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)
📖 完全なソースを読む: r/openclaw
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