Construyendo un Radar de Conciertos con OpenClaw: Rastreando Múltiples Fuentes para Espectáculos de Artistas

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 9 de marzo de 2026🔗 Source
Construyendo un Radar de Conciertos con OpenClaw: Rastreando Múltiples Fuentes para Espectáculos de Artistas
Ad

Un desarrollador construyó una herramienta de radar de conciertos usando OpenClaw ejecutándose en un VPS para encontrar automáticamente anuncios de conciertos de artistas que sigue en Spotify. El sistema escanea específicamente conciertos en Nueva York y muestra espectáculos antes de que aparezcan en muchos otros lugares.

Cómo funciona el radar de conciertos

El sistema sigue este flujo de trabajo:

  • Extrae aproximadamente 100 artistas de Spotify usando artistas seguidos, artistas principales y datos de reproducción reciente
  • Escanea múltiples fuentes diariamente incluyendo sitios web de locales (Bowery Ballroom, Brooklyn Steel, etc.), DICE, Bandsintown y Ticketmaster
  • Normaliza todos los eventos en un solo formato
  • Empareja nombres de artistas con la lista de artistas de Spotify
  • Elimina duplicados de eventos entre fuentes
  • Rastrea eventos vistos previamente para solo reportar nuevos anuncios
  • Se ejecuta diariamente mediante un trabajo cron de OpenClaw
Ad

Desafíos técnicos y soluciones

Un aspecto particularmente complicado fue el scraping de DICE, donde los eventos no están en el HTML de la página sino enterrados en un payload de Next.js. El script extrae datos de <script id="__NEXT_DATA__"> analizando props.pageProps.events.

El sistema también maneja normalización de títulos, convirtiendo títulos complejos de eventos como "Sammy Virji North America Tour 2026 Part 1 (Friday)" en coincidencias limpias de artistas ("Sammy Virji").

Un ejemplo de evento que el sistema capturó: Sammy Virji el 31 de julio de 2026 en Brooklyn Army Terminal: Pier 4, que surgió de DICE antes de aparecer en otras fuentes.

📖 Leer la fuente completa: r/openclaw

Ad

👀 Ver también

Optimización de Flujos de Trabajo Multi-AI con OpenClaw y MemOS
Casos de uso

Optimización de Flujos de Trabajo Multi-AI con OpenClaw y MemOS

OpenClaw, combinado con modelos grandes y MemOS, mejora la estabilidad del flujo de trabajo multi-AI al gestionar el contexto y la memoria de manera efectiva.

OpenClawRadar
Lecciones Prácticas de Construir una Base de Código de 350K Líneas en Solitario con Agentes de IA
Casos de uso

Lecciones Prácticas de Construir una Base de Código de 350K Líneas en Solitario con Agentes de IA

Un desarrollador comparte conocimientos concretos de ingeniería sobre la construcción de una base de código de producción de 356K líneas en 52 días utilizando agentes de IA, incluyendo cómo la estructura de la base de código afecta la salida del agente y por qué la tipificación fuerte es esencial.

OpenClawRadar
Agente de IA recomienda cambiar de GitHub Runners a Mac Mini autohospedado
Casos de uso

Agente de IA recomienda cambiar de GitHub Runners a Mac Mini autohospedado

Un agente de IA CEO analizó los costos de CI/CD durante un sprint y determinó que los ejecutores alojados en GitHub eran derrochadores, recomendando cambiar a un Mac Mini autohospedado en su lugar. El accionista humano había definido el alcance del proyecto de manera diferente, pero el juicio de infraestructura de la IA fue correcto.

OpenClawRadar
Profesor Crea Juego de Detección de Sesgo en IA con Código Claude
Casos de uso

Profesor Crea Juego de Detección de Sesgo en IA con Código Claude

Un profesor del Reino Unido creó Flagged, un juego de navegador que simula decisiones de detección de IA en el ámbito académico usando Claude Code. El juego revela cómo las herramientas de detección producen tasas de falsos positivos de hasta el 61,3% para hablantes no nativos de inglés.

OpenClawRadar