OpenClawエージェントがLLMキュレーションでAIニュースパイプラインを自動化

OpenClawによる自動化AIニュースパイプライン

このOpenClawエージェントは、1日8回（東部時間午前6時40分から午後8時40分まで2時間ごと）cronジョブとして実行され、AIニュースルームを自動化します。パイプラインは複数のソースをスキャンし、LLMでコンテンツをキュレーションし、完全自動化でTelegramに公開します。

フェーズ1：マルチソーススキャン

• 25のRSSフィードをblogwatcherでキーワードフィルタリングと3段階のソースランキング（TechCrunch、OpenAI Blog、Reuters Tech、Simon Willisonなど）
• 13のRedditサブレディットを公開JSON APIでスコアフィルタリングとフレアフィルタリング
• Twitter/Xをbird CLI（階層別にキュレーションされたアカウントリスト）とtwitterapiキーワード検索（最低50いいね、5,000フォロワー）
• GitHubトレンディング＋リリース監視を16の主要AIリポジトリに対して
• Tavilyウェブ検索を5つのターゲットクエリと2日間の鮮度ウィンドウで

すべてのソースはベストエフォートで実行され、1つが失敗しても残りは継続します。

フェーズ2：スコアリング、重複排除、LLMキュレーション

• 品質スコアリングスクリプトがソース階層、キーワードシグナル、速報指標に基づいてポイントを割り当て
• 80%のタイトル類似性マッチングで重複ストーリーを統合
• 決定論的URL事前フィルタが2つの履歴ファイル（すべてスキャンされたものとすべて公開されたもの）に対してチェック
• 上位8記事の全文を取得（Cloudflare Markdown優先、HTMLフォールバック、1,200文字制限）
• Gemini Flashがスコア付きリスト、充実した記事、編集プロファイルを受け取り、上位7ストーリーを選択・ランク付け

フェーズ3：編集プロファイルの学習

• Markdownファイルが時間とともに好みを捕捉（Anthropicニュース、1億ドル以上のM&A、AIセキュリティインシデント、地政学など）
• 現在82%のスキャナー承認率（5件中4件のストーリーが好みに一致）
• 毎晩のcronジョブが日々の承認・拒否決定に基づいてプロファイルを更新

フェーズ4：公開パイプライン

• スキャンが7つのランク付けされたストーリーをTelegramニュース編集グループに配信
• 「Draft #3」コマンドが公開パイプラインをトリガー
• ストーリーがPerplexityに送られ、事実検証とソース収集を実施
• 執筆サブエージェント（Claude Sonnet）が執筆スタイルでトレーニングされ、AIの特徴を除去するヒューマナイザーを搭載
• 草案がPerplexityで正確性と執筆フィードバックのためにレビュー
• 執筆者が最終修正を実施
• Gemini Nano Banana 2がストーリーに合ったカバー画像を生成
• 最初にテストチャンネルに投稿し、承認後にメインチャンネルに投稿
• すべての公開ストーリーがタイムスタンプ、メッセージID、ソースURLとともに記録

コストと技術的詳細

• 総コスト：約5ドル/月
• Gemini FlashがLLM編集フィルタリングを処理（OAuth問題後にGemini CLIから切り替え）
• Tavily無料枠がウェブ検索をカバー
• Reddit JSONとGitHub APIは無料
• TelegramグループのデフォルトモデルはGPT-5.3-codex（thinking = high設定後に改善）