Agent OpenClaw Automatise le Pipeline d'Actualités IA avec la Curation par LLM

Pipeline d'actualités IA automatisé avec OpenClaw

Cet agent OpenClaw s'exécute comme une tâche cron 8 fois par jour (toutes les 2 heures de 6h40 à 20h40 heure de l'Est) pour automatiser une rédaction d'actualités IA. Le pipeline scanne plusieurs sources, sélectionne le contenu avec des LLM et publie sur Telegram en toute automatisation.

Phase 1 : Scan multi-sources

• 25 flux RSS via blogwatcher avec filtrage par mots-clés et classement des sources en 3 niveaux (TechCrunch, OpenAI Blog, Reuters Tech, Simon Willison, etc.)
• 13 subreddits Reddit via l'API publique JSON avec filtrage par score et par étiquette
• Twitter/X via bird CLI (listes de comptes sélectionnés par niveau) et recherche par mots-clés twitterapi (minimum 50 likes, 5 000 abonnés)
• Tendance GitHub + surveillance des versions pour 16 dépôts IA clés
• Recherche web Tavily avec 5 requêtes ciblées et une fenêtre de fraîcheur de 2 jours

Toutes les sources fonctionnent au mieux—si une échoue, les autres continuent.

Phase 2 : Notation, déduplication et curation par LLM

• Un script de notation attribue des points en fonction du niveau de la source, des signaux de mots-clés et des indicateurs d'actualités urgentes
• Correspondance de similarité des titres à 80 % pour regrouper les articles en double
• Pré-filtrage déterministe des URL vérifie deux fichiers d'historique : tout ce qui a été scanné et tout ce qui a été publié
• Les 8 meilleurs articles obtiennent le texte complet extrait (Markdown Cloudflare préféré, HTML en secours, limite de 1 200 caractères)
• Gemini Flash reçoit la liste notée, les articles enrichis et le profil éditorial pour choisir et classer les 7 meilleures actualités

Phase 3 : Apprentissage du profil éditorial

• Un fichier Markdown capture les préférences au fil du temps (actualités Anthropic, fusions et acquisitions supérieures à 100 M$, incidents de sécurité IA, géopolitique, etc.)
• Actuellement à un taux d'approbation du scanner de 82 % (4 articles sur 5 correspondent aux préférences)
• Une tâche cron nocturne met à jour le profil en fonction des décisions quotidiennes d'approbation et de rejet

Phase 4 : Pipeline de publication

• Le scan livre 7 actualités classées au Groupe de rédaction des actualités Telegram
• La commande "Brouillon #3" déclenche le pipeline de publication
• L'article passe par Perplexity pour validation des faits et collecte des sources
• Sous-agent rédacteur (Claude Sonnet) formé sur le style d'écriture avec humaniseur pour supprimer les marqueurs IA
• Le brouillon est revu par Perplexity pour exactitude et retour sur l'écriture
• Le rédacteur effectue les révisions finales
• Gemini Nano Banana 2 génère une image de couverture correspondant à l'article
• Publication d'abord sur le canal de test, puis sur le canal principal après approbation
• Chaque article publié est enregistré avec horodatages, identifiants de message et URL sources

Coût et détails techniques

• Coût total : environ 5 $/mois
• Gemini Flash gère le filtrage éditorial par LLM (passé de Gemini CLI après des problèmes d'OAuth)
• Le niveau gratuit de Tavily couvre la recherche web
• L'API JSON de Reddit et l'API GitHub sont gratuites
• Le modèle par défaut dans le groupe Telegram est GPT-5.3-codex (amélioré après réglage thinking = high)