Wandeln Sie Ihr OpenClaw-Briefing in einen Podcast-Feed für Apple Podcasts um

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 17. Mai 2026🔗 Source
Wandeln Sie Ihr OpenClaw-Briefing in einen Podcast-Feed für Apple Podcasts um
Ad

Ein Entwickler hat seine OpenClaw-Morgenzusammenfassung in einen Podcast-Feed umgewandelt, den er auf dem Weg zur Arbeit hört. Der Kern-Workflow: Die Zusammenfassung nehmen, per Text-to-Speech in ein MP3 umwandeln, diese Datei irgendwo zugänglich hosten und dann die Episode an einen einfachen RSS-XML-Feed anhängen. Diesen Feed in Apple Podcasts abonnieren, und die neueste Zusammenfassung wartet um 7:30 Uhr morgens.

Wichtige Details

  • Quelle: Reddit-Benutzer u/fermatf auf r/openclaw.
  • Komponenten: TTS-Engine nach Wahl (z.B. OpenAI TTS, Amazon Polly), Speicher für MP3s (lokaler Server, S3 usw.), RSS-Feed-Generator (handgeschriebenes XML oder ein statischer Site-Generator).
  • Weitere Verwendung: Derselbe Workflow funktioniert für Substack-Artikel – Link einfügen, eine Episode zum späteren Anhören erhalten.
  • MCP-Server: Der Autor hat es auch als MCP-Server verpackt, damit andere den Build überspringen können (eigenen OpenAI-API-Schlüssel mitbringen).
Ad

Praktischer Workflow

  1. Die Zusammenfassung mit OpenClaw erstellen (Standard-Morgenzusammenfassungs-Prompt).
  2. Text in Sprache umwandeln (z.B. curl an OpenAI TTS API).
  3. Resultierendes MP3 unter einer öffentlichen URL speichern (z.B. https://example.com/podcast/2025-04-03.mp3).
  4. RSS-XML aktualisieren (<item> mit Titel, Enclosure, pubDate hinzufügen).
  5. Das XML unter einer festen URL bereitstellen (z.B. https://example.com/feed.xml).
  6. In Apple Podcasts mit dieser Feed-URL abonnieren.

Der Autor merkt an, dass das Setup unkompliziert ist und er in den Reddit-Kommentaren für Fragen offen ist.

📖 Read the full source: r/openclaw

Ad

👀 Siehe auch

Homelab-Entwickler testet 19 lokale LLMs mit 45 praktischen Tests auf AMD Strix Halo
Anwendungsfälle

Homelab-Entwickler testet 19 lokale LLMs mit 45 praktischen Tests auf AMD Strix Halo

Ein Entwickler hat einen 45-Test-Benchmark-Suite für lokale LLMs erstellt, der auf tatsächlichen Homelab-Anwendungsfällen basiert, wie E-Mail-Klassifizierung, Home-Automation und Mahlzeitenplanung. Bei Tests von 19 Modellen auf einem AMD Strix Halo mit 128 GB RAM und 96 GB VRAM schnitt Gemma 4 26B-A4B nach Fehlerbehebungen am besten ab.

OpenClawRadar
Automatisierung von Recruiting-Workflows mit Claude Desktop: Eine Fallstudie
Anwendungsfälle

Automatisierung von Recruiting-Workflows mit Claude Desktop: Eine Fallstudie

Ein Entwickler hat die erste Ebene des Recruitings automatisiert, indem er Claude Desktop, Chrome mit Browser-Erweiterung und Google Calendar-Integration nutzte, um Lebensläufe zu sichten und Interview-Termine alle zwei Stunden auf einer Windows-Workstation zu planen.

OpenClawRadar
Wiederherstellen gelöschter Apple Music-Playlists mit Claude Cowork
Anwendungsfälle

Wiederherstellen gelöschter Apple Music-Playlists mit Claude Cowork

Ein Nutzer stellte 75 Playlists und 8.185 Titel wieder her, nachdem er versehentlich seine gesamte Apple Music-Bibliothek gelöscht hatte. Claude Cowork analysierte die Datenexportdateien von Apple, schrieb Python-Skripte zur Auswertung, erstellte AppleScripts für die Wiederherstellung und entwickelte spezielle HTML-Tools für fehlende Titel.

OpenClawRadar
Autonomes 5-Agenten-Claude-System ersetzt 3.000 USD/Monat API-Kosten durch ein einzelnes Abonnement
Anwendungsfälle

Autonomes 5-Agenten-Claude-System ersetzt 3.000 USD/Monat API-Kosten durch ein einzelnes Abonnement

Ein Entwickler baute einen autonomen Schwarm mit 5 Agenten unter Verwendung von Claude Opus 4.6, der als Discord-Bots auf WSL2 läuft, angetrieben von einem einzigen Claude Max-Abonnement anstelle von API-Guthaben, wodurch monatliche Kosten von über 3.000 US-Dollar durch 100–200 US-Dollar ersetzt wurden.

OpenClawRadar