OpenClaw定时任务：Qwen3.5-9B每日自动抓取行业资讯

OpenClaw定时任务Qwen3.5-9B每日自动抓取行业资讯1. 为什么需要自动化资讯服务作为一个技术从业者每天早晨打开电脑的第一件事就是查看行业动态。但手动浏览十几个网站、筛选重复内容、整理关键信息的过程实在太耗费时间。更糟糕的是有时候因为会议冲突连这个例行公事都不得不跳过。直到我发现OpenClaw这个开源自动化框架配合Qwen3.5-9B模型的智能处理能力终于实现了躺平也能获取优质资讯的理想状态。现在每天早上9点飞书机器人都会准时推送一份经过去重、分类和摘要的行业简报内容覆盖我关注的AI、云计算和开源社区动态。2. 系统架构与核心组件2.1 技术选型思路这个自动化系统的核心在于三个关键组件的协同OpenClaw作为执行引擎负责定时触发、网页抓取和任务调度Qwen3.5-9B处理非结构化数据进行内容去重、分类和摘要生成飞书机器人作为推送通道确保信息及时触达选择Qwen3.5-9B而非更大模型的原因很实际对于资讯摘要这种相对简单的任务9B参数模型在保持较高准确性的同时推理速度更快且token消耗更经济。实测显示处理单篇文章的token消耗控制在800-1200之间。2.2 数据流设计整个系统的运行流程如下OpenClaw定时任务通过cron表达式触发使用内置浏览器组件抓取预设网站列表原始HTML经过清洗后存入临时Markdown文件Qwen3.5-9B模型读取文件并执行内容去重基于语义相似度关键信息提取生成结构化摘要最终报告通过飞书webhook推送到指定群组3. 具体实现步骤3.1 环境准备与安装首先确保已部署OpenClaw基础环境。我使用的是macOS系统安装过程非常简单curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash openclaw onboard --install-daemon在配置向导中选择Advanced模式关键配置项包括Provider选择QwenModel选择qwen3.5-9b启用Cron Scheduler和Web Scraper技能模块3.2 飞书通道配置为了让日报能自动推送需要配置飞书集成openclaw plugins install m1heng-clawd/feishu然后在飞书开放平台创建应用获取App ID和App Secret后更新配置文件{ channels: { feishu: { enabled: true, appId: your_app_id, appSecret: your_app_secret, connectionMode: websocket } } }3.3 定时任务设置在OpenClaw的工作目录创建任务描述文件daily_news.yamltriggers: - type: cron expression: 0 8 * * * # 每天上午8点执行 tasks: - name: fetch_tech_news steps: - action: scrape targets: - url: https://example.com/ai-news selectors: [.article-list] - url: https://blog.example.org/cloud selectors: [main.content] output: /tmp/news_raw.md - name: process_content requires: [fetch_tech_news] steps: - action: llm_process model: qwen3.5-9b prompt: 请对以下文章进行去重、分类和摘要 1. 移除内容相似度80%的重复文章 2. 按AI、云计算、开源三个类别分组 3. 每组生成3-5条关键要点 {{file:/tmp/news_raw.md}} output: /tmp/news_summary.md - name: deliver_report requires: [process_content] steps: - action: feishu_message content: {{file:/tmp/news_summary.md}} chat_id: oc_xxxxxx # 飞书群聊ID3.4 模型参数调优为了让Qwen3.5-9B更好地处理资讯内容我在模型调用时添加了以下参数{ temperature: 0.3, top_p: 0.9, max_tokens: 1500, stop: [## 结束] }这些设置可以确保输出更加确定性和结构化低temperature避免过度截断足够的max_tokens有明确的结束标记stop sequence4. 实际效果与优化经验4.1 运行效果展示经过两周的持续运行系统稳定产生了14份日报。典型输出结构如下# 2024-03-15 技术日报 ## AI动态 • OpenAI发布新文本转视频模型Sora... • 谷歌研究人员提出新型神经网络架构... ## 云计算 • AWS宣布Lambda函数冷启动时间优化方案... • 阿里云推出新一代弹性裸金属实例... ## 开源社区 • Apache基金会新增孵化项目Kyuubi... • Rust 1.75版本发布带来重要改进...4.2 踩坑与解决方案问题1网页结构变化导致抓取失败某些网站改版后原先的CSS选择器失效。解决方案是使用更宽松的选择器如article标签添加备用选择器策略设置重试机制问题2模型有时会产生幻觉摘要通过以下方法显著改善在prompt中明确要求严格基于原文添加示例few-shot设置temperature0.3降低随机性问题3飞书消息格式混乱Markdown转换时出现排版问题最终采用预处理Markdown中的复杂元素使用飞书支持的有限Markdown语法子集长内容自动分多条发送5. 扩展可能性与个人建议这个自动化系统的美妙之处在于它的可扩展性。基于相同框架我已经开始尝试添加情感分析维度标记资讯的积极/消极倾向与个人知识管理系统联动自动归档重要资讯在周五生成一周回顾特别版对于想要尝试类似系统的朋友我的建议是从小范围开始先验证单个网站的处理流程逐步添加来源监控模型负载保留人工复核环节特别是在初期定期审查prompt效果持续优化这个项目最让我满意的不是技术本身而是它真正解决了一个日常痛点。现在我可以把早晨的时间用在更有价值的事情上而不会错过任何重要行业动态。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。