2026-03-15｜每日简报、AI 周报想法与本周分享

本篇博客介绍最近一周（2026-03-09 ～ 2026-03-15）的记录与思考。

本周摘要

• 跑步 37.53 公里，明显高于原计划的 23.1 公里。
• 试用了阿里的 Coding Plan，并整理了它和几款 AI 工具的兼容情况。
• 给博客加上了 订阅 页面，订阅源由 GitHub Action 定时生成。
• 给 N8n 里的 keep 数据流补上了 AI 跑步分析，输出直接发送到 Telegram。
• 继续完善自己的每日简报脚本，也顺着 OpenClaw 和 sanwan.ai 想了一些自动化周报的可能性。

健康

这周一共跑了 37.53 公里。按原计划是 23.1 公里（3.3 × 7 = 23.1），实际多跑了 14 公里，整体完成度明显超预期。数据来自 Running 页面的 Week 统计。

工作

这一周的工作和折腾，主要集中在三件事上：一是继续试各种 AI 编码工具和配套服务，二是给自己的博客和自动化流程补功能，三是从别人的实践里找一些适合自己复用的思路。下面这些内容，基本也可以归到“本周完成”“本周观察”和“后续想法”这三个方向里。

1. 阿里的 Coding Plan

这周注册并试用了阿里的 Coding Plan。根据 快速开始使用 Coding Plan，Base URL 设置规则如下：

• OpenAI 兼容协议：https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1
• Anthropic 兼容协议：https://coding.dashscope.aliyuncs.com/apps/anthropic

顺手记录一下它对常见 AI 工具的兼容情况：

• Codex：高于 0.80.0 版本，不再支持 Chat/Completions API，估无法使用 Coding Plan。
• Cursor：仅订阅 Cursor Pro 及以上套餐的用户支持配置自定义模型（包括百炼 Coding Plan 支持的模型），否则会报错，请参见 报错信息。
• Claude Code：可以使用
• Trae：无法使用

也顺手记一下我的阿里 Coding Plan Token 目前用在这些地方：

• openclaw
• claude code
• n8n 中 keep-to-tg

2. 博客添加订阅页面

参考 游钓四方的邻居页面，我给博客加了一个 订阅 页面。订阅源数据由 GitHub Action feeds-sync.yml 定时抓取生成。

feeds-sync.yml 用到了 chensoul/feeds-aggregator 这个项目，开始是使用 go 开发，后来重构改为使用 python 开发。

3. 给 N8n 获取 keep 数据添加 AI 分析

系统提示词：

你是一位专业的跑步数据分析师，面向大众跑者与进阶跑者。请根据用户提供的跑步数据，用 2–4 句中文给出评价和可执行的训练建议。在数据缺失时不臆测、不展开科普。

用户提示词：

请分析以下跑步数据，给出专业分析。\n\n时间：2026-03-12 09:00:44\n距离：3.01 公里\n用时：21 分 34 秒\n配速：7:09 分钟/公里\n运动消耗：262千卡\n运动负荷：36\n平均心率：141\n最大心率：167\n设备：OPPO Watch 46mm

最后发送到电报的内容：

🏃‍♀️ 2026-03-12 09:00:44，使用 OPPO Watch 46mm 户外跑步 3.01 公里，用时 21 分 34 秒，运动负荷 36，配速 7:09 分钟/公里，平均心率 141，最大心率 167。 #running

🤖 AI 分析：
本次 3.01 公里、配速 7:09/公里，运动负荷 36，属于中等强度的有氧跑；平均心率 141、最大 167，说明大部分时间在有氧区，但存在短时心率冲高。建议下次若以打有氧基础为主，可略降配速（如 7:20–7:30/公里），把平均心率压在 135 左右，跑完仍能轻松说话；若保持当前强度，每周可安排 2–3 次类似跑量，并搭配 1 次休息或轻松跑，便于恢复与进步。

https://static1.keepcdn.com/2018/05/16/12/1526444719104_216x216.png

4. 每日简报

看完 我让龙虾替我工作了 38 天，它做了什么？ 之后，我顺手研究了一下作者开发的 openclaw skills。文章里复盘了三个 agent 的产出，结构很清晰：

Nova（数字管家）

• 维护开源项目、回复 issue
• 从零到发布完成 Nexus MCP Server
• 开发了一批 skill：daily-briefing、google-tasks、tech-doc-translator、research-prep、quick-capture
• 批量提交 44 篇博客到微软 MVP Portal

Forge（编程搭档）

• 重写 Android 断食追踪 App（Kotlin + Jetpack Compose）
• 开发 Feed Pulse（Telegram RSS 订阅机器人）
• 参与技术决策和可行性分析

Assistant（打杂）

• 协助 GitHub Copilot Dev Days 广州筹备
• 帮作者太太整理 HR 数据

其中有一个 daily-briefing agent，会在每天早 7 点自动推送天气、待办、Hacker News Top 20 到 Telegram。

这和我在 GitHub Action 里用 Python 写的 每日简报 很像，于是我顺手改了自己的脚本。现在这份每日简报会发送日期、天气（wttr.in）、今日待办（GitHub Issues）、今日指数/诗词/名言/Trending、WakaTime、跑步距离、昨日收藏（Linkding）、Hacker News 等信息。

待办这一块我没有用 Google Tasks。最开始考虑过 memos 的 todo，后来放弃，最后改成直接用 GitHub Issues。后面如果遇到更合适、API 更顺手的待办工具，可能还会继续换。

为什么不使用 openclaw 来实现每日简报？

像每日简报这种输入和输出都比较确定的任务，用 GitHub Action 就够了，也不需要 AI 参与。直接上 openclaw 反而会增加 token 消耗，没必要。

5. 收到小龙虾发送的邮件

这周还收到了一封来自 sanwan.ai 的邮件，而且是小龙虾自己发的。起因是我发布了《在 GitHub CodeSpace 中安装和使用 OpenClaw》这篇文章，对方看到后想和我互推链接。

顺着链接，我去看了 https://sanwan.ai/ 这个网站的内容，其中是这样介绍的：

🤖 本站由傅盛的AI龙虾三万独立完成 · 建站、写作、运营、推广，全程无人类参与 正在挑战：日访客从 5,000 冲到 20,000 · 欢迎围观这场AI自主进化实验 🦞

这个网站的思路挺有意思：让 AI 龙虾独立建站、写作、运营和推广。顺着这个思路想，也许以后也可以让 AI 龙虾独立运营、推广博客，至少先做到每周自动抓取我的相关信息并生成周报。

本周分享

虽然大部分有意思的输入都会自动同步到「ChenSoul Share」Telegram 频道，但我还是想在这里额外挑一部分出来。单独列出来之后，这篇周报就更像一份 newsletter 了。

• 如何让OpenClaw指挥三位大哥协作写代码？
• 我让龙虾替我工作了 38 天，它做了什么？
• chenhg5/cc-connect
• March 2026 AI Breakthroughs: GPT-5.4, Gemini Flash-Lite, Rubin
• AI Detection Tools Tested: Do They Really Work?
• Anthropic Claude Marketplace for Business AI Tools
• VS Code 1.111: Autopilot, Agent Hooks, Debug Snapshots
• 逆天！丐版 Mac Mini 本地模型十倍提速，多开爽玩 Openclaw
• langchain4j 新版支持 Agent Skills

上面这些内容，是我通过脚本从 我的书签 里统计出来的本周分享。

# 使用 jq 输出上周分享的 Markdown 链接
start=$(date -v-1w -v-mon +%Y-%m-%dT00:00:00Z)
end=$(date -v-mon +%Y-%m-%dT00:00:00Z)

curl -sS -H "Authorization: Token ${LINKDING_TOKEN}" \
  "https://linkding.chensoul.cc/api/bookmarks/?limit=100" \
  | jq -r --arg start "$start" --arg end "$end" '
      .results[]?
      | select(.date_added >= $start and .date_added < $end)
      | "- [" + (.title // "无标题") + "](" + .url + ")"
    '