Skrya 是一个给 AI agent 用的简报技能包。用户只需要说清楚想长期关注什么，agent 负责把它变成一个稳定的 topic：确认范围、确认信源、创建定时任务、生成每日简报、接受反馈、持续修正。
把这句话发给你的 agent：
请安装 Skrya：https://github.com/Arcadia822/skrya 。安装后，帮我每天关注 AI 浏览器的重要动态。
Agent 会读取仓库里的安装说明完成安装。你不需要手动复制命令。安装后，它应该先确认你真正想看的内容，再确认信源和投递方式。它不应该立刻丢一堆搜索结果给你。这种克制目前仍然算进步。
把长期关注的方向变成稳定、可复用的每日简报。每条信息都带来源、判断和后续可操作入口。
在创建任务前先确认信源。Skrya 会区分能自动接入的来源、需要运行时检索的来源、暂时不能自动接入的来源。
Skrya 会自主寻找本地可用的 skill，尽量扩大信源覆盖。比如用 agent-reach 扩展公开网页与社交检索，用 wechat-article-search 补微信公众号文章。Skrya 不关注绕过登录墙或访问限制的手段，只负责把可用信源组织成可复用的简报流程。
同一件事不会每天被拆成互不相关的新标题。Skrya 会把持续发展的事件串成 thread，方便回看上下文。
你说“这类少推”“这条继续跟”“展开第 3 条”，Skrya 会把反馈转成后续简报的长期偏好，而不是只在当前聊天里回应。
在有 channel/conversation 的 host 里，哪个通道创建的日报，就默认发回哪个通道。补发和空日报诊断也只处理当前通道绑定的内容。
安装 Skrya 时不需要指定语言。语言跟着 topic 走：
- 新建 topic 时，默认使用你创建 topic 时的语言。
- 你也可以明确要求某个 topic 用中文或英文输出。
- 当前只支持中文和英文输出。
- 你后续用什么语言反馈，agent 就用什么语言和你交流；除非你明确要求，否则不会改变 topic 的简报语言。
Skrya 完全本地运作，不包含遥测、云同步或托管后端，不会主动上传你的 topic 配置、历史简报、反馈偏好或本地数据。你让 agent 组合使用的联网检索、浏览器、微信公众号检索等其他 skill，会按那些 skill 自己的规则访问外部来源。
Skrya 支持三种卸载方式：
| 模式 | 删除 | 保留 |
|---|---|---|
skills-keep-data |
已安装 skill | topic 配置、历史简报、数据配置 |
data-keep-skills |
Skrya 数据和数据配置 | 已安装 skill |
complete |
skill、数据、全局指令里的 Skrya routing note | 无关用户指令 |
对 agent 说：
卸载 Skrya。先告诉我三种卸载模式的区别，然后等我确认再执行。
完全卸载只会移除带 SKRYA-ROUTING-NOTE 标记的 Skrya 全局指令块，不应该清空整份 AGENTS.md、CLAUDE.md、TOOLS.md 或 tools.md。
| 文档 | 内容 |
|---|---|
| 安装说明 | 给 agent 读取的安装、卸载和升级步骤 |
| 用户旅程 | agent 面向普通用户时应该怎么行动 |
| thread | 如何持续跟踪同一条事件线 |
| 外部检索接口 | 如何接入运行时检索结果 |
| 领域模型 | topic、request、source、thread、channel 等实体 |
| 贡献指南 | 开发、测试、代码结构和技术设计 |