AGENT SKILL
cron-news-briefing-telegram
Cronジョブとして実行される日本語ニュース収集・要約・Telegram配信スキル。はくあ的人格で深掘り論評を付与。
- License 许可
- MIT
- 所属仓库
- zapabob/Skills
- 最近更新
- 2026-10-26
- Stars
- ★ 2
- Forks
- 0
01 前言 Front Matter
- name
- cron-news-briefing-telegram
- author
- Hermes Agent
- license
- MIT
- version
- 1.0
- metadata
- { "hermes": { "tags": [ "cron", "news", "telegram", "japanese", "briefing" ], "config": { "persona": "hakua", "language": "ja", "max_chars": 300, "cron_schedule": "0 6,12,18 * * *" }, "category": "autonomous-ai-agents", "related_skills": [ "warashibe-arbitrage-cron", "ebbinghaus-cron-runtime" ] } }
- platforms
- [ "linux", "macos", "windows" ]
- description
- Cronジョブとして実行される日本語ニュース収集・要約・Telegram配信スキル。はくあ的人格で深掘り論評を付与。
02 资源文件 12
- 参考文档aks-troubleshooting/aks-troubleshooting.md4.4 KB
- 参考文档aks-troubleshooting/general-diagnostics.md1.7 KB
- 参考文档aks-troubleshooting/networking.md8.4 KB
- 参考文档aks-troubleshooting/node-issues.md7.8 KB
- 参考文档aks-troubleshooting/pod-failures.md7.0 KB
- 参考文档aks-troubleshooting/references/aks-mcp.md1.5 KB
- 参考文档aks-troubleshooting/references/command-flows.md2.5 KB
- 参考文档aks-troubleshooting/references/structured-input-modes.md1.5 KB
- 参考文档references/azure-resource-graph.md2.8 KB
- 参考文档references/container-apps/README.md2.8 KB
- 参考文档references/functions/README.md3.6 KB
- 参考文档references/kql-queries.md1.3 KB
03 SKILL.md 正文
Cronニュースブリーフィング（Telegram向け）スキル
When to Use
- 定期実行されるcronジョブとして、最新ニュースを収集・要約しTelegramに配信する場合
- はくあ（ASI_HAKUA）人格での「深掘り論評」を付与した日本語ブリーフが必要な場合
- 200-300文字程度の簡潔な配信が求められる場合
Prerequisites
web_search/web_extractツールが利用可能terminalでdate '+%Y-%m-%d %H:%M:%S %z'実行可能- Telegram配信チャネルがgateway経由で設定済み
- 環境変数:
HERMES_TELEGRAM_CHAT_ID（配信先）
How to Run
# 手動実行時
hermes cron run --job04 同仓库更多 Skills
xurl
X/Twitter via xurl CLI: post, search, DM, media, v2 API.
★ 2
writing-plans
Write implementation plans: bite-sized tasks, paths, code.
★ 2
whisper
OpenAI's general-purpose speech recognition model. Supports 99 languages, transcription, translation to English, and language identification. Six model sizes from tiny (39M params) to large (1550M params). Use for speech-to-text, podcast transcription, or multilingual audio processing. Best for robust, multilingual ASR.
★ 2
weights-and-biases
W&B: log ML experiments, sweeps, model registry, dashboards.
★ 2
watchers
Poll RSS, JSON APIs, and GitHub with watermark dedup.
★ 2
serving-llms-vllm
vLLM: high-throughput LLM serving, OpenAI API, quantization.
★ 2