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# 用程式開發技能建立個人 AI 新聞摘要

> 依據固定版本的技能，逐步檢查新聞蒐集、去重、篩選、不確定判斷、來源連結與傳送控制。BIG CHANGE 並未執行此流程。

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-10-19T13:04:34.919Z
Updated: 2026-10-19T13:04:34.919Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/personal-ai-news-digest-coding-skill

![Charcoal illustration of one standing reader by a window looking at three short entries on a tablet, each with a small orange mark.](https://bigchange.ai/api/media/file/personal-news-digest-standing-reader-concept-v2.png)
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個人 AI 新聞摘要需要的不只是一段彙整連結的提示詞。它還需要從有權存取的來源蒐集資訊、辨識已看過的項目、區分事實條件與判斷，並儲存傳送內容及其來源連結。Cole Medin 的 [build-signal-engine 技能](https://github.com/coleam00/skills/tree/847be0848ae7b997ae4420bc0eac267177a066a2/.claude/skills/build-signal-engine)指導程式代理在你自己的儲存庫中建立這套系統。這項技能是一套建置程序；產生的程式碼及其行為取決於你的回答、來源、服務與測試。

本指南適合已在使用 Claude Code、能控制專案資料夾，並能決定哪些資訊流或 API 可合法使用的讀者。你需要存取這些來源，以及所選付費資料或模型服務的憑證。技能檔案採用儲存庫的 MIT 授權；程式代理使用、來源擷取與模型呼叫仍可能產生費用。BIG CHANGE 檢查了 commit `847be0848ae7b997ae4420bc0eac267177a066a2` 的技能與供應商文件。我們沒有安裝技能、建置引擎或執行摘要。

## 1. 將固定版本的技能加入專案

在獨立的工作資料夾中複製 [Cole Medin 的技能儲存庫](https://github.com/coleam00/skills)，然後簽出固定 commit：

```sh
git clone https://github.com/coleam00/skills.git skills-source
git -C skills-source checkout --detach 847be0848ae7b997ae4420bc0eac267177a066a2
```

將完整的 `skills-source/.claude/skills/build-signal-engine/` 目錄複製到 `<your-project>/.claude/skills/build-signal-engine/`。讓 `references/` 與 `templates/` 子目錄和 `SKILL.md` 保持相鄰；指令使用相對路徑引用這些檔案。複製技能時，同時附上儲存庫的 [MIT LICENSE](https://raw.githubusercontent.com/coleam00/skills/847be0848ae7b997ae4420bc0eac267177a066a2/LICENSE) 與著作權聲明。專案層級的副本可避免帶入儲存庫中其他技能，也讓指南對應可審查的版本。

在 Claude Code 中開啟該儲存庫並啟動新工作階段，讓它探索專案技能。確認可用技能中出現 `build-signal-engine`，再呼叫 `/build-signal-engine`，提供要建立引擎的儲存庫路徑。Claude Code 的[技能文件](https://code.claude.com/docs/en/skills)說明 `.claude/skills/<name>/SKILL.md` 的探索方式與 `/skill-name` 呼叫方式。如果未找到技能，先檢查目錄拼字，以及 `SKILL.md` 是否直接位於該目錄中，再考慮更改來源或供應商設定。允許它寫入或執行程式碼之前，先檢查技能及其配套檔案。

## 2. 核准以真實範例建立的個人設定

技能從訪談開始。告訴代理哪些資訊會改變你的某項決定、真正錯過的一則資訊最先出現在哪裡，以及你希望在哪裡閱讀摘要。提供你確實想看及會略過的項目，盡可能附上連結。選擇有權存取的來源、時效或互動量等事實條件、摘要長度與傳送目的地。代理應將回答整理成 `PROFILE.md`，使用 `templates/PROFILE.md` 作為範本，並在建置前交你核准。

閱讀檔案中的來源清單與判斷問題。例如，「這個項目是否報導了具體的新進展」對你的工作必須有明確意義。保留與捨棄的範例稍後會組成小型測試集。如果只有幾個簡單資訊流，先考慮閱讀器或提醒是否已能解決問題；引擎會增加元件與持續的服務呼叫。

不要把來源憑證寫進個人設定、提示詞、已提交檔案或記錄。技能要求產生的程式載入一個被 Git 忽略的環境檔案。你仍須檢查哪些欄位會傳送給各供應商，包括個人興趣或來源文字是否包含敏感資訊。

## 3. 先接通一個獲准來源，再檢查儲存

請代理先完整實作一個來源，再加入其他來源。逐一確定獲准的存取方式：官方資訊流或 API、你選擇的服務商，或來源條款允許的其他方法。沒有獲准自動存取方式的來源應排除。`references/sources.md` 介紹來源類型及失敗情況，並不授予存取權。

每個蒐集項目都應對應 `templates/item_schema.md` 中的欄位：穩定的 `id`、來源、標題、URL、內文、發布時間、可取得的互動量與中繼資料。儲存內容也會記錄項目被什麼篩選、判斷結果，以及是否進入過摘要。更新日誌應拆成具有穩定識別碼的獨立日期項目，而非把持續變動的整頁當成單一項目。除非已使用其他儲存方式，技能建議採用 SQLite。

檢查真實來源回應及儲存後的資料列。第二次蒐集時，確認識別碼與 URL 仍對應相同項目，並按來源記錄回傳數、新增數與重複數。調查意外空白回應、缺少日期、剖析錯誤，或第二次執行再次建立相同記錄的問題。去重可避免對同一識別碼重複儲存或做後續判斷，卻不會免除再次擷取付費來源的費用。

## 4. 將事實篩選與模型判斷分開

讓產生的程式碼明確執行時效、數值互動量、語言、長度與已見項目規則。查看每項規則排除的數量，並抽查受影響項目。如果來源已依資料列收費，後續篩選無法退費。為每次執行設定可計費來源列數上限，並分別記錄來源費率、判斷模型費用與閱讀模型費用。

對剩餘項目，技能建議每個項目發起一次型別化判斷請求，同時包含個人設定中的問題：是否相關，以及是否有具體新進展。其參考文件將透過 OpenRouter 使用 TypeSafe 的 Jev 列為一種選擇；也可使用結構化輸出模型。固定版本的參考文件指定 `typesafe/jev-1.13`。OpenRouter 的 [2026 年 10 月 Jev 指南](https://openrouter.ai/blog/insights/what-is-jev/)介紹 1.14，並表示 1.13 仍可用。除非有意審查並測試變更，否則保留固定版本。Jev 的判斷端點不同於聊天補全呼叫。[BIG CHANGE 先前的 Jev 報導](https://bigchange.ai/articles/jev-typesafe-ai-decisions-software-diogo-almeida)解釋該模型在軟體判斷中的更廣泛用途。

對明確因事實條件或低相關性遭捨棄的項目儲存原因。將明確保留與不確定的項目送入閱讀階段。失敗或格式錯誤的判斷沒有有效結論：應標記供檢查或受控復原，絕不能無聲捨棄。技能中轉入閱讀的備援流程也必須受成本限制。如果失敗呼叫或過大批次會超過已核准的閱讀預算，應把項目明確標為待處理，交讀者查看，而非無限花費。這些是應要求產生引擎通過的檢查，並非 BIG CHANGE 已驗證的行為。

評估你自己的保留、捨棄範例及已標註的蒐集樣本。檢查每個你想看卻被系統捨棄的項目，在調整門檻前先改正模糊問題或來源選擇。型別化機率對你的材料也可能不準確。偏好或互動量有助排序，但都不能證明事實上的重要性。

## 5. 傳送前先儲存附來源連結的摘要

閱讀模型應接收保留下來且附來源連結的項目，歸併相關報導，並依核准設定格式撰寫摘要。檢查各項是否保留可用的來源 URL，以及是否準確區分次要更新、正式發布與未證實說法。對照原始材料閱讀摘要；句子寫得流暢，不能證明某項變化確實發生。

技能要求在透過電子郵件、聊天或筆記傳送前，先儲存日期檔案 `digests/YYYY-MM-DD.md`。確認檔案存在，即使傳送失敗也能開啟。儲存的檔案與項目記錄可協助追溯某則新聞為何被收錄。檢查產生的傳送步驟能否直接利用該檔案重試，無須重新擷取來源或為整個流程再次付費。

## 6. 授權並觀察定期執行

登錄任何自動化之前，請代理展示實際產生引擎的呼叫方式與停止步驟、適合主機的排程器、本地時區、目的地、使用的憑證、可計費列數上限、執行記錄及防重複執行措施。審查排程器將執行的確切命令。技能列舉 cron、launchd 與 Windows Task Scheduler，但不提供通用引擎命令。只有手動執行已產生你接受的附來源連結檔案後，才授權這項具體的每日排程。

觀察一次真正的排程執行。將其各來源數量、篩選原因、判斷路徑、token 與服務費用、輸出路徑及傳送結果，與手動執行比較。確認第二次或重疊呼叫不會產生重複效果。如果排程工作失敗，從記錄定位階段，保留已產生的摘要，修復來源、判斷或傳送問題，並在同一核准成本限制內只重跑必要步驟。也要檢查實際排程器的停用命令，以便停止持續擷取與計費。

連續一週將輸出與重要來源對照閱讀。標註遺漏與雜訊。對遺漏，查明項目是未被蒐集、被事實規則篩除、被判斷捨棄，還是在閱讀階段遭漏掉。修改對應階段並重新檢查。這一週的對照觀察能提供關於你自己的來源組合與問題措辭的證據，卻不能認證無人監督時的準確性。

## 關鍵變化

這項技能可重用的部分，是將蒐集、穩定儲存、事實篩選、型別化判斷及附來源連結的閱讀分開。程式代理可圍繞讀者核准的設定組裝這些部分。讀者仍掌握存取許可、範例、開支上限，以及每日傳送的啟停決定。產生系統在你的環境中通過來源、去重、遺漏與排程執行檢查之前，它仍處於建置中。

## 來源與延伸閱讀

- [Cole Medin 固定版本的 build-signal-engine 技能](https://github.com/coleam00/skills/tree/847be0848ae7b997ae4420bc0eac267177a066a2/.claude/skills/build-signal-engine)記錄訪談與建置階段。其 `references/` 與 `templates/` 檔案規定來源對應、判斷路由及摘要輸出；這些是指令，並非獨立測試過的引擎。
- [Claude Code 技能文件](https://code.claude.com/docs/en/skills)說明專案層級的技能探索與直接呼叫，並未驗證這個特定引擎。
- [OpenRouter 的 Jev 指南](https://openrouter.ai/blog/insights/what-is-jev/)介紹目前判斷 API 與可用模型版本。其價格與範例並非讀者流程成本或準確性的測量。
- [儲存庫的 MIT 授權](https://raw.githubusercontent.com/coleam00/skills/847be0848ae7b997ae4420bc0eac267177a066a2/LICENSE)規定複製技能檔案或重要部分時應附帶的聲明。

## Sources

- [Cole Medin 固定版本的 build-signal-engine 技能](https://github.com/coleam00/skills/tree/847be0848ae7b997ae4420bc0eac267177a066a2/.claude/skills/build-signal-engine) — 是主要建置程序。訪談、來源、判斷、摘要參考檔案及三個範本說明預期順序、項目欄位與檢查點，但不證明產生的引擎能在讀者環境中運作。
- [Claude Code 技能指南](https://code.claude.com/docs/en/skills) — 說明專案層級位置 `.claude/skills/<name>/SKILL.md`、探索機制及 `/skill-name` 呼叫，並未測試此技能。
- [OpenRouter 的 Jev 指南](https://openrouter.ai/blog/insights/what-is-jev/) — 解釋其型別化 Decisions API，並說明截至 2026 年 10 月，Jev 1.13 與 1.14 均可用。範例與價格來自供應商文件，不是這套摘要流程的實測結果。
- [來源儲存庫的 MIT 授權](https://raw.githubusercontent.com/coleam00/skills/847be0848ae7b997ae4420bc0eac267177a066a2/LICENSE) — 要求在軟體副本或重要部分中包含著作權與許可聲明。