🎯 做完你会得到
每天早上一份精华摘要:50+ 个信息源浓缩成 10 条最值得关注的内容,附带链接和一句话总结。
👤 适合谁
- Reddit/论坛每日精华:AI 帮你追 50
⚡ 效果预览
输入需求后,AI 会围绕「Reddit/论坛每日精华:AI 帮你追 50 个频道只看精」生成可执行方案、关键步骤和提醒。
🔧 Step 0:先确认外部工具配置
⚠️ 本案例依赖外部工具(Telegram/Notion/飞书等),先确认已配置 👉 查看常用工具配置指南 →
解决什么问题
信息过载:
- Reddit 一刷就是 1 小时
- Hacker News 每天几百条
- 各种论坛和频道追不过来
- 怕错过重要信息又没时间全看
openclawready:“Set up a daily cron job that scans your industry RSS feeds, X/Twitter lists, and saved articles. OpenClaw curates the top 5-7 stories, writes brief summaries.”
DataCamp:“The Reddit digest takes an afternoon to set up.”
前置条件
- OpenClaw 已安装
- 知道你想关注哪些信息源
配置步骤
第一步:设置信息源
我关注的信息源:
Reddit:
- r/MachineLearning
- r/programming
- r/startups
- r/SideProject
论坛:
- Hacker News (Top Stories)
- V2EX 热门
- 掘金前端热门
Twitter/X:
- AI 领域 KOL 列表
第二步:设置筛选规则
每天早上 7:30 扫描所有源,筛选规则:
- Reddit:过去24小时 upvote > 100 的帖子
- HN:score > 50 的帖子
- V2EX:回复 > 20 的帖子
- 每个源最多选 3 条
- 总共不超过 10 条
- 按对我的相关度排序
第三步:生成日报
日报格式:
1. 标题
2. 一句话总结(30字以内)
3. 为什么值得看(20字)
4. 原文链接
整体控制在 5 分钟内能读完
日报示例
📰 技术日报 | 3月16日
1️⃣ Llama 4 开源了,性能首次超过GPT-4o Meta发布Llama 4,多项基准测试领先。社区已开始微调。 🔥 本周最大新闻 | r/ML · 2.3k↑(原文链接会随日报附带)
2️⃣ 一个人用 AI 做了月收入 $50K 的 SaaS 独立开发者分享了从 0 到 $50K MRR 的全过程。 💰 有实操细节 | r/SideProject · 890↑(原文链接会随日报附带)
3️⃣ 为什么 SQLite 正在吃掉世界 分析 SQLite 在生产环境的快速普及。 🧠 值得深读 | HN · score 340(原文链接会随日报附带)
… (共10条)
📊 今日扫描:52个源 / 1,247条内容 / 精选10条
预期结果
- 50+ 信息源浓缩成 10 条精华
- 每天 5 分钟 = 不掉队
- 不再刷 Reddit 刷到忘记时间
- 重要趋势不遗漏
踩坑记录
精华不精
症状:AI 选的内容不是你感兴趣的。
解法:用了几天后给反馈——这种 AI 生图的帖子我不感兴趣,多选技术架构类的。AI 学习你的偏好。
中文论坛抓取不稳定
症状:V2EX/掘金偶尔抓取失败。
解法:加上 RSS 源作为备选。大部分中文论坛都有 RSS。
不满意怎么调
- 想更少 → 只选 3 条最重要的,每条 15 字总结
- 想更多 → 每条附上 200 字详细摘要
- 想特定领域 → 只关注 AI/区块链/前端/任何你的领域
🦞 跑完这个副本了?
加入虾农微信群,跟 300+ 玩家交流踩坑经验、分享配置技巧
二维码过期?添加微信 深夜开发者LND 备注「虾农」拉你入群
24 小时自媒体矩阵:公众号+小红书自动化日更
用 OpenClaw 搭建全自动自媒体矩阵——选题、创作、发布、互动全流程自动化,公众号走官方 API,小红书走浏览器模拟,多平台日更只需偶尔审核。
AI Active Memory 过滤器:把最相关的记忆留前排,别让上下文被噪音塞满
用 OpenClaw 的 Active Memory 过滤能力,优先注入最相关的长期记忆,减少低价值历史内容挤占上下文。
AI 后台任务看板:长任务排队、状态可视化、失败自动续跑
用 OpenClaw 的 Background Tasks 能力管理长时间任务,把内容生成、数据抓取、批量处理、夜间任务放进一个可追踪的任务看板,避免任务跑着跑着失联。
AI Bedrock Opus 路由器:企业云里稳用高质量模型
用 OpenClaw 把高质量复杂任务路由到 Bedrock 上的 Opus 通道,在企业云环境里兼顾模型质量、治理和接入一致性。