xgo-digest-tweets - Open Skills

每日推文简报 (Daily Tweet Digest)

通过 XGo (xgo.ing) 开放接口生成每日推文简报 — 智能筛选高价值内容，输出可读简报 + 杂志风 HTML + 信息图 + 完整版数据，一览今日精华。

完整 API 参数详情见 references/api_reference.md。

认证

所有请求需要 X-API-KEY 请求头。从环境变量 XGO_API_KEY 读取密钥。

注意: 在某些 shell 环境中 $XGO_API_KEY 可能无法正确展开，建议先检查变量值或直接使用硬编码：

# 方法 1: 直接使用变量值
curl -s "https://api.xgo.ing/openapi/v1/list/all" \
  -H "X-API-KEY: xgo_xxxxxx..."

# 方法 2: 先验证变量存在
echo "${XGO_API_KEY:0:20}..."
curl -s "https://api.xgo.ing/openapi/v1/list/all" \
  -H "X-API-KEY: ${XGO_API_KEY}"

若 XGO_API_KEY 未设置，提示用户配置。

接口地址：https://api.xgo.ing

工作流概览

第一步: 并行拉取数据（5 请求）
第二步: 构建 author->list 映射
第三步: 去重与分类
第四步: 智能筛选与排序（Top 20）
第五步: 生成 4 种输出
  5.1 可读简报 Markdown（Top 20）
  5.2 完整版 Markdown（全部数据）
  5.3 杂志风 HTML（Top 20）
  5.4 信息图 PNG（Top 10）

输出目录: contents/twitter-digest/YYYY-MM-DD/（项目根目录的相对路径，按日期子目录组织）

输出文件:

文件	内容	选取
`digest.md`	可读简报，叙事式快速概览	Top 20
`digest-full.md`	完整版，所有分类全部推文详细数据	全部
`digest.html`	杂志风 HTML，可浏览器打开/截图	Top 20
`digest.png`	信息图，关键词 + 核心推文	Top 10

速率说明: 5 请求/次，远低于 PLUS 200 次/分限制。

第一步：并行拉取数据（5 个请求）

# 1. 获取所有列表（含成员信息，用于构建映射）
curl -s "https://api.xgo.ing/openapi/v1/list/all" \
  -H "X-API-KEY: $XGO_API_KEY"

# 2. 关注者推文 - 第1页（按影响力排序，排除纯转推，近24小时）
curl -s -X POST https://api.xgo.ing/openapi/v1/tweet/list \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-KEY: $XGO_API_KEY" \
  -d '{"queryType":"following","timeRange":"LAST_24H","sortType":"influence","tweetType":"NO_RETWEET","currentPage":1,"pageSize":50}'

# 3. 关注者推文 - 第2页
curl -s -X POST https://api.xgo.ing/openapi/v1/tweet/list \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-KEY: $XGO_API_KEY" \
  -d '{"queryType":"following","timeRange":"LAST_24H","sortType":"influence","tweetType":"NO_RETWEET","currentPage":2,"pageSize":50}'

# 4. 推荐推文 - 第1页
curl -s -X POST https://api.xgo.ing/openapi/v1/tweet/list \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-KEY: $XGO_API_KEY" \
  -d '{"queryType":"recommendation","timeRange":"LAST_24H","sortType":"influence","tweetType":"NO_RETWEET","currentPage":1,"pageSize":50}'

# 5. 推荐推文 - 第2页
curl -s -X POST https://api.xgo.ing/openapi/v1/tweet/list \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "X-API-KEY: $XGO_API_KEY" \
  -d '{"queryType":"recommendation","timeRange":"LAST_24H","sortType":"influence","tweetType":"NO_RETWEET","currentPage":2,"pageSize":50}'

并行执行所有 5 个请求。 必须显式传递 sortType: "influence" — 服务端默认值为 recent。

第二步：构建 author->list 映射

从 list/all 响应中构建映射表：

对每个 UserListDTO:
  对每个 member (UserBrief):
    mapping[member.userName] = listName

一个用户可能属于多个列表，取第一个匹配的列表名（按列表 order 排序）。

第三步：去重与分类

去重

合并所有推文（请求 2-5），按推文 id 去重。同一推文在多个查询中仅保留一条。

分类规则

对每条推文，根据 author.userName 查映射表：

在映射表中 -> 归入对应列表分类

不在映射表，来自 following -> 归入"其他"

不在映射表，来自 recommendation -> 归入"其他 (推荐)"

合并时记录来源（following/recommendation），同推文优先标记为 following。

第四步：智能筛选与排序

这一步从去重后的全部推文中，按重要性和读者迫切性选出 Top 20，不均衡分配到分类，纯按内容价值排序。

筛选维度与加权

对每条推文计算综合优先级分数，考虑以下维度：

1. 来源权重（最重要）

头部厂商官方账号 — 最高优先级，这些账号发布的新模型、新产品、新功能几乎必选：

OpenAI 系：OpenAI, OpenAIDevs, ChatGPTapp

Anthropic 系：AnthropicAI, claudeai, alexalbert__

Google 系：GoogleDeepMind, sundarpichai

国内头部：DeepSeek, 阿里通义 Qwen, 月之暗面 Kimi, 智谱 GLM, MiniMax

Meta: AIatMeta, ylecun

行业领袖与研究者 — 高优先级，他们的观点和判断有前瞻价值：

karpathy, sama, AndrewYNg, ylecun

高优媒体/创作者 — 中高优先级，内容质量稳定：

英文：ycombinator, a16z, LennysPodcast, GergelyOrosz, lexfridman, TheRundownAI

中文：宝玉 (vista8/dotey), HiTw93, xicilion, 张小珺，Latent Space, Founder Park

Builder/独立开发者 — 中优先级，实践经验有参考价值：

levelsio, garrytan, pmarca, gregisenberg

注意：上面列出的用户名是已知的参考示例。匹配时应同时检查 author.userName 和 author.name（显示名称可能包含公司/产品名）。国内厂商账号的 handle 可能不固定，优先通过 author.name 中包含的关键词（如 "DeepSeek", "Qwen", "Kimi", "智谱", "MiniMax"）匹配。不在列表中的账号按默认权重处理。

2. 内容主题加权

以下关键词出现在推文文本中时提升优先级：

AI Coding（高加权）: Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, Copilot, vibe coding, AI coding, agentic coding

新模型/新产品发布（高加权）: launching, introducing, announcing, releasing, now available, 发布，上线，开源

方法论/深度实践（中加权）: best practice, lesson learned, how I, architecture, framework, 实践，经验，方法论

3. 基础影响力

influenceScore 作为基础分，但不是唯一决定因素。一条来自 Anthropic 的 influenceScore=200 的产品发布，应排在一条无关账号的 influenceScore=2000 的热门段子前面。

排序逻辑

综合分 = influenceScore * 来源权重系数 * 主题加权系数

参考权重系数：

头部厂商官方：5x

行业领袖：3x

高优媒体：2x

Builder/独立开发者: 1.5x

其他：1x

主题加权：

AI Coding 相关：2x

新发布/新产品：1.8x

方法论/实践：1.3x

其他：1x

同话题去重

多条推文讨论同一话题（如多人转发评论同一事件）时，保留综合分最高的一条，在描述中可提及其他来源的视角。

常见同话题场景：

同一产品发布，多个账号转发评论 → 保留官方账号或最权威来源

同一新闻事件，多个媒体报导 → 保留影响力最高或最详细的一条

同一 meme/梗图被广泛传播 → 保留原始发布者或互动最高的一条

AI 判断提示：在生成简报时，AI 应识别并合并同一话题的多条推文，避免重复占用头条位置。

内容质量人工判断

算法排序基于互动量和来源权重，但内容质量需要人工判断：

高互动但低价值的内容（可能排在前列但不应作为头条）：

调侃/段子性质的对比推文（如 "Chipotle 机器人免费 vs Claude Code"）

情绪煽动性内容（如 "SHOCKING: AI 变 evil"）

纯娱乐性质的 viral 内容

头条选择建议：

优先选择产品发布、技术突破、重要观点等实质性内容

对于调侃类高互动推文，可放入"值得关注"或"快速浏览"部分

在生成简报时，AI 应识别内容类型并调整排序

输出

排序后取：

Top 20: 用于可读简报和杂志风 HTML

Top 10: 用于信息图（从 Top 20 中取前 10）

全部: 用于完整版（按原分类组织）

第五步：生成输出

确保输出目录存在：

mkdir -p contents/twitter-digest/YYYY-MM-DD

5.1 可读简报（digest.md）

这是给读者的主要阅读产物，像一篇短日报，用户应能在 2-3 分钟内读完并掌握当天最重要的推文动态。

使用用户输入的语言编写（用户用中文提问则中文输出，英文则英文）。

格式:

# Twitter 日报 YYYY-MM-DD

> 一句话总结今日推特圈最值得关注的事（基于 Top 3 头条内容提炼）。

---

## 头条

对 Top 1-3 最重要的推文，每条用 2-3 句话概括核心内容和为什么重要，嵌入 [原文链接]。如果是产品发布或重大新闻，可以多写几句提供背景。

## 值得关注

对 Top 4-10 的推文，每条用 1-2 句话概括，嵌入链接。按话题自然分组（不必按原始列表分类），相关推文可以串联在一段中。

## 快速浏览

对 Top 11-20 的推文，用简洁的列表格式：
- **@username**: 一句话概括 [链接](url)

---

*数据来源：XGo | 关注者 X 条 + 推荐 Y 条 | [完整版](digest-full.md)*

写作要点:

每条推文用自己的话概括核心观点，不照搬原文

英文推文内容概括时使用用户的语言，专有名词保留原文

链接自然嵌入文字中，不单独列出

头条部分可以加入简短评论或背景补充

重点是快速、清晰、不遗漏关键信息

5.2 完整版（digest-full.md）

保留详细输出格式，按分类组织全部推文数据。为每个分类生成 1-2 句话的 AI 摘要，概括该分类中的热点话题和关键信息（摘要应捕捉核心内容，不罗列每条推文）:

## 每日推文简报 - 完整版 (YYYY-MM-DD, 共 N 条)

来源：关注者推文 X 条 + 推荐推文 Y 条，去重后 Z 条，分为 M 个分类。

---

### 分类名 (N 条)

> **摘要**: [AI生成的1-2句话摘要，概括该分类的核心热点]

#### 1. @username - DisplayName
- **影响力**: 85 | **互动**: 👍 446 🔁 134 💬 36 🔄 12 📑 8 👁 45K
- **内容**:
  推文完整文本...
- **链接**: [查看原文](url)

...

AI 摘要生成要点:

分析该分类下所有推文的共同主题

提取 1-2 个最关键的趋势或事件

用简洁的语言概括，不罗列具体推文

示例："该分类主要讨论 Claude 的最新功能发布，包括 100万token 上下文窗口开放和多个实际应用案例分享。"

字段映射和完整性规则同原版:

text 完整输出不截断

互动指标为 0 或 null 时省略

大数字用 K/M 格式化

分类按推文总数降序排列

空分类不输出

5.3 杂志风 HTML（digest.html）

生成一个自包含的 HTML 文件，可直接在浏览器中打开查看或截图分享。展示 Top 20 推文（Top 1-3 头条大卡片 + Top 4-20 紧凑列表）。

详细模板和设计规范见 references/html_template.md。

核心设计要素（详见 references/html_template.md 中的完整色彩和排版定义）:

风格: 现代主义杂志美学（Monocle / Kinfolk），克制精准、大量留白、纸质噪点质感

品牌: 页头和页脚体现 XGo (xgo.ing) 品牌，作为数据来源标识

布局: 头条区域（Top 1-3 大卡片）+ 列表区域（Top 4-20 紧凑卡片）+ 关键词标签

内容: 每条推文显示作者、一句话概括、影响力分数、关键互动指标、原文链接

语言: 标题、section label、页脚等界面文字使用中文，符合用户阅读习惯

5.4 信息图（digest.png）

使用 image-gen 技能生成一张信息图，展示 Top 10 推文的核心信息。

详细提示词指南见 references/infographic_guide.md。

内容要素（详见 references/infographic_guide.md 中的提示词模板和设计规范）:

日期标题

Top 10 推文：每条显示作者名 + 一句话核心观点 + 影响力分数

各分类的关键词标签

生成方式:

先生成信息图提示词文件 infographic-prompt.txt（供用户或后续步骤使用）

若 GOOGLE_API_KEY 已设置，调用 image-gen 技能生成：

# 使用 skill 的脚本生成（如 image-gen 提供）
# 或手动调用 image-gen skill
/image-gen "{生成的提示词内容}" --ar 9:16 --provider google

若 API Key 未设置，跳过生成并提示用户手动调用

信息图使用 9:16 竖版比例（适合手机浏览和社交媒体分享）。

参数调整

根据用户输入调整：

"今日简报" -> 默认参数（LAST_24H）

"本周简报" -> timeRange: "WEEK"

"Top 10" / "Top 30" -> 调整可读简报的选取数量

"只看 AI 分类" -> 仅输出 AI 分类的推文

"包括转推" -> tweetType: "ALL"

"只要简报" / "不要图片" -> 跳过 HTML 和信息图生成

"详细模式" -> 仅输出完整版

错误处理

重要: 始终先检查 response.success 再处理 response.data。部分错误返回 HTTP 200 但 success: false — 不要仅依赖 HTTP 状态码。

401: 检查 XGO_API_KEY 是否已设置且有效

403: 开放接口需要 Plus 或 Pro 会员

429: 频率限制 — 等待 10 秒后重试一次。若仍为 429，告知用户："频率限制，请稍后重试。"（PLUS 200 次/分，PRO 600 次/分）

success: false 且 code 非零：读取响应体中的 code 和 message，对照 api_reference 中的错误码处理

data 为空或 totalSize: 0: 该时间范围内无推文，建议扩大 timeRange

list/all 返回空列表：所有推文归入 "其他" / "其他 (推荐)"

image-gen 失败：重试一次，仍失败则跳过信息图并告知用户

GOOGLE_API_KEY 未设置：跳过信息图生成，提示用户配置

职责边界

本 skill 与 daily-content-curator 功能相近但定位不同：

xgo-digest-tweets: 专注 Twitter 推文，生成详细摘要（含翻译、分类、关键词），适合了解 Twitter 动态全貌

daily-content-curator: 跨源（BestBlogs + XGo）个人阅读清单，基于兴趣打分筛选，适合决定"今天读什么"

如需跨源个性化阅读推荐，使用 daily-content-curator。

实现参考

本 skill 的工作流可通过以下方式实现：

方式一：命令行 + 脚本（推荐）

创建数据处理脚本（Node.js/Python）：

- scripts/process-tweets.js - 处理原始数据，构建映射、去重、分类、计算综合分数
- scripts/generate-digest.js - 生成四种输出文件

脚本核心逻辑：

- 并行执行 5 个 curl 请求获取数据
- 构建 author->list 映射表
- 按 id 去重，保留 following 来源优先
- 计算综合分数：influenceScore * 来源权重 * 主题加权
- 排序取 Top 20/Top 10
- 生成 Markdown/HTML 输出

输出目录结构：

contents/twitter-digest/YYYY-MM-DD/
   ├── digest.md          # 可读简报
   ├── digest-full.md     # 完整版
   ├── digest.html        # 杂志风 HTML
   └── infographic-prompt.txt  # 信息图提示词

方式二：直接使用 API

如需更灵活的控制，可直接调用 XGo API 并在代码中实现筛选逻辑。参考 references/api_reference.md 获取完整的端点文档和 DTO 定义。

关键实现细节

去重逻辑：

使用推文 id 作为唯一键

同一推文出现在多个查询结果中时，优先保留 source: "following"

综合分数计算：

const sourceWeights = {
  headline_vendor: 5,   // 头部厂商
  industry_leader: 3,   // 行业领袖
  premium_media: 2,     // 高优媒体
  builder: 1.5,         // 独立开发者
  default: 1
};

const topicWeights = {
  ai_coding: 2,         // AI Coding
  new_release: 1.8,     // 新发布
  methodology: 1.3,     // 方法论
  default: 1
};

const score = influenceScore * sourceWeight * topicWeight;

分类组织：

按 list/all 返回的列表名组织推文

未匹配到列表的推文归入 "其他"（following 来源）或 "其他 (推荐)"

完整版按分类输出，简报不按分类组织