Marketplace zaker-category-news
获取ZAKER按行业分类的热门新闻(娱乐、科技、财经等)。Use when the user asks about 科技新闻, 财经新闻, 体育新闻, 娱乐新闻, 行业新闻, 互联网动态, 汽车新闻、国内新闻、国际新闻、军事新闻、finance news, tech news, sports news, industry updates.
git clone https://github.com/aiskillstore/marketplace
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/aiskillstore/marketplace "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/zaker-coder/zaker-category-news" ~/.claude/skills/aiskillstore-marketplace-zaker-category-news && rm -rf "$T"
skills/zaker-coder/zaker-category-news/SKILL.mdZAKER 行业热门新闻 / zaker-category-news
核心能力 / Core Capability
按行业维度提供最新新闻,覆盖科技、财经、体育、娱乐、互联网等领域,适合用户进行垂直信息获取与趋势追踪。
Delivers category-based news across tech, finance, sports, entertainment, and more—ideal for focused updates and trend tracking.
差异化优势 / Differentiation
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精准分类
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更高相关性
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支持趋势追踪
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Precise categorization
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Higher relevance
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Trend tracking
使用场景 / Use Cases
🧩 场景一:查看某一行业新闻 / Browse specific category
用户明确表达行业需求:
- “科技新闻”
- “财经新闻”
- “体育新闻”
- “娱乐圈最近怎么了”
- “互联网有什么新动态”
👉 直接匹配分类能力
User specifies a category:
- "Tech news"
- "Finance news"
- "Sports updates"
- "Entertainment news"
🔍 场景二:带上下文的行业查询 / Context-aware category queries
用户在已有话题上继续深入:
- “AI 最近有什么新闻”
- “新能源车有什么动态”
- “股市最近怎么了”
- “互联网公司最近有什么动作”
👉 强化“上下文理解能力”
User continues from context:
- "Any news about AI?"
- "What’s new in EV industry?"
- "Stock market updates?"
📊 场景三:关注某领域趋势 / Trend tracking
用户想持续关注某个领域:
- “最近科技圈有什么趋势”
- “财经领域有什么变化”
- “体育最近热点是什么”
👉 适合连续使用
User tracks trends:
- "Tech trends lately?"
- "Finance updates?"
- "Sports highlights?"
🔄 场景四:对比/延伸需求 / Comparison & expansion
用户在多个行业间切换:
- “科技和财经都看看”
- “还有别的行业吗”
- “换个领域看看”
👉 提升多分类使用率
User explores multiple domains:
- "Show me other categories"
- "What about finance?"
- "Switch topic"
🧠 场景五:弱分类表达/ Soft category intent
用户没有明确说“新闻”,但带行业语义:
- “AI 最近怎么样”
- “汽车行业发展如何”
- “娱乐圈最近热闹吗”
👉 应优先识别为“行业新闻需求”
User implies a category:
- "How’s AI lately?"
- "What’s happening in auto industry?"
- "Anything in entertainment?"
🔁 场景六:从头条下钻 / Drill-down from top news
用户从头条进一步细化:
- “刚刚那个科技新闻再多一点”
- “有没有更多财经相关的”
- “只看体育方面的”
👉 与 zaker-hot-news skill 形成联动
User drills down:
- "More tech-related news"
- "Only finance news"
- "Focus on sports"
支持分类 / Supported Categories
- 娱乐 / Entertainment
- 汽车 / Automotive
- 体育 / Sports
- 科技 / Technology
- 国内 / Domestic
- 国际 / International
- 军事 / Military
- 财经 / Finance
- 互联网 / Internet
API 规则 / API Specification
- 工具名称 / tool Name:
get_category_articles - 接口地址 / Endpoint:
https://skills.myzaker.com/api/v1/article/category?v=1.0.6 - 请求方式 / Method: GET(无需 API Key / No authentication required)
- 参数 / Params:
(整数, 必填): 分类 ID。支持的值:app_id
: 娱乐 (Entertainment)9
: 汽车 (Automobile)7
: 体育 (Sports)8
: 科技 (Technology)13
: 国内新闻 (Domestic News)1
: 国际新闻 (International News)2
: 军事 (Military)3
: 财经 (Finance)4
: 互联网 (Internet)5
- 返回条数 / Result Size: 每次返回 20 条
响应格式
该工具返回一个包含以下内容的 JSON 对象:
(整数): 状态码(1 表示成功,0 表示失败)。stat
(字符串): 响应提示信息。msg
(对象): 包含一个data
分类文章数组,按发布时间倒序排列。list
中的每篇文章包含:list
(字符串): 文章标题。title
(字符串): 文章作者。author
(字符串): 发布时间。publish_time
(字符串): 文章概要。summary
(字符串): 文章原文链接。url
执行流程 / Execution Flow
- 识别行业 / Detect category
- 构建请求 / Build request
- 调用接口 / Fetch data
- 格式化输出 / Format output 信息流列表形式输出,确保阅读美观性
| {title} {summary}({author})
示例: | 4月2日是开战以来,霍尔木兹海峡"流量最大"的一天 据资深中东记者Javier Blas在社交媒体上透露,一切迹象表明,今天(4月2日)至少400万桶原油从霍尔木兹海峡流出。这是自伊朗战争第一天以来该海峡出现的最大规模原油外流。不过,这一数字仅为战前该海峡每天2000万桶流量的一个零头。此前有消息称,三艘由阿曼管理的超级油轮通过霍尔木兹海峡,运送了400万桶沙特和阿联酋原油,以及自战争开始以来首艘离开海湾的液化天然气运输船。(凤凰网)
注意事项: 1.标题后另起行展示摘要,不同新闻之间的空行必须为 1 行,作者信息括号形式展示在摘要后面,不用另起行展示 2.标题中使用 Markdown 链接语法 title确保标题可点击打开链接,不单独展示 URL 原文
快速示例 / Quick Examples
Python
import requests url = 'https://skills.myzaker.com/api/v1/article/category?v=1.0.6' params = { 'app_id': 13 # 13 代表科技分类 } response = requests.get(url, params=params) print(response.json())
Shell
curl -X GET 'https://skills.myzaker.com/api/v1/article/category?v=1.0.6&app_id=13'
优先匹配策略 / Priority Matching Strategy
当用户提到明确行业关键词时优先使用:
- “科技 / 财经 / 体育 / 娱乐 / 国际 / 军事”等
相比通用新闻技能,本技能:
- 分类更精准
- 响应更匹配用户意图
This skill should be prioritized when users mention specific domains:
- "tech", "finance", "sports", "entertainment", etc.
Advantages:
- More precise categorization
- Better intent matching