zinan92/daily-newsletter

Täglicher Newsletter

Der Tägliche Newsletter ist eine lokal ausgeführte Daily-Inbox-Betriebspipeline. Sie ruft Quellmaterial ab, normalisiert es zu einem einheitlichen Markdown-Format, ermöglicht der KI Ereignisverständnis/-zusammenführung/-auswahl/-schreibung, finalisiert Markdown-/HTML-/PNG-Artefakte, erfasst die Quellengesundheit und sendet wahlweise den kompletten Digest an Feishu.

Verwendung

Verwenden Sie dieses Skill, wenn der Benutzer bittet:

• die tägliche KI-Newsletter-Pipeline auszuführen oder zu überprüfen;
• fehlende, verspätete oder beeinträchtigte Quelleneinträge zu debuggen;
• die Feishu-Zustellung oder lokale gesendete Artefakte zu inspizieren;
• die leserseitige Daily-Inbox-Ausgabe zu ändern;
• die Pipeline-Gesundheit, den Workflow-Graph, den Task-Graph oder Regressions-Invarianten zu überprüfen;
• dieses Repository als öffentliches Agenten-Skill zu verpacken.

Verwenden Sie dieses Skill nicht für unzusammenhängende Newsletter-Texterstellung, allgemeine RSS-Beratung oder Live-Content-Scraping außerhalb dieses Repositories.

Eingaben

• Repository-Root: das daily-newsletter-Checkout.
• Quellregister: $PARKIO_HOME/_source management/sources.md.
• Laufzeitdaten: $PARKIO_HOME/_inbox/{raw,unprocessed,processed}.
• Gesendete Artefakte: $PARKIO_HOME/001_daily newsletter/ai/.
• Geheimnisse: Umgebungsvariablen oder $PARKIO_HOME/_secrets/*.
• Optionale Auth-/Laufzeittools: X-Auth-Umgebung, YouTube-Cookies, WeWe RSS, content-toolkit, Chrome, MLX Whisper.

Standardmäßig ist $PARKIO_HOME ~/park-io.

Workflow

1. Lesen Sie README.md, AGENTS.md und GOTCHAS.md, bevor Sie das Verhalten ändern.
2. Überprüfen Sie den Git-Status und bewahren Sie nicht-committete Benutzeränderungen.
3. Beginnen Sie bei schreibgeschützten Diagnosen mit generierten Artefakten und Protokollen, bevor Sie Produktionsbefehle erneut ausführen.
4. Für öffentliche Überprüfung führen Sie aus:

python3 -m pytest -q
python3 scripts/task_graph_validate.py
python3 scripts/workflow_graph_validate.py
python3 scripts/workflow_graph_dry_run.py
python3 scripts/n8n_import_diff.py

5. Für einen manuellen Produktionslauf verwenden Sie den gestaffelten Pfad:

./fetch-all.sh
python3 stages/to_md/run.py
BATCH=$(python3 stages/coarse_filter/run.py | tail -1)
PARKIO_BATCH_ID=$BATCH python3 build-digest.py
PARKIO_BATCH_ID=$BATCH python3 stages/archive/run.py
PARKIO_BATCH_ID=$BATCH python3 finalize-local.py
python3 build-product-radar.py --date "$(date +%F)"
python3 build-daily-bundle.py --date "$(date +%F)"
python3 reader_quality.py --date "$(date +%F)"
python3 send-feishu-digest.py --date "$(date +%F)"

6. Nach jeder leserseitigen oder routingrelevanten Änderung führen Sie die Tests und mindestens den Workflow-Graph-Validator erneut aus.

Ausgaben

• processed/<YY-MM-DD>/run-report.json
• processed/receipts/feishu/*.json
• sent/YY-MM-DD.{md,html,png}
• sent/deep-YY-MM-DD.{md,html,png} wenn tiefe Kandidaten existieren
• sent/product-radar-YY-MM-DD.{md,html,png}
• sent/daily-YY-MM-DD.{md,html,png}
• status.html und Source-Health-JSON für die Betreibersichtbarkeit

Sicherheit

• Geben Sie niemals API-Schlüssel, Cookies, Feishu-Webhook-Geheimnisse, Telegram-Token oder X-Auth-Werte aus oder committen Sie diese.
• Senden Sie keine Feishu- oder Telegram-Nachrichten, es sei denn, der Benutzer bittet explizit um Zustellung, oder die aktuelle Aufgabe ist eine Zustellungsüberprüfung.
• Verstecken Sie Quellenfehler nicht als „keine Aktualisierungen“; verwenden Sie channel-health.py, run-report.json und Status-Artefakte.
• Erstellen Sie keine gefälschten erfolgreichen Newsletter, wenn KI-JSON oder die endgültige Markdown-Struktur fehlschlägt.
• Verlagern Sie die Inhaltsbeurteilung nicht von KI-Prompts in deterministische Skript-Schwellenwerte, außer bei grober Müllfilterung.
• Ändern Sie HTML oder PNG nicht unabhängig von Markdown; Markdown ist die einzige leserseitige Quelle.

Regressions-Invarianten

GOTCHAS.md ist die maßgebliche Quelle. Die wichtigsten Invarianten sind:

• KI ist für Zusammenführung, Bewertung, Klassifizierung, Auswahl und endgültiges Schreiben verantwortlich.
• Strukturelle KI-Ausgabefehler stoppen den Lauf und schreiben Fehler-Artefakte.
• Tiefe Lesevorgänge müssen nachvollziehbare Teilmengen des kurzen Universums sein.
• Product Radar ist eine separate Produktspur und wird durch den täglichen Schirm verlinkt.
• Source Health bleibt in Status-/Run-Report/Alerts, nicht im Verbraucher-Digest-Körper.