hacker News 及多家科技媒体 RSS 源，利用 AI 技术自动生成结构化的中文科技简报。

B. 核心亮点

• 多源整合：集成中文社区、国际资讯、科技媒体三大类数据源
• AI 智能处理：自动筛选热点、提炼趋势、生成摘要
• 全自动运行：基于 GitHub Actions 定时任务每日自动生成
• 多种输出格式：支持 Markdown 和 HTML 格式发布

C. 技术特色

• 使用 Claude Agent SDK 构建 Agent Skill
• 采用智谱 AI 的 Anthropic 兼容 API
• 支持 GitHub Pages 自动部署

2. 关键信息

A. 版本信息

当前版本为开源稳定版，使用 MIT License

B. 重要数据

• 数据源数量：8 个（V2EX、Hacker News、36 氪、少数派、虎嗅、InfoQ、开源中国、Solidot）
• 每日抓取量：约 100 条（V2EX 20 条 + HN 20 条 + RSS 60 条）
• 简报长度：约 1500 字
• 生成时间：每天北京时间 6:00

C. 涉及技术

• Python：核心脚本语言
• Claude Agent SDK：Agent 技能框架
• GitHub Actions：自动化 CI/CD
• RSS：数据源协议
• GLM-4.7：AI 大模型

3. 背景介绍

A. 项目起源

解决技术从业者和科技爱好者需要浏览多个网站获取科技资讯的痛点，通过自动化手段提升信息获取效率。

B. 相关上下文

随着 AI 技术发展，自动化内容聚合和生成成为趋势，该项目展示了 Agent SDK 在实际场景中的应用。

三、详细报道

1. 主要内容

A. 功能特性

四大核心板块：

graph LR
    A[数据源] --> B[V2EX 热门话题]
    A --> C[Hacker News Top]
    A --> D[科技媒体 RSS]

    B --> E[今日热点]
    C --> E
    D --> E

    E --> F[技术趋势]
    E --> G[产品观察]
    E --> H[推荐阅读]

    F --> I[结构化简报]
    G --> I
    H --> I

1. 今日热点：来自 V2EX 和 Hacker News 的最热话题
2. 技术趋势：AI、云计算、编程语言等技术动态
3. 产品观察：新产品发布、设计洞察
4. 推荐阅读：精选深度文章

B. 技术架构

系统工作流程：

graph TD
    A[定时触发<br/>每天 6:00] --> B[数据抓取]
    B --> C[V2EX API]
    B --> D[HN Firebase]
    B --> E[RSS 源]

    C --> F[AI 分析生成]
    D --> F
    E --> F

    F --> G[筛选热点]
    F --> H[提炼趋势]
    F --> I[生成摘要]

    G --> J[保存与发布]
    H --> J
    I --> J

    J --> K[Markdown]
    J --> L[HTML]
    J --> M[Git 提交]

C. 项目结构

cron/
├── .claude/skills/           # Agent Skill 定义
│   └── daily-tech-digest/
├── .github/workflows/        # GitHub Actions 配置
│   └── daily-tech-digest.yml
├── scripts/                  # 核心脚本
│   ├── tech_digest.py        # 主脚本
│   ├── advanced_digest.py    # 增强版
│   ├── generate_html.py      # HTML 生成
│   ├── config.json           # 配置文件
│   └── run_with_sdk.py       # SDK 示例
├── digests/                  # 简报输出目录
├── requirements.txt          # Python 依赖
└── README.md

2. 技术细节

A. AI 集成方案

项目采用智谱 AI 的 Anthropic 兼容 API：

# API 配置
api_key = "内置测试 Key"
base_url = "https://open.bigmodel.cn/api/anthropic"
model = "glm-4.7"

技术选型分析：

B. 数据源设计

多维度数据源覆盖：

graph TB
    subgraph 中文社区
        A[V2EX]
    end

    subgraph 国际资讯
        B[Hacker News]
    end

    subgraph 科技媒体
        C[36氪]
        D[少数派]
        E[虎嗅]
        F[InfoQ]
        G[开源中国]
        H[Solidot]
    end

    A --> I[简报生成引擎]
    B --> I
    C --> I
    D --> I
    E --> I
    F --> I
    G --> I
    H --> I

C. Agent SDK 应用

项目展示了 Claude Agent SDK 的实际应用场景：

from claude_agent_sdk import query, ClaudeAgentOptions

async def generate_digest():
    options = ClaudeAgentOptions(
        cwd="/path/to/cron/",
        setting_sources=["project"],
        allowed_tools=["Skill", "Read", "Write", "Bash"]
    )

    async for message in query(
        prompt="生成今日科技简报",
        options=options
    ):
        print(message)

SDK 优势：

• 工具集成：可调用 Read、Write、Bash 等工具
• 上下文管理：自动管理项目配置和上下文
• 异步处理：支持流式输出

3. 数据与事实

A. 成本分析

B. 效率对比

C. 适用人群

1. 开发者：快速了解技术趋势、热门项目
2. 产品经理：获取行业动态、竞品信息
3. 创业者：关注投资风向、创业资讯
4. 学生：拓展技术视野、学习前沿知识

四、影响分析

1. 行业影响

A. Agent SDK 应用示范

该项目是 Claude Agent SDK 的实际应用案例，展示了：

• 如何将 AI Agent 集成到自动化工作流
• Agent 技能的定义和使用方式
• SDK 与 GitHub Actions 的结合

B. AI 驱动的自动化趋势

体现了 AI 在内容处理领域的优势：

• 自动化信息筛选
• 智能摘要生成
• 趋势分析能力

2. 用户影响

A. 降低信息获取成本

用户无需：

• 注册多个账号
• 安装多个 App
• 手动筛选内容

B. 提升信息质量

AI 处理带来：

• 自动去重
• 重要性排序
• 跨源关联

C. 使用门槛

• 直接查看：零门槛，访问 GitHub Pages
• 本地运行：需要 Python 环境
• Fork 使用：需要 GitHub 基础知识

3. 技术趋势

A. Agent 化应用开发

项目展示了 Agent 应用的典型模式：

用户意图 → Agent 理解 → 工具调用 → 结果输出

B. 低代码/无代码 AI 应用

通过配置文件即可定制：

• 数据源调整
• 输出格式修改
• 定时任务配置

C. 开源 AI 生态

项目采用开源模式，有利于：

• 社区贡献
• 功能迭代
• 最佳实践传播

五、各方反应

1. 项目特点

A. 优势

1. 完全自动化：无需人工干预
2. 多源整合：覆盖中英文资讯
3. 开源免费：MIT License
4. 易于部署：支持多种使用方式

B. 潜在改进方向

1. 数据源扩展：可添加更多垂直领域媒体
2. 个性化推荐：根据用户偏好定制内容
3. 多语言支持：除中文外支持其他语言
4. 交互式查询：支持对话式检索历史简报

2. 技术社区价值

A. 学习价值

• Agent SDK 使用示例
• GitHub Actions 自动化实践
• RSS 处理和数据聚合技术

B. 实用价值

• 个人知识管理工具
• 团队信息同步方案
• 企业内部资讯系统参考

3. 用户反馈场景

A. 正面使用场景

• 每日通勤快速浏览
• 团队晨会素材来源
• 技术趋势跟踪工具

B. 可能的局限性

• AI 生成可能存在误差
• 内容深度受限于源文章
• 实时性依赖于数据源更新频率

六、相关链接

1. 项目地址

• GitHub 仓库：https://github.com/biyan113/cron
• GitHub Pages：（项目启用后可访问）

2. 技术文档

• Claude Agent SDK 文档
• GitHub Actions 官方文档
• 智谱 AI API 文档

3. 相关项目

• V2EX：https://www.v2ex.com
• Hacker News：https://news.ycombinator.com

七、技术实现要点

1. 核心脚本分析

主脚本 tech_digest.py 实现以下功能：

graph TD
    A[启动] --> B[加载配置]
    B --> C[抓取 V2EX]
    B --> D[抓取 HN]
    B --> E[抓取 RSS]

    C --> F[合并数据]
    D --> F
    E --> F

    F --> G[AI 分析]
    G --> H[生成简报]

    H --> I[保存 MD]
    H --> J[生成 HTML]

2. GitHub Actions 配置

定时任务配置：

schedule:
  - cron: '0 22 * * *'  # UTC 22:00 = 北京 6:00

3. 扩展性设计

添加新数据源

编辑 scripts/config.json：

{
  "rss_feeds": {
    "new-source": {
      "url": "https://example.com/feed",
      "name": "新来源",
      "category": "分类"
    }
  }
}

自定义简报结构

编辑 tech_digest.py 中的 prompt 变量，调整 AI 输出格式。

八、总结

Cron 每日科技简报生成系统是一个实用的 AI 驱动自动化项目，展示了：

1. Agent SDK 在实际场景中的应用价值
2. AI 与自动化工具（GitHub Actions）的结合
3. 开源项目的协作模式

该项目为技术从业者提供了高效的信息获取方案，也为开发者学习 Agent 开发提供了参考案例。随着 AI 技术的发展，类似的应用场景将越来越广泛。

参考资料

1. GitHub - biyan113/cron