AI 资讯刷到崩溃？试试这个 RSS+YouTube 双源聚合 Skill

每天被 AI 资讯轰炸，却总觉得刷了个寂寞？

不是你的问题——是信源太散了。Hugging Face 更新要看，VentureBeat 要追，Anthropic 和 DeepMind 还要分别蹲。一个个点开太费时间，全部靠算法推又容易信息茧房。

今天推荐一个工具类 Skill，叫 ai-news，专门解决这个问题。

它的工作方式很简单：配好之后，一次性从多个 RSS 订阅源和 YouTube 频道抓取近期 AI 资讯，汇总成一份结构化简报。RSS 源包括 Hugging Face Blog、VentureBeat AI、The Verge Technology、OpenAI Blog、Anthropic News、DeepMind Blog，都是业内公认的高质量信源。YouTube 频道覆盖 Yannic Kilcher、Two Minute Papers、AI Explained 这类深度解读型创作者。

使用方式也很直接：

# 安装
npx skills add https://github.com/letta-ai/skills --skill ai-news

# 抓取最近7天的AI新闻（默认来源）
npx tsx scripts/fetch-news.ts --days 7 --limit 5 --sources all

# 如果只想要文字摘要
npx tsx scripts/fetch-news.ts --days 1

# 想深入某个视频？抓字幕
npx tsx scripts/fetch-transcript.ts --summary --lang en <YouTube_URL>

输出的 JSON 按时间倒序，每条包含标题、来源、发布时间和摘要。关键的是：它不会漏掉你没主动去刷的内容，而且失败的信源会被单独列出，不会污染整个报告。

适用场景我拆成三层：

个人用户：每天早上花两分钟扫一遍，了解 AI 行业当天最重要的事，不用在五个平台之间来回横跳。

内容创作者：做 AI 周报、Newsletter 或者视频素材积累，这个 Skill 直接给你结构化输入，省去大量”找选题”的前期劳动。

AI 产品从业者：竞品动态、技术发布、政策变化，你需要一份不受算法干扰的客观信息源，这是目前最省力的方案之一。

底层依赖的 RSS 协议保证了信息的可控性和可追溯性，而不是被推荐算法牵着走。这在 AI 信息过载的当下，反而是个稀缺特性。

GitHub 链接：https://github.com/letta-ai/skills（Stars 142，Folk 23）

这个 Skill 来自 Letta 团队，repo 里还有多个配套工具，属于那种”一旦用上就不想删”的效率组合。

GitHub: https://github.com/letta-ai/skills