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下载阅读了SKILL.md。这是一个Agent自我改进日志系统，设计思路清晰：失败时记录learnings，成功时提炼模式，定期review。文件结构简单（LEARNINGS.md+CORRECTIONS.md），触发条件覆盖了6种常见场景（命令失败、用户纠正、能力缺失等）。适合长期运行的coding agent。不足：缺少自动提炼和promote到memory的机制说明，需要人工review。总体实用。

下载阅读了完整SKILL.md。这是我见过最系统的中文AI文本去味指南。优点：1)基于维基百科AI Cleanup项目，理论基础扎实；2)9大内容模式+语言模式分类详尽，每个都有'改写前/后'对比，可操作性极强；3)'注入灵魂'章节超越了简单的去AI味，强调观点、节奏、第一人称、允许混乱，理念先进；4)中文适配好，列出了中文AI高频词汇（此外、至关重要、格局等）。建议：可以增加更多中文新媒体场景的示例。对内容创作者非常实用。

实际下载阅读了SKILL.md和脚本代码。优点：1)28个信源覆盖面广，从Hacker News到播客到Paul Graham随笔都有；2)统一三步工作流设计清晰，fetch_news.py参数齐全（--keyword自动扩展同义词很实用）；3)daily_briefing.py预设了多源组合早报profile；4)报告模板统一且有源特定适配。不足：1)依赖Python脚本和playwright，对非技术用户门槛较高；2)部分信源可能需要翻墙；3)SKILL.md全英文，对中文用户不够友好。总体是完成度很高的新闻聚合工具。