aihot

aihot 技能概览

aihot 是一个用于网络检索的技能，能在不打开浏览器的情况下，从 aihot.virxact.com 获取最新的 AI 新闻、每日精选、模型发布、产品发布和趋势摘要。用户问“今天 AI 圈发生了什么”或“最近有什么新动态”时，尤其是中文场景，或者需求表述比较模糊但明显指向 LLM、OpenAI、Anthropic、Google、产品、论文或 AI 行业动向时，就适合用 aihot 技能。

用户通常要的不是“更多 AI 文本”，而是快速、可信地回答“现在什么最重要”。aihot 的核心优势，是把一个实时公开信息流转成简洁的 markdown 简报，让你不必依赖过时的训练数据，也不用靠泛泛的提示词硬猜。它特别适合日更简报流程、编辑式摘要，以及“AI HOT for Web Research”这类更看重时效性的任务。

关键判断点很简单：如果用户想要当前的 AI 信息，aihot 比凭记忆作答更适合作为第一步。它对历史研究、技术排障，或者与 AI 无关的新闻就没那么合适。

aihot 技能适配场景与边界

aihot 适合需要当前 AI 热点、精选条目或快速日更摘要的用户。像“今天的 AI 新闻”“AI HOT today”“OpenAI 刚发布了什么”“最近一周有什么新东西”，以及“AI 圈有什么新东西”这类宽泛问题，都是它的典型适配场景。

它不是通用搜索技能，也不能替代逐条来源核验。如果用户需要引用、原始文档，或者跨多个媒体的细致分析，就应该把 aihot 当作发现层，再回到原始来源做确认。

aihot 的差异点在哪里

aihot 技能的设计重点是实时检索，而不是静态理解提示词。这意味着结果会受到当前 API 内容和你选择的模式影响。对于安装决策来说，最重要的一点是：它已经封装了一套可用的新闻检索流程，因此你不必从零设计。

什么时候不该用它

如果用户要的是代码帮助、与 AI 新闻无关的产品推荐，或者不依赖当前事件的回顾性分析，就不要优先考虑 aihot。像“解释 Transformer”“对比向量数据库”“总结去年的 AI 政策”这类任务，aihot 都不是合适工具。

如何使用 aihot 技能

安装 aihot

使用以下命令安装该技能：

npx skills add KKKKhazix/khazix-skills --skill aihot

在查看配置时，先从 SKILL.md 开始。如果你的环境支持，也建议一起检查 README.md、AGENTS.md、metadata.json，以及任何 rules/、resources/、references/ 或 scripts/ 目录。这个仓库本身很紧凑，所以真正有价值的是先弄清楚检索规则，再把技能用于生产环境。

从正确的提示词形状开始

想要更好的结果，提示词最好明确时间窗口、关注重点和输出样式。例如：

• “Use aihot to summarize today’s AI news in Chinese, with 5 bullets and a short takeaway.”
• “Use aihot for Web Research to find the most relevant AI product launches from this week.”
• “Use aihot to check recent OpenAI and Anthropic updates, then compare the impact.”

如果用户的表达比较模糊，先把请求转换成实时新闻意图，再调用技能。“AI 最近有什么动态？”已经足够触发 aihot，不需要你把查询打磨到完美。

先读 API 规则

aihot 最重要的操作细节，是 API 要求：/api/public/* 请求必须带上浏览器风格的 User-Agent，否则 curl 可能返回 403 Forbidden。这应该被视为硬性安装/使用约束，而不是一个无关紧要的实现备注。

实用工作流是：

1. 先设定一次 UA 字符串。
2. 每次公共 API 调用都沿用这个 UA。
3. 优先走技能默认的检索路径，不要自己随意拼接端点。

可以把它理解成：aihot 最好用的方式，是让它负责抓取和摘要；最难用的方式，则是把它当成通用爬虫来折腾。

使用默认阅读路径

在改动任何东西之前，先阅读技能里的 workflow 章节，并按推荐路径执行。实际操作中，首先要看的文件是 SKILL.md，以及其中链接到的辅助文档（如果存在）。然后用一个聚焦的查询测试实时检索流程，比如“today’s selected AI items”或“recent AI model launches”，再逐步扩展到更宽泛的研究。

为了让输出质量更稳，最好补充这些信息：

• 时间范围：今天、昨天、本周
• 范围：模型、产品、论文、融资、监管
• 地区或语言：全球、中文、英文
• 格式：要点、时间线、执行摘要

aihot 技能常见问题

aihot 只适合中文查询吗？

不是。aihot 技能确实更偏向中文用户的 AI 新闻查询，但底层主题范围也包括英文事件。一个实用判断是：如果用户合理地会期待一份实时 AI 简报，那么 aihot 就是相关的。

我需要 API key 或 MCP server 吗？

不需要。这个技能是从公共 REST API 拉取内容，并返回 markdown 简报的。这降低了接入门槛，也让 aihot 更容易在标准 agent 环境中使用。

aihot 和普通提示词有什么不同？

普通提示词只能改写模型已经知道的内容。aihot 的目的，是先抓取当前内容，再进行摘要。因此，当“新鲜度”“筛选”和“现在发生了什么”才是真正需求时，它会更合适。

什么时候应该避免使用 aihot？

当用户需要深入的技术解释、长篇竞争分析，或者需要多个原始来源支撑的报道时，就应避免使用 aihot。它最强的是实时发现和简报，而不是端到端研究系统。

如何改进 aihot 技能

提供更好的检索目标

提升质量最大的办法，是把问题收窄。“AI news”能用，但“最近 3 天的 AI 产品发布”或“今天关于 foundation models 的精选条目”会得到更精准的结果。aihot 技能最适合那种能够和信息流清晰对应的搜索意图。

速度优先时，优先看精选条目

如果用户想要的是快速简报，优先走 curated 或 selected 路径，不要一上来就试图穷尽所有内容。这样能减少噪音，通常也会提升判断质量。对于 aihot for Web Research 来说，精选条目往往是最快找到“最重要内容”的路径。

留意两种常见失败模式

第一种失败模式是触发不足：把实时 AI 新闻请求当成普通聊天回答来处理。第二种是提示过宽：要求“把 AI 的所有内容都讲一遍”，却期待一个尖锐的总结。这两种都会降低可用性。解决办法是明确时间窗口和主题簇。

用第二轮迭代优化

拿到第一版输出后，可以再要求三种之一的调整：“筛选为产品发布”“展开最重要的一条”“改成周报格式”。这通常比重复运行同一个提示词更有效。如果你要为团队做一份更好的 aihot 指南，最实用的做法是统一输入格式：主题、日期范围和期望输出长度。