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武汉 AI 信息每日采集 SKILL

配置参数

使用前需在环境变量中配置以下参数（请勿将实际值提交至代码仓库）：

FEISHU_APP_TOKEN  = <你的飞书多维表格 App Token>
FEISHU_TABLE_ID   = <你的飞书多维表格 Table ID>

配置方式：在 claude_desktop_config.json 的 lark-mcp 启动参数中，或通过系统环境变量注入；也可在本地项目的 .env 文件中设置（.env 需加入 .gitignore）。

飞书写入通过 lark-mcp 工具完成，无需手动鉴权。

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飞书表格字段结构

字段名	字段类型	说明
发布日期	日期	Unix 毫秒时间戳，取内容发布当日 00:00:00
信息摘要	文本	100 字以内，用自己语言概括，不引用原文
信息源链接	文本	原始页面完整 URL
类型	单选	政策 / 新闻 / 活动 / 其他

注意：表格第一列「时间」是系统自动生成的创建时间字段（带锁），无法写入，忽略即可。

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执行流程

Step 1：构建搜索关键词

每次执行使用以下关键词矩阵，覆盖三类信息：

类型	关键词
政策	武汉 人工智能 政策 最新、武汉 AI 扶持 补贴
新闻	武汉 人工智能 最新动态、武汉 AI 产业 新闻
活动	武汉 人工智能 峰会 论坛、武汉 AI 活动 展会
大模型	武汉 大模型 最新

Step 2：执行全网搜索

• 调用 web_search 执行各关键词组，每组取前 5 条
• 对标题模糊或摘要不足的条目，调用 web_fetch 精读原文

Step 3：去重与相关性过滤

丢弃以下内容：

• 相关性不足：必须同时满足「武汉/湖北」+「人工智能/AI/大模型/智能化」两个维度
• 重复内容：URL 相同或标题高度相似，仅保留一条

Step 4：生成结构化字段

对每条通过过滤的内容，生成以下字段：

• 发布日期：从原文提取发布时间，转为 Unix 毫秒时间戳（当日 00:00:00 北京时间）；无法识别则用执行当日
• 信息摘要：100 字以内，用自己语言描述核心信息
• 信息源链接：原始页面完整 URL
• 类型：从「政策、新闻、活动」三选一；无法归类标「其他」

Step 5：写入飞书多维表格

调用 lark-mcp:bitable_v1_appTableRecord_create 逐条写入：

path:
  app_token: $FEISHU_APP_TOKEN
  table_id:  $FEISHU_TABLE_ID

data.fields:
  发布日期:    <Unix毫秒时间戳>
  信息摘要:    "<100字以内摘要>"
  信息源链接:  "<完整URL>"
  类型:        "<政策|新闻|活动|其他>"

时间戳动态计算规则：

• Unix 毫秒时间戳 = 自 1970-01-01 00:00:00 UTC 起的毫秒数
• 北京时间（UTC+8）某日 00:00:00 的时间戳，可用以下方式动态计算：
  • JavaScript：new Date('YYYY-MM-DDT00:00:00+08:00').getTime()
  • Python：int(datetime(YYYY, MM, DD, 0, 0, tzinfo=timezone(timedelta(hours=8))).timestamp() * 1000)
• 每天固定偏移 86,400,000 毫秒，禁止使用硬编码的静态年份查找表

Step 6：输出执行摘要

执行完成后输出：

本次采集完成 ✅
- 搜索关键词组：X 组
- 候选条目：X 条
- 过滤后写入：X 条
- 写入成功：X 条 / 失败：X 条
- 执行时间：YYYY-MM-DD

若写入条目为 0，输出告警：「今日未采集到相关信息，请人工核查」

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异常处理

异常情况	处理方式
lark-mcp 返回 91403 Forbidden	检查多维表格是否已添加「claude助手」文档应用（路径：表格右上角「···」→「更多」→「添加文档应用」）
字段写入失败	检查字段名是否与表格完全一致（区分全角/半角）
单条写入失败	记录失败原因，继续写入其余条目，最终汇总报告
搜索无结果	尝试备用关键词，仍无结果则输出告警