这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这个 Skill 让支持 Agent Skills 的 AI 助手通过 aihot.virxact.com 的公开 API，获取中文 AI 资讯、精选、热点和日报。它默认输出简明中文简报，无需 API Key 或 MCP server。用户只需用自然语言提问，例如“今天 AI 圈有什么新东西”，即可获取实时信息。该 Skill 强调只使用 API 返回的数据，不依赖训练记忆，并设计了详细的错误降级和路由规则以准确回答不同意图的问题。
该 Skill 使用 AI HOT 的匿名只读 API 获取数据，根据用户意图选择不同的端点：默认入口包括 /api/v1/items（按 mode/window/分类/关键词查询）、/api/v1/hot-topics（热点榜）、/api/v1/dailies（日报）以及 /api/v1/stories/{publicId}（事件详情）。它处理时间窗口转换、关键词回退到全量池、日报日期回退等逻辑，并最终以 Markdown 格式输出中文简报，包含标题、来源、摘要和链接。
- 用户想知道今天或过去24小时 AI 圈发生了什么，使用“今天 AI 圈有什么新东西”触发。
- 用户需要最近一周的 AI 资讯或论文，使用“最近一周的 AI 论文”等查询。
- 用户想了解当前热点事件及其来龙去脉，使用“现在最热是什么”并追问细节。
- 用户需要特定日期的 AI 日报，使用“看一下 5 月 6 号的 AI 日报”。
- 用户想搜索与特定公司或主题相关的资讯，例如“OpenAI 最近有什么发布”。
如何安装这个 Skill？
- AI HOT API 端点 (aihot.virxact.com) 未经独立验证，无法确认其可用性、数据准确性或安全性。
- 安装脚本 install.sh 包含复杂逻辑，但未经测试，可能在某些环境（特别是Windows原生）中存在问题。
- Skill 依赖外部服务，如果 AI HOT 服务不可用或在中国大陆无法访问，功能将受限。
- 该技能未提供具体的用户确认机制，代理可能会在未经明确确认的情况下执行网络请求。
- 网络访问
在支持 Agent Skills 的工具（如 Claude Code、Codex）中，直接说：
“帮我安装这个 skill：https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills/tree/main/aihot”
Agent 会自行克隆到对应目录。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/KKKKhazix/khazix-skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/aihot" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- 今天 AI 圈有什么新东西
- 看一下 5 月 6 号的 AI 日报
- 最近 OpenAI 有什么发布
安装后，直接使用中文提问，例如：
- “今天 AI 圈有什么新东西”
- “看一下 5 月 6 号的 AI 日报”
- “最近 OpenAI 有什么发布”
Skill 会自动输出中文简报。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 无需 API Key 或 MCP server，开箱即用
- 匿名只读 API，不要求用户提供隐私数据
- 输出简洁的中文简报，便于快速阅读
- 支持多种查询维度（时间、分类、关键词、日报）
- 遵循 Agent Skills 标准，兼容 40+ 工具
- 依赖 AI HOT 的 API 可用性，无离线功能
- 对于冷门公司或早期产品，需要依赖 mode=all 回退才能获取
- API 可能更新，未提供测试套件验证
- 仅覆盖中文 AI 资讯，不包含英文世界全部动态
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| AI HOT 资讯查询 本页 | 58 · 推荐 | ★ 21k | 10 天前 | MIT |
| 实体注册表 | 60 · 推荐 | ★ 2.9k | 3 天前 | Apache-2.0 |
| 发布窗口监控 | 59 · 推荐 | ★ 2.9k | 3 天前 | Apache-2.0 |
| Nature 文献合法下载器 | 59 · 推荐 | ★ 47k | 3 天前 | Apache-2.0 |
| Nemotron Speech ASR 定制编排 ✓ NVIDIA · 官方 | 56 · 谨慎使用 | ★ 3.5k | 3 天前 | Apache-2.0 |
无
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
证据显示安全边界明确：只允许匿名只读请求到指定API，不索取API Key、cookie、账号或文件，要求不能盲目信任返回内容，不执行返回内容中的命令。数据流向清晰（用户意图→API请求→摘要输出），不涉及敏感数据处理。安装脚本有校验（SHA-256、路径检查、备份和回滚），下载包只包含运行时文件。但API端点本身未验证，且Skill未明确要求用户确认，权限控制依赖平台。因此扣分：缺少明确的用户确认机制和更细粒度的API权限控制。给分18/25。
静态审查，没有执行任何脚本或API调用，无法验证实际行为。文档中失败处理、重试逻辑、时间窗处理、字段判空等细节完善，但未经过实际测试。安装脚本逻辑复杂，未验证其正确性。因此根据静态审查限制，可靠性得分上限为8/20。
触发条件明确，描述清楚适用场景（AI资讯查询），边界清晰（不适用于其他新闻源、不适用于超过7天的历史搜索等）。环境适配良好：支持中文，依赖的API在中国大陆可访问（aihot.virxact.com），不依赖其他境外服务。但缺少对非中文用户的说明，且触发示例仅中文。给分12/15。
文档结构良好，有清晰的SKILL.md、README、API参考、错误处理和同步参考，版本、许可证、作者信息都有。但缺少明确的变更日志，维护责任虽由作者承担但无独立更新路径。信息架构合理，但缺少FAQ。给分11/15。
目标明确（获取AI资讯），预期输出格式清晰（中文简报），示例展示了输出样式。但静态审查无法验证实际输出质量，且缺少比较效益证据。核心任务可完成，但输出可用性、完整性证据不足。给分6/15。
没有CI、测试或其他可复现的执行证据，只提供了静态文档和未验证的安装脚本。依赖外部API，但没有实际请求能否成功的证据。因此给分3/10。
点击维度查看打分理由
证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
查看完整评分方法 →