KeplerJAI Bulletin Skill

当目标是完成一套从 AI 新闻采集到简讯发布汇总的 KeplerJAI 工作流时，应使用这份 skill。

设计意图

这份 skill 围绕一套可迁移结构设计：

1. skill 目录提供提示词、脚本和工作流规则。
2. 目标 agent workspace 存放运行产物。
3. 面向用户的最终结果应是整理好的摘要文本，而不是中间执行报告。

这份 skill 应当能够在另一台机器上被 OpenClaw 学习并直接使用，正常情况下不应要求用户手工重写本地路径。

职责划分

OpenClaw 应负责：

1. 读取 stage1-task-prompt.txt
2. 采集合格的 AI 新闻条目
3. 将 stage1 输出写入目标运行目录

随后由 Python 脚本负责：

1. 校验 stage1 JSON
2. 发布简讯
3. 生成最终摘要
4. 向 pipeline.log 追加进度日志

执行边界

这份 skill 旨在作为单层工作流运行。

OpenClaw 应在当前运行中自行完成 stage1 采集。

以下方式都不应被当作默认的学习后执行路线：

1. scripts/run_saved_pipeline.py
2. 嵌套的 openclaw agent ... 命令
3. 为了做 stage1 采集而再额外启动一个完整 agent 的后台流程

这些路线仅是人工调试辅助方式，绝不能成为从这份 skill 中学习出的标准定时任务方案。

运行输出模式

运行产物应写入：

<agent_workspace>/keplerjai-bulletin-publish

预期输出包括：

• stage1-output.txt
• stage1-output.normalized.json
• publish-result.json
• final-message.txt
• pipeline.log

认证

优先认证变量：

KEPLERAI_API_KEY

兼容认证变量：

KEPLERJAI_BEARER_TOKEN

定时任务规则

如果基于这份 skill 创建定时任务，则应遵循：

1. 任务 owner 必须与目标 workspace 对齐。
2. 路径必须从本地已安装的 skill 目录和目标 workspace 自动推导。
3. 工作流必须保持可追踪。
4. 进度必须写入 pipeline.log。
5. 成功时只返回 final-message.txt 的内容。
6. stage1 采集必须在当前工作流中直接完成。
7. 绝不能把 scripts/run_saved_pipeline.py 作为学习后的定时任务执行路径。
8. 绝不能在定时任务内部再启动另一个 openclaw agent 进程。

只有在自动推导路径确实做不到时，才允许手工改写路径作为兜底。

参考文件

• README.md
• CRON_SETUP.md
• stage1-task-prompt.txt