Агент OpenClaw автоматизирует процесс обработки новостей ИИ с курированием на основе LLM.

Автоматизированный конвейер новостей на основе ИИ с OpenClaw
Этот агент OpenClaw работает как cron-задача 8 раз в день (каждые 2 часа с 6:40 до 20:40 по восточному времени), автоматизируя работу новостной редакции на основе ИИ. Конвейер сканирует множество источников, отбирает контент с помощью больших языковых моделей (LLM) и публикует в Telegram с полной автоматизацией.
Фаза 1: Сканирование из множества источников
- 25 RSS-лент через blogwatcher с фильтрацией по ключевым словам и 3-уровневым ранжированием источников (TechCrunch, OpenAI Blog, Reuters Tech, Simon Willison и др.)
- 13 сабреддитов Reddit через публичный JSON API с фильтрацией по рейтингу и меткам (flair)
- Twitter/X через bird CLI (курируемые списки аккаунтов по уровням) и поиск по ключевым словам через twitterapi (минимум 50 лайков, 5K подписчиков)
- GitHub trending + мониторинг релизов для 16 ключевых репозиториев по ИИ
- Веб-поиск Tavily с 5 целевыми запросами и окном свежести в 2 дня
Все источники работают по принципу best-effort — если один выходит из строя, остальные продолжают работу.
Фаза 2: Оценка, дедупликация и отбор с помощью LLM
- Скрипт оценки качества присваивает баллы на основе уровня источника, ключевых сигналов и индикаторов экстренных новостей
- Сопоставление схожести заголовков на 80% для объединения дублирующихся историй
- Детерминированная предварительная фильтрация URL проверяет по двум файлам истории: всё отсканированное и всё опубликованное
- Для 8 лучших статей загружается полный текст (предпочтительно Markdown от Cloudflare, HTML как запасной вариант, ограничение в 1200 символов)
- Gemini Flash получает ранжированный список, обогащённые статьи и редакционный профиль, чтобы выбрать и ранжировать 7 лучших историй
Фаза 3: Обучение редакционного профиля
- Markdown-файл фиксирует предпочтения с течением времени (новости Anthropic, сделки M&A свыше $100 млн, инциденты безопасности ИИ, геополитика и т.д.)
- В настоящее время уровень одобрения сканера составляет 82% (4 из 5 историй соответствуют предпочтениям)
- Ежедневная cron-задача обновляет профиль на основе решений об одобрении и отклонении за день
Фаза 4: Конвейер публикации
- Сканирование доставляет 7 ранжированных историй в Telegram-группу редактирования новостей
- Команда "Черновик #3" запускает конвейер публикации
- История отправляется в Perplexity для проверки фактов и сбора источников
- Суб-агент писателя (Claude Sonnet) обучен стилю письма с использованием humanizer для устранения признаков ИИ
- Черновик проверяется Perplexity на точность и получает обратную связь по написанию
- Писатель выполняет финальные правки
- Gemini Nano Banana 2 генерирует обложку, соответствующую истории
- Публикует сначала в тестовый канал, затем в основной после одобрения
- Каждая опубликованная история логируется с временными метками, ID сообщений и исходными URL
Стоимость и технические детали
- Общая стоимость: около $5 в месяц
- Gemini Flash обрабатывает редакционную фильтрацию с помощью LLM (переключился с Gemini CLI после проблем с OAuth)
- Бесплатный тариф Tavily покрывает веб-поиск
- JSON Reddit и API GitHub бесплатны
- Модель по умолчанию в Telegram-группе — GPT-5.3-codex (улучшилась после установки thinking = high)
📖 Read the full source: r/openclaw
👀 Смотрите также

Непрограммист настраивает управляемую систему OpenClaw через MaxClaw на платформе MiniMax Agent.
Фриланс-маркетолог без технического бэкграунда успешно развернул ИИ-агента с помощью MaxClaw на платформе MiniMax Agent, избежав работы с Docker и управления API-ключами. Агент занимается ежедневным мониторингом конкурентов, создает черновики постов для соцсетей и составляет краткие содержания статей.

Разработчик выпускает игру на HTML5, используя бесплатную версию чата Claude.
Разработчик с 20-летним опытом программирования игр на C использовал бесплатную версию Claude Chat для создания современной игры-шутера в космосе на HTML5 за 30 дней, работая примерно по часу в день. В игре есть процедурные звуки, ИИ врагов, системы улучшений и механика волн.

Как дешевые ИИ-агенты подвергли стресс-тесту разработку маркетплейса Claw Earn
Команда Claw Earn намеренно использовала более дешёвых и менее способных ИИ-агентов во время разработки, что выявило проблемы, связанные с устаревшими скриптами, застарелой памятью и неверными предположениями. Эти сбои заставили улучшить документацию и надёжность платформы.

Пользователь OpenClaw создает стек из 10 операций автоматизации, включая спортивные прогнозы, генерацию лидов и цифровое выполнение заказов.
Разработчик потратил два месяца на создание стека AI-операций на OpenClaw, который включает ежедневный конвейер спортивных прогнозов с данными ESPN и доставкой через Twilio, ночной оценщик прогнозов, сбор бизнес-лидов из Google Maps, опросы Stripe для цифровых продуктов, электронные письма с брифингами сессий и ежедневные отчеты по операциям.