Flujo de Noticias Automatizado con OpenClaw y LLMs

Canalización Automatizada de Noticias de IA con OpenClaw

Este agente OpenClaw se ejecuta como una tarea cron 8 veces al día (cada 2 horas desde las 6:40 AM hasta las 8:40 PM ET) para automatizar una sala de redacción de IA. La canalización escanea múltiples fuentes, cura contenido con LLMs y publica en Telegram con automatización completa.

Fase 1: Escaneo de Múltiples Fuentes

25 fuentes RSS a través de blogwatcher con filtrado por palabras clave y clasificación de fuentes de 3 niveles (TechCrunch, OpenAI Blog, Reuters Tech, Simon Willison, etc.)
13 subreddits de Reddit a través de la API pública JSON con filtrado por puntuación y etiquetas
Twitter/X a través de bird CLI (listas de cuentas curadas por nivel) y búsqueda por palabras clave en twitterapi (mínimo 50 me gusta, 5K seguidores)
Tendencias de GitHub + monitoreo de lanzamientos para 16 repositorios clave de IA
Búsqueda web Tavily con 5 consultas específicas y ventana de actualidad de 2 días

Todas las fuentes se ejecutan con el mejor esfuerzo: si una falla, las demás continúan.

Fase 2: Puntuación, Deduplicación y Curación con LLM

Un script de puntuación de calidad asigna puntos basados en el nivel de la fuente, señales de palabras clave e indicadores de noticias de última hora
Coincidencia de similitud de títulos al 80% para agrupar historias duplicadas
Prefiltrado determinista de URL verifica contra dos archivos de historial: todo lo escaneado y todo lo publicado
Los 8 artículos principales obtienen el texto completo extraído (se prefiere Markdown de Cloudflare, con HTML como respaldo, límite de 1,200 caracteres)
Gemini Flash recibe la lista puntuada, los artículos enriquecidos y el perfil editorial para seleccionar y clasificar las 7 historias principales

Fase 3: Aprendizaje del Perfil Editorial

Un archivo Markdown captura preferencias a lo largo del tiempo (noticias de Anthropic, fusiones y adquisiciones superiores a $100M, incidentes de seguridad de IA, geopolítica, etc.)
Actualmente tiene una tasa de aprobación del escáner del 82% (4 de cada 5 historias coinciden con las preferencias)
Una tarea cron nocturna actualiza el perfil basándose en las decisiones diarias de aprobación y rechazo

Fase 4: Canalización de Publicación

El escaneo entrega 7 historias clasificadas al Grupo de Edición de Noticias de Telegram
El comando "Borrador #3" activa la canalización de publicación
La historia va a Perplexity para validación de hechos y recopilación de fuentes
El subagente escritor (Claude Sonnet) entrenado en el estilo de escritura con humanizador para eliminar señales de IA
El borrador es revisado por Perplexity para precisión y retroalimentación de escritura
El escritor realiza revisiones finales
Gemini Nano Banana 2 genera una imagen de portada que coincide con la historia
Publica primero en el canal de prueba, luego en el canal principal después de la aprobación
Cada historia publicada se registra con marcas de tiempo, IDs de mensaje y URLs de origen

Costo y Detalles Técnicos

Costo total: alrededor de $5 al mes
Gemini Flash maneja el filtrado editorial con LLM (cambiado desde Gemini CLI después de problemas con OAuth)
El nivel gratuito de Tavily cubre la búsqueda web
La API JSON de Reddit y la API de GitHub son gratuitas
El modelo predeterminado en el grupo de Telegram es GPT-5.3-codex (mejorado después de configurar thinking = high)

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