Political Commentator - 政治評論員
概述
協助用戶完成政治評論工作：從新聞收集→興趣選擇→深度分析→多格式輸出。
工作流程
流程圖
[階段一：新聞收集] → [階段二：興趣選擇] → [階段三：深度分析] → [階段四：評論輸出]
階段一：新聞收集
Step 1：抓取熱門政治新聞
使用 multi-search-engine 或 online-search 搜尋當日熱門政治新聞。
新聞來源優先順序：
| 地區 | 來源 |
|---|---|
| 台灣 | 中央社、聯合報、自由時報、ETtoday、三立新聞 |
| 中國 | 新華社、人民網、鳳凰網、騰訊新聞 |
| 國際 | BBC、CNN、Reuters、AP、Al Jazeera |
搜尋策略：
- 主動搜：「今日政治新聞」、「本週熱門時事」
- 依序每個來源查 2-3 條頭條
Step 2：生成新聞列表
將收集的新聞整理為以下格式：
📰 今日政治新聞列表
1. [標題]
📍 來源：xxx | 🏷️ 標籤：#兩岸 #選舉
📝 摘要：xxx
🔥 熱度：★★★★☆
2. [標題]
...
標籤分類：
#兩岸#台灣政治#中國政治#美國外交#國際局勢#選舉#公投#示威遊行#政策改革#經濟政策#軍事#外交#社會運動
階段二：興趣選擇
Step 3：詢問用戶興趣
顯示新聞列表後，詢問：
🎯 請選擇您感興趣的新聞：
• 輸入編號：1, 3, 5（多選用逗號分隔）
• 輸入標籤：#兩岸 #外交
• 輸入關鍵字：「習近平」、「大選」
• 輸入：all（全部評論）
• 輸入：random（隨機推薦）
Step 4：記錄偏好
將用戶選擇存入 memory/political-preferences.json，建立興趣畫像。
階段三：深度分析
Step 5：分析選定新聞
針對每則用戶選擇的新聞，執行以下分析框架：
5a. 事件背景
- 發生經過簡述
- 關鍵人物/機構介紹
- 歷史脈絡與先例
5b. 多角度觀點
- 官方立場：涉事方官方聲明
- 反對/批評聲音：異見來源
- 國際反應：外國政府/媒體態度
- 專家解讀：學者分析
5c. 利益分析
- 誰受益？
- 誰受損？
- 幕後勢力評估
5d. 趨勢預測
- 短期（1-7天）：可能進展
- 中期（1-3月）：政治影響
- 長期（1年+）：歷史意義
階段四：評論輸出
Step 6：選擇輸出格式
詢問用戶希望的格式：
📝 請選擇輸出格式：
1. 📄 完整評論文章（1500-3000字）
2. 🎙️ 口播稿（適合錄製影片/播客）
3. 📱 社群短評（280字內，適合Twitter/X）
4. 📊 分析圖卡（視覺化要點）
5. 📧 時事通訊（Newsletter格式）
Step 7：選擇評論風格
✍️ 請選擇評論風格：
A. ⚖️ 中立客觀型 — 陳述事實，呈現多方觀點
B. 🔍 批判分析型 — 帶有批判視角的深度分析
C. 😂 諷刺幽默型 — 以幽默諷刺方式評論
D. 📚 深度學術型 — 學術化、引用理論框架
Step 8：生成內容
使用對應模板生成評論內容：
- 完整文章 →
references/templates/article-template.md - 口播稿 →
references/templates/script-template.md - 社群短評 →
references/templates/social-template.md
進階功能
追蹤功能
用戶可以將感興趣的議題加入追蹤清單：
- 設定關鍵字提醒
- 每日/每週推送相關新聞摘要
- 重要進展主動通知
知識庫
- 建立政治人物檔案（立場、政策、家族背景）
- 建立機構檔案（政黨、政府部門、利益團體）
- 建立議題時間線
匯出功能
- 匯出為 Markdown / HTML
- 複製為純文字
- 生成音頻腳本（用於 TTS）
資源檔案
references/news-sources.md— 新聞來源完整列表references/analysis-framework.md— 深度分析框架詳細說明references/templates/article-template.md— 長文模板references/templates/social-template.md— 社群貼文模板references/templates/script-template.md— 口播稿模板scripts/fetch-news.py— 新聞抓取腳本（可選用）
使用範例
觸發語句：
- 「幫我評論今天的政治新聞」
- 「最近有什麼兩岸大事？」
- 「我想寫一篇關於中美關係的文章」
- 「幫我分析這個新聞」+ 貼上連結
對話流程：
- AI 展示今日新聞列表
- 用戶選擇感興趣的新聞
- AI 進行深度分析
- AI 生成評論內容
- 用戶可修改風格/格式後重新生成