Agente OpenClaw Automatiza el Flujo de Noticias de IA con Curación mediante LLM

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)