OpenClaw-Agent automatisiert KI-Nachrichtenpipeline mit LLM-Kuration

Automatisierte KI-Nachrichtenpipeline mit OpenClaw

Dieser OpenClaw-Agent läuft als Cron-Job 8-mal täglich (alle 2 Stunden von 6:40 bis 20:40 Uhr ET), um einen KI-Nachrichtenraum zu automatisieren. Die Pipeline scannt mehrere Quellen, kuratiert Inhalte mit LLMs und veröffentlicht vollautomatisch auf Telegram.

Phase 1: Multi-Quellen-Scanning

• 25 RSS-Feeds über blogwatcher mit Stichwortfilterung und 3-stufiger Quellenbewertung (TechCrunch, OpenAI Blog, Reuters Tech, Simon Willison usw.)
• 13 Reddit-Subreddits über öffentliche JSON-API mit Score-Filterung und Flair-Filterung
• Twitter/X über bird CLI (kuratierte Kontolisten nach Stufen) und twitterapi-Stichwortsuche (mind. 50 Likes, 5.000 Follower)
• GitHub Trending + Release-Überwachung für 16 wichtige KI-Repositories
• Tavily-Websuche mit 5 gezielten Abfragen und 2-Tage-Frischefenster

Alle Quellen laufen nach bestem Bemühen – wenn eine fehlschlägt, fahren die anderen fort.

Phase 2: Bewertung, Deduplizierung und LLM-Kuration

• Qualitätsbewertungsskript vergibt Punkte basierend auf Quellenstufe, Stichwortsignalen und Indikatoren für Eilmeldungen
• Titelähnlichkeitsabgleich bei 80 %, um doppelte Geschichten zusammenzufassen
• Deterministische URL-Vorfilterprüfung gegen zwei Verlaufsdateien: alles Gescannte und alles Veröffentlichte
• Top-8-Artikel erhalten Volltextabruf (Cloudflare Markdown bevorzugt, HTML-Fallback, 1.200-Zeichen-Begrenzung)
• Gemini Flash erhält bewertete Liste, angereicherte Artikel und redaktionelles Profil, um die Top-7-Geschichten auszuwählen und zu bewerten

Phase 3: Lernen des redaktionellen Profils

• Markdown-Datei erfasst Präferenzen über Zeit (Anthropic-Nachrichten, M&A über 100 Mio. US-Dollar, KI-Sicherheitsvorfälle, Geopolitik usw.)
• Aktuell bei 82 % Scanner-Genehmigungsrate (4 von 5 Geschichten entsprechen den Präferenzen)
• Nächtlicher Cron-Job aktualisiert Profil basierend auf täglichen Genehmigungs- und Ablehnungsentscheidungen

Phase 4: Veröffentlichungspipeline

• Scan liefert 7 bewertete Geschichten an Telegram News Editing Group
• Befehl "Draft #3" löst Veröffentlichungspipeline aus
• Geschichte geht zu Perplexity zur Faktenvalidierung und Quellensammlung
• Writer-Sub-Agent (Claude Sonnet) auf Schreibstil trainiert mit Humanizer, um KI-Merkmale zu entfernen
• Entwurf von Perplexity auf Genauigkeit und Schreibfeedback überprüft
• Writer macht finale Überarbeitungen
• Gemini Nano Banana 2 generiert Titelbild passend zur Geschichte
• Postet zuerst in Testkanal, dann im Hauptkanal nach Genehmigung
• Jede veröffentlichte Geschichte wird mit Zeitstempeln, Nachrichten-IDs und Quell-URLs protokolliert

Kosten und technische Details

• Gesamtkosten: etwa 5 US-Dollar pro Monat
• Gemini Flash übernimmt LLM-redaktionelle Filterung (nach OAuth-Problemen von Gemini CLI gewechselt)
• Tavily Free-Tier deckt Websuche ab
• Reddit JSON und GitHub API sind kostenlos
• Standardmodell in Telegram-Gruppe ist GPT-5.3-codex (verbessert nach Einstellung thinking = high)