OpenClawニュースアシスタント：スポーツ＋テクノロジーの重複排除と幻覚修正に100ドル投資

r/openclawのある開発者が、OpenClawを使ってスポーツとテクノロジー/AIニュースを追跡する個人ニュースアシスタントを構築しようと試みた。目標は、重複するストーリーを排除し、要約し、デイリーブリーフィングを配信することだった。要約は簡単だったが、いくつかの難しい問題が発生し、最終的にParticleやCuriousCatsなどの商用代替案に切り替えるまでに約100ドルのAPIトークンが費やされた。

主な課題

• 10以上のソースで異なる見出しの同じストーリー — 重複排除にカスタムロジックが必要。
• 古いストーリーが新しいものとして再浮上 — 新鮮さの確認が必要。
• スポーツの噂が確定したアップデートとして扱われる — 要約におけるハルシネーション。
• AI資金調達ニュースが古い企業情報と混在 — コンテキスト管理の失敗。
• 2つの類似ストーリーが1つの誤ったストーリーに統合 — 捏造された合成。
• 間違っていても自信満々の要約 — 検証のオーバーヘッド。
• スポーツ+テクノロジーのフィルタリングパイプラインに約100ドルのトークンコスト。

試みた解決策

開発者は以下を追加した：

• 明示的なソースリンク付きの厳格なプロンプト
• 重複排除のためのキャッシュ
• 関連性のためのランキングアルゴリズム
• 2回目の検証チェック
• '昨日から何が変わったか'の差分ロジック

これらは効果的だったが、コストは高いままであった。

試した代替案

Particle — 政治ストーリーの多視点的なビューに有用。 CuriousCats — 「自分が気にすることを簡単に知らせる」モデルに近く、複数ソースを確認する必要性を低減。両方とも「何か見逃していないか？」という不安を軽減した。

この投稿は、重複排除、ランキング、新鮮さ、ソースの信頼性、トークンコストに関するコミュニティの解決策を求めて締めくくられている。