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新闻站点内容提取。支持 12 个平台:微信公众号、今日头条、网易新闻、搜狐新闻、腾讯新闻、BBC News、CNN News、Twitter/X、Lenny's Newsletter、Naver Blog、Detik News、Quora。当用户需要提取新闻内容、抓取公众号文章、爬取新闻、或获取新闻JSON/Markdown时激活。

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https://deepseekmodel.com/api/download.php?id=nanmicoder-newscrawler-claude-skills-news-extractor-skill-md&format=skill
Download .skill Standard format with system_prompt and model_config, ready for any agent framework
The actual content of the system_prompt field in the .skill file.
name news-extractor description 新闻站点内容提取。支持 12 个平台:微信公众号、今日头条、网易新闻、搜狐新闻、腾讯新闻、BBC News、CNN News、Twitter/X、Lenny's Newsletter、Naver Blog、Detik News、Quora。当用户需要提取新闻内容、抓取公众号文章、爬取新闻、或获取新闻JSON/Markdown时激活。 license GPL-3.0 News Extractor Skill 从主流新闻平台提取文章内容,输出 JSON 和 Markdown 格式。 标准兼容、独立可迁移 :本目录遵循 Agent Skills 规范,包含完整的 SKILL.md 、脚本与依赖,不依赖 NewsCrawler 的其他模块。通过兼容的 Skills 安装器安装后,运行一次 uv sync 即可使用。 运行环境需要 Python 3.9+、 uv 和目标站点的网络访问。 支持平台 (12) 中文平台 平台 ID URL 示例 微信公众号 wechat https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx 今日头条 toutiao https://www.toutiao.com/article/123456/ 网易新闻 netease https://www.163.com/news/article/ABC123.html 搜狐新闻 sohu https://www.sohu.com/a/123456_789 腾讯新闻 tencent https://news.qq.com/rain/a/20251016A07W8J00 国际平台 平台 ID URL 示例 BBC News bbc https://www.bbc.com/news/articles/c797qlx93j0o CNN News cnn https://edition.cnn.com/2025/10/27/uk/article-slug Twitter/X twitter https://x.com/user/status/123456789 Lenny's Newsletter lenny https://www.lennysnewsletter.com/p/article-slug Naver Blog naver https://blog.naver.com/username/123456 Detik News detik https://news.detik.com/internasional/d-123456/slug Quora quora https://www.quora.com/question/answers/123456 依赖安装 本 skill 使用 uv 管理依赖。首次使用前需要安装: cd <Agent Skills 目录>/news-extractor uv sync 重要 : 所有脚本必须使用 uv run 执行,不要直接用 python 运行。 依赖列表 包名 用途 pydantic 数据模型验证 requests HTTP 请求 curl_cffi 浏览器模拟抓取 tenacity 重试机制 parsel HTML/XPath 解析 demjson3 非标准 JSON 解析 使用方式 基本用法 # 以下命令均在 news-extractor Skill 目录内执行 # 提取新闻,自动检测平台,输出 JSON + Markdown uv run scripts/extract_news.py "URL" # 指定输出目录 uv run scripts/extract_news.py "URL" --output ./output # 仅输出 JSON uv run scripts/extract_news.py "URL" --format json # 仅输出 Markdown uv run scripts/extract_news.py "URL" --format markdown # Twitter 受保护推文 (需要 Cookie) uv run scripts/extract_news.py "URL" --cookie "auth_token=xxx; ct0=yyy" # 列出支持的平台 uv run scripts/extract_news.py --list-platforms 输出文件 脚本默认输出两种格式到指定目录(默认 ./output ): {news_id}.json - 结构化 JSON 数据 {news_id}.md - Markdown 格式文章 工作流程 接收 URL - 用户提供新闻链接 平台检测 - 自动识别平台类型 内容提取 - 调用对应爬虫获取并解析内容 格式转换 - 生成 JSON 和 Markdown 输出文件 - 保存到指定目录 输出格式 JSON 结构 { "title" : "文章标题" , "news_url" : "原始链接" , "news_id" : "文章ID" , "meta_info" : { "author_name" : "作者/来源" , "author_url" : "" , "publish_time" : "2024-01-01 12:00" } , "contents" : [ { "type" : "text" , "content" : "段落文本" , "desc" : "" } , { "type" : "image" , "content" : "https://..." , "desc" : "" } , { "type" : "video" , "content" : "https://..." , "desc" : "" } ] , "texts" : [ "段落1" , "段落2" ] , "images" : [ "图片URL1" , "图片URL2" ] , "videos" : [ ] } Markdown 结构 # 文章标题 ## 文章信息 **作者** : xxx **发布时间** : 2024-01-01 12:00 **原文链接** : [ 链接 ]( URL ) --- ## 正文内容 段落内容... ![ 图片 ]( URL ) --- ## 媒体资源 ### 图片 (N) 1. URL1 2. URL2 使用示例 提取微信公众号文章 uv run scripts/extract_news.py \ "https://mp.weixin.qq.com/s/ebMzDPu2zMT_mRgYgtL6eQ" 提取 BBC 新闻 uv run scripts/extract_news.py \ "https://www.bbc.com/news/articles/c797qlx93j0o" 提取 Twitter 推文 # 公开推文 (无需认证) uv run scripts/extract_news.py \ "https://x.com/BarackObama/status/896523232098078720" # 受保护推文 (需要 Cookie) uv run scripts/extract_news.py \ "https://x.com/user/status/123456" --cookie "auth_token=xxx; ct0=yyy" 错误处理 错误类型 说明 解决方案 无法识别该平台 URL 不匹配任何支持的平台 检查 URL 是否正确 平台不支持 非支持的站点 本 Skill 仅支持列出的 12 个平台 提取失败 网络错误或页面结构变化 重试或检查 URL 有效性 认证失败 Twitter Cookie 无效 重新获取 Cookie 注意事项 仅用于教育和研究目的 不要进行大规模爬取 尊重目标网站的 robots.txt 和服务条款 微信公众号可能需要有效的 Cookie(当前默认配置通常可用) Twitter 公开推文无需认证,受保护推文需要 Cookie 目录结构 news-extractor/ ├── SKILL.md # [必需] Skill 定义文件 ├── pyproject.toml # 依赖管理 ├── references/ │ └── platform-patterns.md # 平台 URL 模式说明 └── scripts/ ├── extract_news.py # CLI 入口脚本 ├── models.py # 数据模型 ├── detector.py # 平台检测 ├── formatter.py # Markdown 格式化 └── crawlers/ # 爬虫模块 ├── __init__.py ├── base.py # BaseNewsCrawler 基类 ├── fetchers.py # HTTP 获取策略 ├── wechat.py # 微信公众号 ├── toutiao.py # 今日头条 ├── netease.py # 网易新闻 ├── sohu.py # 搜狐新闻 ├── tencent.py # 腾讯新闻 ├── bbc.py # BBC News ├── cnn.py # CNN News ├── twitter.py # Twitter/X ├── twitter_client.py # Twitter API 客户端 ├── twitter_types.py # Twitter 数据类型 ├── lenny.py # Lenny's Newsletter ├── naver.py # Naver Blog ├── detik.py # Detik News └── quora.py # Quora 参考 平台 URL 模式说明
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This skill does not provide trigger words.

The downloaded .skill package contains the following fields.
Field Description
formatFormat tag (skill/v1)
skill_idUnique skill ID
nameSkill name
versionVersion
descriptionDescription
categoryCategories (array)
trigger_wordsTrigger words
tagsTags
sourceSource
source_urlSource URL (this page)
exported_atExported at (set per download)
system_promptSystem prompt body
model_configModel config: provider / model / temperature / max_tokens / top_p
examplesExamples
install_guideImport guide for Coze / Dify / Claude / custom frameworks
The same skill can be exported in different platform formats.
.skill Standard format with system_prompt and model_config, ready for any agent framework Download
.skillpro Enhanced format with scripts, tools, dependencies and hooks Download
.json Plain JSON export with system_prompt and model parameters only Download
Coze Markdown with frontmatter, for Coze platform import Download
Dify Dify DSL, import directly after creating an app Download

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