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內容

做一份團隊真的會讀的每日 AI 新聞簡報

先拿有來源的新聞匯總，再加入實務者在 X 上的討論，拉一條影片轉錄，最後用 Markdown 寫成一期簡報並存進 LiveDoc。

建置時間25 分鐘難度進階更新於2026-10-29
適合誰行銷與成長創作者產品行銷

複製 prompt

把方括號裡的欄位替換掉，然後貼到 Claude Code、Codex 或任何能存取終端機的 AI。它會安裝 Felo skill、在花額度前詢問，並執行這套工作流程。

為[產業或主題]製作一份每日產業簡報。

時間範圍：過去 24 小時，時區[時區]。讀者：[讀者]。
關注清單（選填）：X [帳號或主題]、YouTube [頻道]、Reddit [社群]。

挑選 5–8 條真正重要的內容。每條寫：發生什麼事、為什麼重要、來源連結，以及它屬於公告、結果還是觀點。

章節：
1. 頭條。
2. 5–8 條內容，每條附來源連結。
3. X 上大家在說什麼，附帳號和日期。
4. 一條附時間戳的影片引文。
5. 接下來關注什麼。

規則：
- 每條都附連結。合併重複報導，保留最好的來源。
- 區分公告和獨立結果；給廠商主張加標籤。
- 只報告來源回傳的指標。資料缺失時寫「暫無資料」，不要寫零。
- 如果沒有重要事件，直接說明，不要為湊篇幅而填充。
- 消耗額度前，先展示預計執行的 API 呼叫並等待我批准。
- 不要排程、發布或傳送任何內容。
- 將結果寫入 ./daily-brief.md，並在對話中總結。

複製的內容也包含安裝步驟和安全規則。

你會得到什麼

一次執行的範例輸出，不是即時生成。

期號範例（節錄）

AI 產業簡報 — 2026-10-30

頭條

一家大型實驗室發布了一款更小的模型，其工具使用基準分數與旗艦相同。廠商主張；獨立結果仍待公布。

條目

  1. 小模型，同分 — 廠商基準，尚未重現。[來源]
  2. 代理框架發布 — 新的追蹤與重試控制。[來源]

大家在說什麼

@example_dev：「贏的是延遲，不是分數。」 — 2026-10-30 08:12 JST

一條影片引文

「我們不再測 token，開始測已解決工單。」 — [12:40]

接下來關注

工具使用的獨立評測，以及發布週後價格是否維持。

實際呼叫

給開發者：同一套工作流程的可複製程式碼，依執行順序排列。

展開實際 API 呼叫

  1. 先做有來源的新聞匯總

    用 Chat 問過去 24 小時的 AI 新聞，保留它引用的來源和日期。

    digest.ts
    const BASE = "https://openapi.felo.ai";
const headers = {
  Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
  "Content-Type": "application/json",
};

async function felo<T>(path: string, body?: unknown): Promise<T> {
  const res = await fetch(`${BASE}${path}`, {
    method: body ? "POST" : "GET",
    headers,
    body: body ? JSON.stringify(body) : undefined,
  });
  if (!res.ok) throw new Error(`${res.status}: ${await res.text()}`);
  return res.json() as Promise<T>;
}

type ChatData = {
  data: {
    answer: string;
    resources: { link: string; title: string; snippet: string }[];
  };
};

const roundup = await felo<ChatData>("/v2/chat", {
  query: "Biggest AI news stories in the last 24 hours",
});

const sources = roundup.data.resources.slice(0, 5);

    範例輸出

    {
  "answer": "The main stories today are …",
  "sources": [
    { "link": "https://example.com/story", "title": "…", "snippet": "…" }
  ]
}

  2. 加入實務者討論

    在 X 搜同一話題，收集帶帳號和日期的實務者貼文。

    digest.ts
    type XData = {
  data: {
    tweets: {
      content: string;
      author: { username: string };
      created_at: string;
      metrics: { retweet_count: number; favorite_count: number };
    }[];
    next_cursor: string | null;
    has_next: boolean;
  };
};

const since = Math.floor((Date.now() - 24 * 60 * 60 * 1000) / 1000);

const social = await felo<XData>("/v2/x/tweet/search", {
  query: "AI agents",
  limit: 20,
  since_time: since,
});

const posts = social.data.tweets
  .filter((tweet) => tweet.metrics.favorite_count >= 50)
  .slice(0, 3);

    範例輸出

    { "data": { "tweets": [
  {
    "content": "…",
    "author": { "username": "…" },
    "created_at": "2026-10-29T02:14:00Z",
    "metrics": { "retweet_count": 12, "favorite_count": 180 }
  }
] } }

  3. 拉一條影片轉錄

    用 YouTube Subtitling 拉一條相關影片的轉錄，挑一條帶時間戳的引語。

    digest.ts
    type SubtitleData = {
  data: {
    title: string;
    contents: { text: string; start: number; duration: number }[];
  };
};

const videoCode = "dQw4w9WgXcQ"; // replace with today's video id

const video = await felo<SubtitleData>(
  `/v2/youtube/subtitling?video_code=${videoCode}&language=en&with_time=true`,
);

const transcript = video.data.contents.map((line) => line.text).join(" ");

    範例輸出

    {
  "title": "Example Video Title",
  "contents": [
    { "text": "Subtitle text", "start": 0.32, "duration": 14.26 }
  ]
}

  4. 寫成 Markdown 簡報

    依「重點新聞 / 實務者反應 / 影片引語 / 下一步關注」組織內容。

    digest.ts
    const date = new Date().toISOString().slice(0, 10);

const issue = [
  `# AI digest — ${date}`,
  "",
  "## The roundup",
  roundup.data.answer,
  "",
  "## What practitioners are posting",
  ...posts.map((post) => `- @${post.author.username}: ${post.content}`),
  "",
  "## From the video",
  transcript.slice(0, 1200),
  "",
  "## Sources",
  ...sources.map((source) => `- [${source.title}](${source.link})`),
].join("\n");

console.log(issue);

  5. 歸檔到 LiveDoc

    把這一期和來源存進 LiveDoc，下一期可以檢索歷史。

    digest.ts
    type LiveDocData = { data: { short_id: string } };

const archive = await felo<LiveDocData>("/v2/livedocs", {
  name: "AI digest archive",
  description: "One document resource per daily issue",
});

await felo(`/v2/livedocs/${archive.data.short_id}/resources/doc`, {
  title: `AI digest — ${date}`,
  content: issue,
});

type Retrieved = { data: { title: string; content: string; score: number }[] };

const past = await felo<Retrieved>(
  `/v2/livedocs/${archive.data.short_id}/resources/retrieve`,
  { query: "what did we say about agent frameworks last month" },
).then((res) => res.data.filter((hit) => hit.score >= 0.7));

    範例輸出

    [
  { "title": "AI digest — 2026-10-01", "content": "…", "score": 0.88 }
]

包含什麼

  • 有來源的新聞匯總和連結
  • X 上帶帳號和日期的實務者討論
  • 一條帶時間戳的影片引語
  • 保存每一期、可語意檢索的 LiveDoc

不做什麼

  • 只涵蓋公開來源；付費牆內容可能缺失
  • X 只作為訊號，不代表完整輿情
  • 不自動發佈或發送簡報
  • 影片需要已有字幕
  • 每天執行一次，排程由你的 agent 或 cron 負責

常見問題

來源可靠嗎？

每條新聞都帶來源連結和發佈日期；X 貼文額外帶帳號和時間戳。簡報不會把未核實的內容寫成事實。

可以換成其他行業嗎？

可以。把主題佔位符換成你的行業，來源和 X 搜尋詞跟著調整。

為什麼需要影片？

影片提供一條帶時間戳的實務者觀點，讓簡報不只有新聞標題。沒有字幕的影片會跳過。

會自動發到 Slack 嗎？

不會。它產生 Markdown 檔案；發送需要你自己的整合。

可以保存歷史嗎？

可以。LiveDoc 會保留每一期，之後可以檢索過去幾週的報導。

一次要花多少？

Chat、X 搜尋、影片轉錄都按用量計費；目前費率在價格頁面，prompt 會先請求確認。

相關工作流程

研究

把一個問題變成有來源的研究簡報

先問一遍網路，把答案背後的頁面抓成 Markdown，再加入 X 上的實務者聲音，最後把證據存進一個之後還能繼續查詢的 LiveDoc。

開啟工作流程內容

把 YouTube 影片變成一篇可發佈的文章

拉取帶時間戳的轉錄，整理成可讀的段落，用你控制的模型列大綱並寫初稿，再把結果留在 LiveDoc 裡等編輯 review。

開啟工作流程辦公

把研究頁面變成一套簡報檔

擷取頁面，存成 LiveDoc 上下文，然後交給 PPT Task API 生成 deck，輪詢拿到完成的連結。

開啟工作流程

改成你的版本

同一套配方，依你實際的交付方式調整。

只做某一個細分

把主題縮到 AI 程式設計、AI 影片或 AI 搜尋，簡報會更有針對性。

加一個「本週變化」段落

把上一期 LiveDoc 檢索出來，對比本週新增了什麼。

改成週報

把排程改成每週一次，減少每天的資訊噪音。

繼續深入

這套配方背後的參考頁面，以及下一步可以看什麼。