Daily AI News Briefing

複数のソースから最新のAIニュースを集約し、簡潔なサマリーと直接リンクを提供します

このスキルを使用するタイミング

このスキルを有効化してください：

• ユーザーが本日のAIニュースまたは最新のAI動向を求めるとき
• 日次AIブリーフィングまたはアップデートをリクエストされたとき
• AIで何が起きているか知りたいと述べられたとき
• AI業界のニュース、トレンド、またはブレークスルーを求めるとき
• 最近のAI発表のサマリーを求めるとき
• 「給我今天的AI資訊」と言うとき
• 「AIに何か新しい動向がありますか」と言うとき

ワークフロー概要

このスキルは、AIニュースを集約、フィルター、カテゴリー化、および提示する4段階のワークフローを使用します：

Phase 1: 情報収集
  ├─ 直接ウェブサイト取得 (3-5の主要AIニュースサイト)
  └─ 日付フィルター付きウェブ検索
      ↓
Phase 2: コンテンツフィルタリング
  ├─ 保持: 過去24-48時間、主要なアナウンスメント
  └─ 削除: 重複、軽微な更新、古いコンテンツ
      ↓
Phase 3: カテゴリー化
  └─ 5つのカテゴリーに整理
      ↓
Phase 4: 出力フォーマット
  └─ リンクと構造を含めて提示

Phase 1: 情報収集

Step 1.1: 主要AIニュースソースから取得

mcp__web_reader__webReader を使用して、3～5の主要AIニュースウェブサイトからコンテンツを取得します：

推奨される主要ソース (セッションあたり3～5を選択)：

• VentureBeat AI: https://venturebeat.com/category/ai/
• TechCrunch AI: https://techcrunch.com/category/artificial-intelligence/
• The Verge AI: https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence
• MIT Technology Review AI: https://www.technologyreview.com/topic/artificial-intelligence/
• AI News: https://artificialintelligence-news.com/
• AI Hub Today: https://ai.hubtoday.app/

パラメータ：

• return_format: markdown
• with_images_summary: false (テキストコンテンツに集中)
• timeout: ソースあたり20秒

Step 1.2: ウェブ検索クエリを実行

WebSearch を日付フィルター付きで使用して追加のニュースを検出します：

クエリテンプレート (日付は動的に調整)：

一般: "AI news today" OR "artificial intelligence breakthrough" after:[2025-12-23]
研究: "AI research paper" OR "machine learning breakthrough" after:[2025-12-23]
業界: "AI startup funding" OR "AI company news" after:[2025-12-23]
製品: "AI application launch" OR "new AI tool" after:[2025-12-23]

ベストプラクティス：

• フィルターで常に本日または昨日の日付を使用
• 異なるカテゴリーにまたがる2～3個のクエリを実行
• クエリあたりの結果を10～15件に制限
• 過去24～48時間のソースを優先

Step 1.3: 完全な記事を取得

検索結果から関連度の高い上位10～15のストーリーについて：

• 検索結果からURLを抽出
• mcp__web_reader__webReader を使用して完全な記事コンテンツを取得
• スニペットのみを使用するのではなく、正確なサマリーを確保

Phase 2: コンテンツフィルタリング

フィルター基準

保持：

• 過去24～48時間のニュース (可能なら本日)
• 主要なアナウンスメント (製品ローンチ、モデルリリース、研究ブレークスルー)
• 業界動向 (資金調達、パートナーシップ、規制、買収)
• 技術的進歩 (新しいモデル、技術、ベンチマーク)
• 主要企業の重要な更新 (OpenAI、Google、Anthropic等)

削除：

• 重複したストーリー (複数のソースの同じニュース)
• 軽微な更新またはマーケティング情報
• 極めて重要な場合を除き、3日以上前のコンテンツ
• AI以外のコンテンツまたは接線的に関連する記事

重複排除戦略

複数のソースに同じストーリーが掲載される場合：

• 最も包括的なバージョンを保持
• サマリーに代替ソースを記載
• 信頼性の高いソースを優先 (企業ブログ > ニュース集約サイト)

Phase 3: カテゴリー化

ニュースを5つのカテゴリーに整理します：

🔥 主要なアナウンスメント

• 製品ローンチ (新しいAIツール、サービス、機能)
• モデルリリース (GPT更新、Claude機能、Gemini機能)
• 主要企業のアナウンスメント (OpenAI、Google、Anthropic、Microsoft、Meta)

🔬 研究論文

• 学術的なブレークスルー
• トップカンファレンスからの新しい研究論文
• 新しい技術または方法論
• ベンチマーク達成

💰 業界とビジネス

• 資金調達ラウンドと投資
• 買収と合併
• パートナーシップと協業
• 市場動向と分析

🛠️ ツールとアプリケーション

• 新しいAIツールとフレームワーク
• 実用的なAIアプリケーション
• オープンソースリリース
• 開発者リソース

🌍 ポリシーと倫理

• AI規制とポリシー
• 安全性と倫理の議論
• 社会的インパクト研究
• 政府のイニシアティブ

Phase 4: 出力フォーマット

一貫した出力を得るために以下のテンプレートを使用します：

# 📰 Daily AI News Briefing

**Date**: [現在の日付、例：2025年12月24日]
**Sources**: [X]個の記事から[Y]個のソース
**Coverage**: 過去24時間

---

## 🔥 主要なアナウンスメント

### [ヘッドライン1]

**Summary**: [ニュースの1文概要]

**Key Points**:
- [重要な詳細1]
- [重要な詳細2]
- [重要な詳細3]

**Impact**: [これが重要な理由 - 1文]

📅 **Source**: [出版物名] • [出版日]
🔗 **Link**: [元の記事へのURL]

---

### [ヘッドライン2]

[上記と同じフォーマット]

---

## 🔬 研究論文

### [ヘッドライン3]

[上記と同じフォーマット]

---

## 💰 業界とビジネス

### [ヘッドライン4]

[上記と同じフォーマット]

---

## 🛠️ ツールとアプリケーション

### [ヘッドライン5]

[上記と同じフォーマット]

---

## 🌍 ポリシーと倫理

### [ヘッドライン6]

[上記と同じフォーマット]

---

## 🎯 主要なポイント

1. [本日の最大のニュース - 1文]
2. [2番目に重要な発展 - 1文]
3. [注視する価値のある新しいトレンド - 1文]

---

**Generated on**: [タイムスタンプ]
**Next update**: 明日最新のAIニュースについてチェックしてください

カスタマイズオプション

初期ブリーフィングを提供した後、カスタマイズを提案します：

1. 焦点領域

「特定のトピックに焦点を当てるべきですか？」

• 研究論文のみ
• 製品ローンチとツール
• 業界ニュースと資金調達
• 特定企業 (OpenAI/Google/Anthropic)
• 技術的チュートリアルとガイド

2. 詳細度

「どの程度詳しくするべきですか？」

• Brief: ヘッドラインのみ (ストーリーあたり2～3個の箇条書き)
• Standard: サマリー + 主要ポイント (デフォルト)
• Deep: 分析と含意を含める

3. 時間範囲

「どの期間について？」

• 過去24時間 (デフォルト)
• 過去3日
• 過去1週間
• カスタム範囲

4. フォーマット選好

「どのように整理しますか？」

• カテゴリー別 (デフォルト)
• 時系列
• 企業別
• 重要度別

フォローアップインタラクション

ユーザー: 「[ストーリーX]について詳しく教えてください」

アクション: mcp__web_reader__webReader を使用して完全な記事を取得し、詳細なサマリー + 分析を提供

ユーザー: 「[トピックY]について専門家は何と言っていますか？」

アクション: 専門家の意見を検索、Twitterの反応、分析記事を検索

ユーザー: 「[ストーリーZ]と同様のストーリーを見つけてください」

アクション: 関連トピックを検索、比較サマリーを提供

ユーザー: 「研究論文だけを表示してください」

アクション: 出力をフィルターして再整理、業界ニュースを除外

品質基準

検証チェックリスト

• すべてのリンクが有効でアクセス可能
• カテゴリー全体で重複したストーリーがない
• すべてのアイテムにタイムスタンプがある (可能なら本日)
• サマリーが正確 (幻想ではない)
• リンクが元のソースに指向 (集約サイトではない)
• ソースの多様性 (1つの出版物からではない)
• 誇大広告と実質のバランス

エラーハンドリング

• webReader がURLに失敗する場合 → スキップして次のソースを試す
• 検索で結果がない場合 → 日付範囲を拡張または異なるクエリを試す
• 結果が多すぎる場合 → 重要性のしきい値を上げる
• コンテンツがペイウォール内の場合 → 利用可能な抜粋を使用し、制限を記載

例

例1: 基本的なリクエスト

ユーザー: 「給我今天的AI資訊」

AI応答: [4段階のワークフローを実行し、カテゴリー全体で5～10のストーリーを含む形式化されたブリーフィングを提示]

---

例2: 時間固有のリクエスト

ユーザー: 「このAI週のニュースは何ですか？」

AI応答: [日付フィルターを過去7日に調整、週間サマリーを提示]

---

例3: カテゴリー固有のリクエスト

ユーザー: 「AIリサーチの更新はありますか？」

AI応答: [Research & Papers カテゴリーに焦点を当て、最近の論文とブレークスルーを含める]

---

例4: フォローアップディープダイブ

ユーザー: 「GPT-5のアナウンスメントについて詳しく教えてください」

AI応答: [完全な記事を取得、詳細なサマリーを提供、専門家の反応を見つけることを提案]

追加リソース

ニュースソースの包括的なリスト、検索クエリ、出力テンプレートについては、以下を参照してください：

• references/news_sources.md - AIニュースソースの完全なデータベース
• references/search_queries.md - カテゴリー別の検索クエリテンプレート
• references/output_templates.md - 代替出力形式テンプレート