## 一、缘起：一个人也能有编辑部吗？

我是一个业余科技爱好者博主，每天早上醒来第一件事就是刷微博、看公众号、搜新闻，然后整理一份"今日科技早报"发到群里。整个过程大概需要 1.5-2 小时：筛选、判断、排版、分发。

有一天我在想：这些事情能不能让 AI 来做？

不是"帮我写一篇稿子"那种单点任务，而是——**从信息采集到内容分发，一条完整的自动化生产线。**

于是我打开 QClaw，开始了一场为期 7 天的实验。 从 Cron 定时任务到多渠道分发的全自动内容生产线，可复制的 Agent 工作流实战。

---

## 二、Day 1：搭建流水线

### 2.1 架构设计

我想要的不是"AI帮我写稿"，而是一个**全自动的媒体编辑部**：

```
┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌──────────────┐
│  📡 采集层    │ ──→ │  🧠 生产层    │ ──→ │  📬 分发层     │
│  Cron + 心跳  │     │  多Skill编排   │     │  多渠道推送    │
│  多源RSS/搜索  │     │  筛选+摘要+写作 │     │  企微/飞书/邮件 │
└─────────────┘     └─────────────┘     └──────────────┘
```

### 2.2 采集层：每天早上6:30自动触发

QClaw 有个强大的能力叫 **Cron 定时任务**。我创建了一个每天早上 6:30 自动执行的 Agent 任务：

**配置逻辑：**
- **技术源**：调用 `tech-news-digest` Skill，聚合 100+ 科技媒体 RSS，按热度评分
- **财经源**：调用 `neodata-financial-search` Skill，扫描 A 股/美股/加密货币异动
- **热点源**：调用 `online-search` Skill，搜索"AI Agent"最新动态

**Prompt 示例：**

```
你是「今日科技日报」主编。现在是早上6:30，请执行以下采集任务：

1. 用 tech-news-digest 获取昨夜今晨 Top 10 科技新闻
2. 用 neodata-financial-search 检查是否有重大市场异动
3. 用 online-search 搜索"AI Agent"相关最新动态
4. 对所有信息按「行业影响力」打分（1-10），只保留 7 分以上
5. 输出结构化结果：{topic, score, source, summary, why_matters}
```

执行情况如下：
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11572692/2cfa9912d72db3c1168e58febfe28028.png)

完成如下：
![clipbord_1779187891962.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11572692/c696e6b2eeb7d3ac1732edbafe180c12.png)

### 2.3 生产层：AI 主编的判断力

采集回来的信息是**原始素材**，需要二次加工。我给 Agent 设定了编辑规范：

**筛选标准：**
- **去重聚类**：相似新闻合并，提取主线
- **立场研判**：标注利好/利坏/中性，附一句"主编按"
- **影响力评分**：1-10 分，只保留 7 分以上

**排版模板：**

```
📰 今日科技日报 | YYYY.MM.DD

🔥 头条（1条，影响力 ≥9 分）
▎{标题}
  主编按：{AI判断}

⚡ 速览（3-5条，影响力 7-8 分）
▎{标题} → {一句话点评}

🔍 深度（1条，本周值得深挖的话题）
▎{标题}
  （300字简评 + 延伸阅读）

💡 观点（1条，金句或趋势判断）
▎{引用} —— {来源}
```

### 2.4 分发层：一键多渠道触达

QClaw 的多渠道能力让分发变得极其简单：

| 渠道 | 形式 | 实现方式 |
|------|------|---------|
| 企业微信群 | 富文本卡片 | QClaw 原生企微插件 |
| 腾讯文档 | 自动归档 | `tencent-docs` Skill |
| 邮件订阅 | HTML 邮件 | `email-skill` Skill |

---

## 三、调优与试运行

### 3.1 第一版的问题

第一次的输出让我有点失望：

1. **信息过载**：采集了 47 条新闻，筛选后还有 23 条，太多了
2. **缺乏观点**：摘要很准确，但没有"主编按"的灵魂
3. **格式不稳定**：有时生成 Markdown，有时是纯文本

### 3.2 迭代优化

我调整了 Prompt，增加了**约束条件**：

```
【编辑规范】
- 每日头条限 1 条，必须影响力 ≥9 分
- 速览限 3-5 条，影响力 7-8 分
- 深度限 1 条，必须附 300 字简评
- 观点限 1 条，必须来自行业头部人物或机构

【主编按规范】
- 不说正确的废话，要有判断
- 可以表达倾向（利好/利空/观望）
- 字数控制在 20-50 字
```

### 3.3 第三天的惊喜

第三次是早上 7:00，我收到企微推送：

```
📰 今日科技日报 | 2026.05.17

🔥 头条
▎OpenAI 发布 o3-pro，推理成本降 60%
  主编按：这是应用层的重大利好。成本下降意味着更多场景跑得通商业模式。

⚡ 速览
▎苹果 WWDC 倒计时，Siri 大改版传闻再起 → 观望，苹果的 AI 动作向来慢但稳
▎国内首个 AI Agent 从业者认证出台 → 行业正规化信号，利好培训和教育赛道
▎英伟达市值突破 3 万亿美元 → 算力需求未见顶

🔍 深度
▎为什么 2026 年所有人都在谈 Agent 而非 RAG？
  RAG 解决的是"怎么找到信息"，Agent 解决的是"怎么把事情做完"。
  从工具到助理，这是质的飞跃。企业应该开始思考：哪些流程可以交给 Agent？
  [延伸阅读] OpenAI Agent 官方文档

💡 观点
▎"AI Agent 的 iPhone 时刻还没到，但 iPod 时刻已经来了" —— 某VC合伙人
```

**我的感受：** 这份日报比我手动整理的还要好。有观点、有判断、有深度。

---

## 四、加入"记忆"和"反馈闭环"

### 4.1 让 AI 记住我的偏好

QClaw 有个 `MEMORY.md` 机制，Agent 可以持续记录和学习。

我在 Prompt 里加了这句：

```
【学习机制】
- 记住我关注的方向：AI Agent、大模型应用、企业服务、投资动态
- 记住我忽略的方向：纯技术细节、学术论文、海外小众产品
- 每次生成后更新 MEMORY.md，迭代优化选题偏好
```

**效果：** 此时开始，Agent 自动加大了"AI Agent 商业化"相关内容的权重，减少了纯技术讨论的比例。

### 4.2 读者反馈闭环

我在企微群里加了个互动机制：

- 对日报点👍 → Agent 记录这条内容受欢迎
- 对日报点👎 → Agent 降权这类选题

**实现方式：** QClaw 的心跳机制（Heartbeat）定期检查群消息，识别点赞反馈，更新 MEMORY.md。

**一周后的效果：**
- 科技动态类内容点赞率 78%
- 投资分析类内容点赞率 65%
- 纯新闻搬运类内容点赞率 42% → Agent 自动降权

---

## 五、突发模式——不等闹钟，主动出击

### 5.1 需求背景

有些新闻不能等早上 6:30——比如美股暴跌、重大政策发布。

### 5.2 实现方案

我用 QClaw 的 **Heartbeat 机制** 实现了"突发模式"：

```
【心跳检查逻辑】
每 30 分钟检查一次：
1. 用 neodata-financial-search 检查是否有重大市场异动（波动 >5%）
2. 用 online-search 检查是否有"突发"关键词的新闻
3. 若发现突发事件，立即推送紧急快讯
```

**第六天下午 14:37，我收到紧急推送：**

```
🚨 突发快讯

▎OpenAI 宣布 GPT-5 发布会提前至本周四
  主编按：比预期提前两个月，可能是竞争压力。建议关注发布会直播。

推送时间：14:37（比主流媒体报道快 12 分钟）
```

---

## 六、复盘——AI 的判断力进化

### 7.1 自动生成周报

周五下班前，Agent 自动生成了本周复盘：

```
📊 本周科技日报复盘 | 2026.05.13-05.19

【数据概览】
- 日报推送：5 期
- 覆盖新闻：127 条
- 筛选通过：34 条（通过率 26.8%）
- 读者点赞率：71.4%

【本周热点】
1. OpenAI o3-pro 发布（头条 2 次）
2. AI Agent 从业者认证出台（头条 1 次）
3. 英伟达市值突破 3 万亿美元（速览 3 次）

【判断复盘】
- 准确判断：o3-pro 成本下降 → 应用层利好（后续多家媒体报道同样观点）
- 需改进：苹果 WWDC 预测过于保守，未覆盖"iOS 19 AI 功能全面升级"传闻

【下周优化方向】
- 增加苹果生态动态权重
- 引入"竞品动态"板块，跟踪字节、阿里、腾讯的 AI 产品更新
```

### 7.2 我的感受

这份周报不只是数据统计，而是真正的**判断力复盘**。

AI 不仅在"做任务"，还在**审视自己的工作质量**。这种"自我反思"能力，是传统自动化工具不具备的。

---

## 七、成果：效率提升 20 倍

最终效果如下所示：
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11572692/2078df1c26bf028a7cb07968c46239d3.png)
我觉得很好！
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11572692/df8bcf76c4f2b7c36f3627cb723d0ef7.png)

### 7.1 效率对比

| 维度 | 手动整理 | AI Agent | 提升 |
|------|---------|---------|------|
| 时间成本 | 1.5-2 小时/天 | 5 分钟审核 | **20 倍** |
| 信息覆盖 | 3-5 个来源 | 100+ 来源聚合 | **20 倍** |
| 时效性 | 早 8:00 发布 | 早 7:00 自动推送 | **提前 1 小时** |
| 突发响应 | 看到才处理 | 30 分钟内自动检测 | **主动出击** |

### 7.2 读者反馈

我在企微群里做了个小调研（18 人参与）：

- "比我自己找新闻方便多了" — 14 票
- "有观点，不只是搬运" — 12 票
- "突发快讯很及时" — 8 票
- "希望增加行业深度分析" — 6 票

---

## 八、可复制模板：5 分钟搭建你的 AI 主编

### 8.1 Cron 配置（可直接使用）

```json
{
  "name": "每日科技日报-采集",
  "schedule": {
    "kind": "cron",
    "expr": "30 6 * * 1-5",
    "tz": "Asia/Shanghai"
  },
  "sessionTarget": "isolated",
  "payload": {
    "kind": "agentTurn",
    "message": "你是「今日科技日报」主编。执行采集→筛选→写作流程：1) tech-news-digest获取Top10；2) neodata-financial-search扫描异动；3) online-search搜AI Agent动态；4) 按影响力筛选(≥7分)；5) 按头条/速览/深度/观点四段式排版。直接输出日报内容，格式如下：\n\n📰 今日科技日报 | {日期}\n\n🔥 头条\n▎{标题}\n  主编按：{判断}\n\n⚡ 速览\n▎{标题} → {一句话点评}\n\n🔍 深度\n▎{标题}\n  {300字简评}\n\n💡 观点\n▎{引用} —— {来源}"
  },
  "delivery": {
    "mode": "announce"
  },
  "enabled": true
}
```

### 8.2 必备 Skills

| Skill | 用途 |
|-------|------|
| `tech-news-digest` | 科技新闻聚合，100+ 信息源 |
| `neodata-financial-search` | 金融数据查询，市场异动检测 |
| `online-search` | 实时搜索，热点追踪 |
| `tencent-docs` | 自动归档到腾讯文档 |
| `email-skill` | 邮件订阅推送 |

### 8.3 关键 Prompt 模板

```
【角色设定】
你是「今日科技日报」主编，专注 AI Agent 和大模型应用领域。

【编辑规范】
- 头条限 1 条，影响力 ≥9 分
- 速览限 3-5 条，影响力 7-8 分
- 深度限 1 条，必须附 300 字简评
- 观点限 1 条，必须来自行业头部

【主编按规范】
- 不说正确的废话，要有判断
- 可以表达倾向（利好/利空/观望）
- 字数 20-50 字

【学习机制】
- 记住用户关注的方向
- 记住用户忽略的方向
- 持续优化选题偏好
```

---

## 九、踩坑记录

### 9.1 编码问题

**问题：** Windows 上生成的 CSV 文件，Excel 打开中文乱码。

**原因：** QClaw 默认使用 UTF-8 无 BOM 编码，Windows Excel 无法识别。

**解决：** 使用 `qclaw-text-file` Skill，自动添加 BOM：

```bash
python3 "{SKILL_DIR}/scripts/write_file.py" \
  --path "daily_report.csv" \
  --content-file "/tmp/_tw_report.csv.txt" \
  --platform windows
```

### 9.2 时区问题

**问题：** Cron 任务设置的 6:30，实际执行时间是 14:30（差了 8 小时）。

**原因：** 未指定时区，默认按 UTC 执行。

**解决：** 配置里明确指定 `"tz": "Asia/Shanghai"`。

### 9.3 重复推送

**问题：** 同一条新闻被多次推送。

**原因：** Agent 没有去重逻辑。

**解决：** 在 Prompt 里加入：

```
【去重规范】
- 检查 MEMORY.md 中的历史推送记录
- 相同话题 48 小时内不重复推送
- 若有重大进展，以"更新"形式推送
```

---

## 十、创新点总结

| 创新点 | 说明 |
|--------|------|
| **主编记忆** | 用 MEMORY.md 存储偏好，Agent 越用越懂你 |
| **读者反馈闭环** | 点赞/踩反馈自动调整选题权重 |
| **突发模式** | 心跳检测重大事件，不等定时任务 |
| **周报复盘** | AI 自我审视判断力，持续进化 |
| **多渠道分发** | 一份内容，企微/文档/邮件同时触达 |

---

## 十一、写在最后

一开始，我只是想"让 AI 帮我整理新闻"。

最后，我发现：**一个人 + QClaw，真的可以是一家媒体。**

这不是"工具使用技巧"，而是工作方式的本质变化：

- 从"执行者"变成"审核者"
- 从"每天 2 小时"变成"每天 5 分钟"
- 从"被动接收信息"变成"主动监测趋势"

更让我惊喜的是，AI 不只是在"做任务"，还在**学习和进化**。

第四次开始，它已经能准确判断我喜欢什么、忽略什么。第六次的突发快讯，甚至比主流媒体快了 12 分钟。

**这就是 Agent 的魅力：** 它不是冷冰冰的自动化脚本，而是一个会思考、会学习、会迭代的"数字同事"。



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我让 AI 当了7天主编：一个人 + QClaw = 一家媒体

我让QClaw整理一份"今日科技早报"，我发现：**一个人 + QClaw，真的可以是一家媒体。**

人工智能

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AI自动化科技日报实战：通过QClaw搭建全自动内容生产线，实现从信息采集、筛选、排版到多渠道分发的完整流程。每日自动生成含头条、速览和深度观点的科技早报，效率提升20倍，支持突发新闻实时推送与读者反馈闭环，适用于科技、金融及媒体行业自动化内容生产。

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