OpenClawを使用したコンサートレーダーの構築:アーティストの公演情報を複数ソースからスクレイピング

開発者は、VPS上でOpenClawを実行してコンサートレーダーツールを構築し、Spotifyでフォローしているアーティストのコンサート発表を自動的に検出します。このシステムは特にNYCのコンサートをスキャンし、他の多くの場所に現れる前に公演を表示します。
コンサートレーダーの仕組み
このシステムは以下のワークフローに従います:
- Spotifyからフォロー中のアーティスト、トップアーティスト、最近再生したデータを使用して約100のアーティストを取得
- 会場ウェブサイト(Bowery Ballroom、Brooklyn Steelなど)、DICE、Bandsintown、Ticketmasterを含む複数のソースを毎日スキャン
- すべてのイベントを単一フォーマットに正規化
- Spotifyアーティストリストに対してアーティスト名を照合
- ソース間でイベントの重複排除
- 以前に確認したイベントを追跡し、新しい発表のみを報告
- OpenClawのcronジョブで毎日実行
技術的課題と解決策
特に難しい点の1つはDICEのスクレイピングでした。イベントはページHTMLにはなく、Next.jsのペイロードに埋め込まれています。スクリプトは<script id="__NEXT_DATA__">からprops.pageProps.eventsを解析してデータを抽出します。
このシステムはタイトルの正規化も処理し、「Sammy Virji North America Tour 2026 Part 1 (Friday)」のような複雑なイベントタイトルをクリーンなアーティストマッチ(「Sammy Virji」)に変換します。
システムが検出したイベントの例:Sammy Virjiが2026年7月31日にBrooklyn Army Terminal: Pier 4で開催。この情報は他のソースに現れる前にDICEから取得されました。
📖 完全なソースを読む: r/openclaw
👀 See Also

SiriをTelegramボット経由でClaude Codeと統合し、パーソナルAIアシスタントとして機能させる
ある開発者が、SiriをClaude CodeにTelegramボット経由で接続する個人用AIアシスタント「Snoopy」を構築しました。これにより、永続的なメモリ機能と、Mac、Spotify、WhatsApp、iMessage、カレンダー、ブラウザ、ファイルへの統合を備えた音声コマンドが可能になります。

ローカルマルチエージェント研究アシスタントがタスクごとに15〜25分を節約
IT管理者がOllamaモデルを使用してローカルマルチエージェント研究パイプラインを構築し、手動研究の20〜30分ではなく約2分で構造化された概要を生成します。このシステムはRTX 5090と64GB RAMで動作し、OpenClawと統合されてエージェント管理を行います。

完全自動化された製品チュートリアル動画:Claude + Playwright + Magic Hour + Remotion
デベロッパーが、機能のURLから完成したチュートリアル動画までを生成する、人間を介さないパイプラインを構築しました。Claudeでスクリプトとオーケストレーション、Playwrightで画面録画、Magic Hour APIで顔交換とリップシンク、Remotionで編集を行います。

自己搭建Jarvis:基于OpenClaw的AI运维层
ある開発者が、個人用AIアシスタントのアーキテクチャを共有します。Mac mini上で24時間稼働し、OpenClaw、n8n、Obsidian、そしてカスケード型AIモデルを使用して、小規模ビジネスの運営を管理します。