Digeste Quotidien

VérifiéPrudence

Génère le digeste quotidien PaperTrace avec articles et nouvelles IA/ML. Met à jour les fichiers source.

Spar Skills Guide Bot
ContenuIntermédiaire
22/07/2026
Claude Code
#daily-digest#ml-research#arxiv#news-curation#anti-hallucination

Recommandé pour

Synthèse automatique

Génère la sélection quotidienne d'articles de recherche ML/IA et d'actualités pour le fil PaperTrace, puis met à jour les fichiers TypeScript du site.

Points forts

  • Applique une règle anti-hallucination stricte limitant chaque chiffre aux abstracts arXiv et aux sources officielles
  • Définit des formats de champs précis (why, whyZh, tags, newsItems) directement insérables dans daily.ts et page.tsx
  • Fournit des sources classées par priorité (HuggingFace Papers, arXiv, blogs officiels) et un checklist de validation avec npm run build

Limites

  • Fortement couplé à l'arborescence et aux types d'un projet précis (PaperTrace : src/lib/daily.ts, src/app/daily/page.tsx)
  • Suppose que le modèle peut consulter le web pour vérifier les sources officielles, ce qui n'est pas toujours disponible
  • N'automatise pas la récupération des données : la sélection, l'extraction des chiffres et la traduction restent manuelles
Quand l'utiliser

À utiliser lorsqu'il faut ajouter la sélection du jour de papers et d'actualités IA au site PaperTrace avec des données vérifiées.

Quand l'éviter

À éviter sur un autre projet ou lorsque les sources officielles sont inaccessibles et qu'il faudrait citer des chiffres non vérifiables.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité90/100

The skill uses Bash and network access for legitimate purposes: fetching official sources, editing two content files, running a build, and committing the digest. There is no destructive command, secret exfiltration, obfuscated payload, or safety-disabling instruction. Because it grants broad command and network capabilities, it is best rated caution rather than safe.

Points d'attention
  • •Declares broad Bash access; workflow only describes using it for `npm run build` and `git commit`.
  • •Uses WebFetch/WebSearch against external sites, then edits repository source files based on fetched content.
  • •No explicit instruction to avoid unrelated file edits or to scope changes strictly to the listed files.
Comment cette analyse est faite

Exemples

Update today's digest
Update the PaperTrace daily page with today's digest: pick 2–3 recent ML papers from HuggingFace Papers and arXiv, add them to src/lib/daily.ts, and run npm run build to verify.
Add an official news item
Add a news entry about the latest OpenAI model announcement to the newsItems array in src/app/daily/page.tsx, using only facts and numbers from the official OpenAI blog post, then verify with npm run build.
Check for vague claims
Review the newest entries in PaperTrace's daily feed and flag any why/description text that uses 'reportedly', '~', or '据报' so I can replace them with verifiable numbers from the abstracts.

name: daily-digest description: Add today's ML/AI paper and news picks to the PaperTrace daily feed. Use when the user wants to update the daily page with new content. allowed-tools: Read Edit Bash Glob WebFetch WebSearch

PaperTrace · 每日日报

为 PaperTrace 生成当天的日报内容,更新到 src/lib/daily.ts 和 src/app/daily/page.tsx。


⛔ 反幻觉原则(所有内容均适用)

论文条目(dailyPapers)的数字必须来自:

  • arXiv abstract 页面(作者、标题、arXiv ID)
  • 论文 abstract 本身(主要结果数字)

新闻条目(newsItems)的内容必须来自:

  • 官方公告(官方博客、官方 HuggingFace 页面、官方 X/Twitter 账号)
  • 官方技术报告或 README

绝对禁止:

  • 用第三方媒体报道的数字填写 why/description(例如 "据报~81%")
  • 把推测性技术细节当作事实(例如训练硬件)
  • 用 "reportedly" / "据报" 等模糊措辞掩盖无法验证的来源

如果官方数字暂时无法获取,宁可省略该数字,不写模糊断言。


1. 找内容

Paper 来源(按优先级):

https://huggingface.co/papers        ← 社区人气榜,首选
https://arxiv.org/list/cs.LG/recent
https://arxiv.org/list/cs.CL/recent
https://paperswithcode.com/latest

新闻来源(仅限官方):

官方 HuggingFace 模型页 README
官方博客(openai.com, anthropic.com, deepmind.google, ai.meta.com 等)
官方 X/Twitter 账号(@openai, @anthropic, @deepseek_ai 等)
官方技术报告 PDF

筛选标准(论文):

  • 解决清晰问题,不是 survey
  • 有明确数字结果(从 abstract 中可直接提取)
  • 与受众相关:LLM / Diffusion / RL / Efficient Training / Reasoning

目标:每日 2–5 篇 paper + 0–2 条 news,宁缺毋滥。


2. 生成论文字段

拿到 abstract 后,只使用 abstract 中明确出现的数字:

论文标题:[title]
arXiv ID:[XXXX.XXXXX]
Abstract:[粘贴]

请输出 JSON:
{
  "titleZh": "中文标题",
  "tags": ["从以下选 ≤3 个: Diffusion LM, Pre-training, Fine-tuning, LoRA, Efficient Inference, Reasoning, Alignment, RLHF, Multimodal, Theory, Benchmark, Code, Agent, RAG, Quantization, MoE, Vision"],
  "why": "英文,≤25词,格式:[做了什么] — [为什么重要],数字必须来自 abstract",
  "whyZh": "中文,≤30字,同格式"
}

3. 新闻条目格式

新闻加到 src/app/daily/page.tsx 的 newsItems 数组顶部:

{
  date: "YYYY-MM-DD",           // 官方公告日期
  title: "英文标题",             // 准确描述事件
  titleZh: "中文标题",
  description: "...",           // 仅含官方来源确认的事实
  descriptionZh: "...",
  source: "Official Blog / HuggingFace / ...",  // 明确标注来源
  sourceUrl: "https://...",     // 直接链接到官方来源
  tag: "Release" | "Research" | "Industry",
}

Description 写法原则:

  • 用官方公告原文改写,不添加推测
  • 数字直接引用官方数据(例如从 HuggingFace README)
  • 如确实不确定某个数字,直接省略,不写 "~" 或 "reportedly"

4. 论文条目格式

加到 src/lib/daily.ts 的 dailyPapers 数组顶部:

{
  date: "YYYY-MM-DD",
  title: "英文原标题",
  titleZh: "中文标题",
  authors: "第一作者 et al.",
  arxivId: "XXXX.XXXXX",        // 只填 ID;非 arXiv 论文用 paperUrl 字段
  paperUrl: "...",               // 非 arXiv 时填(如 HuggingFace PDF 链接)
  tags: ["Tag1", "Tag2"],
  why: "...",                    // 数字必须来自 abstract 或官方 README
  whyZh: "...",
  pick: true,                    // 最多 1 篇
  slug: "paper-slug",            // 如果已有精读页则填
}

5. 验证

npm run build
  • 确认新条目在 /daily 顶部
  • 中英文切换正常
  • 检查 why/description 中无 "reportedly" / "~数字" / "据报" 等模糊措辞

快速清单

[ ] 确认内容来源为官方(论文/公告/README)
[ ] 从 abstract 提取数字,不从第三方报道引用
[ ] 加 paper 条目到 daily.ts 顶部
[ ] 加 news 条目到 page.tsx newsItems 顶部(如有)
[ ] npm run build 验证
[ ] git commit: "feat(daily): YYYY-MM-DD digest"

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/daily-digest-mrwakdmu/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/daily-digest-mrwakdmu' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/daily-digest-mrwakdmu/download' --output '.skill-downloads/daily-digest-mrwakdmu/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/daily-digest-mrwakdmu/SKILL.md.part' '.skill-downloads/daily-digest-mrwakdmu/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Read Edit Bash Glob WebFetch WebSearch

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code
test -f '.skill-downloads/daily-digest-mrwakdmu/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/daily-digest-mrwakdmu/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/daily-digest' && cp -R '.skill-downloads/daily-digest-mrwakdmu' '.claude/skills/daily-digest'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills
openskills install './.skill-downloads/daily-digest-mrwakdmu'

openskills read 'daily-digest-mrwakdmu'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/daily-digest-mrwakdmu/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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