還在手動刷新聞？我用 OpenClaw 搭了一個 AI 情報助理：每天自動出簡報（可複製）
整理版優先睇
用 OpenClaw 加 news-aggregator-skill 搭建 AI 情報助理，每日自動出中文簡報，減低資訊焦慮，提升產出。
呢篇文章係一個技術經驗分享，作者發現自己每日手動刷新聞，資訊焦慮好嚴重，於是喺 GitHub 揾到一個叫 news-aggregator-skill 嘅 openclaw skill，決定自己搭建一個 AI 情報助理。佢想解決嘅問題係：點樣可以自動將多個平台嘅高價值資訊整合成一份中文簡報，令自己唔使再喺唔同平台之間切來切去，浪費注意力。
作者嘅做法係 clone 個 skill、建虛擬環境、安裝依賴，然後用 openclaw 運行。佢仲提供咗具體嘅指令用法，例如講句「如意如意」就彈出菜單，揀選編號就可以執行。文章提到舊模式係手動逐個平台睇，新模式係一鍵生成簡報，只需要做選擇同埋加工。
整體結論係：呢個唔係一個普通嘅新聞工具，而係一個個人 AI 情報系統嘅雛形。作者認為未來人同人之間嘅差距，唔只係努力，而係邊個先將 AI 變成自己嘅系統。長期使用可以減低資訊焦慮，令產出更穩定。
- 資訊焦慮嘅源頭唔係資訊量，而係切換平台同埋篩選嘅成本。
- news-aggregator-skill 唔係單純聚合，係直接將多個平台嘅資訊整合成中文簡報。
- 部署好簡單，只需要 clone、建虛擬環境、安裝依賴，用 macOS 都唔會踩坑。
- 用「如意如意」指令可以叫出功能菜單，再輸入「跑一份 AI 日報」就搞掂。
- 呢套系統係個人 AI 情報系統嘅雛形，持續用可以減低資訊焦慮，令產出更穩定。
news-aggregator-skill
用於 OpenClaw 嘅 AI 情報聚合技能，支援多平台資訊抓取同生成中文簡報
你唔係缺資訊，係缺系統
今日你刷咗幾多資訊？公眾號、微博熱搜、GitHub 連結、AI 新聞……好似好努力學習，但最後剩低一句：我好似乜都睇咗，又好似乜都冇留低。真相係，你真正被榨乾嘅唔係資訊量，而係平台切換成本、初篩成本同埋自己整理成本。你一日嘅注意力，大部分死喺「切來切去」同「篩來篩去」。
平台切換成本
初篩成本
呢個 Skill 到底厲害喺邊？
news-aggregator-skill 唔係單純幫你聚合連結，而係將多個平台嘅高價值資訊抓返嚟、彙總、輸出成中文結果。你拎住份簡報就可以繼續讀、繼續篩、繼續寫。
直接產出中文簡報
對比舊模式：你喺 HN 睇兩條 → GitHub 揾項目 → 國內媒體睇產業 → 微博睇情緒 → 收藏一堆 → 最後唔知寫乜。新模式係：一句指令 → 自動抓取 → 自動彙總 → 輸出中文簡報 → 你只需要做「選擇」同「加工」。
自動彙總，直接產出
10 分鐘部署，macOS 都唔踩坑
如果你已經有 OpenClaw 環境，部署就三步：clone、建虛擬環境、裝依賴。
- 1 clone 倉庫：git clone https://github.com/cclank/news-aggregator-skill skills/news-aggregator-skill
- 2 進入目錄並建虛擬環境：cd skills/news-aggregator-skill && python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
- 3 安裝依賴：pip install -r requirements.txt && pip install playwright feedparser lxml && python -m playwright install chromium
三個步驟就搞掂
git clone https://github.com/cclank/news-aggregator-skill skills/news-aggregator-skill
cd skills/news-aggregator-skill
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install playwright feedparser lxml
python -m playwright install chromium檢查安裝成功：終端輸入 openclaw skills check，見到「本地已安裝：news-aggregator-skill」就代表成功。
openclaw skills check 確認
最爽用法：一句「如意如意」就彈出菜單
安裝好之後，你可以輸入「如意如意」嚟叫出功能菜單，揀選編號就可以執行。
如意如意——一鍵叫出菜單
常見指令：輸入「幫我跑一份 AI 日報」或者「生成 cron 任務，之後每日 8 點發送」，就會自動產出簡報。
自動生成 cron 定時任務
你要嘅唔係工具，係系統
未來人同人之間嘅差距，唔只係誰更努力，而係誰先將 AI 變成自己嘅系統。有人將 AI 當成聊天對象，有人當搜索引擎，而你開始將 AI 變成真正嘅助理、雷達、執行器。
將 AI 變成系統
news-aggregator-skill 嘅價值唔係「幫你抓新聞」，而係幫你將碎片化嘅資訊輸入變成一個能持續運轉嘅個人情報系統。建議你照住做一次，然後連續用 7 日，你會明顯感到資訊焦慮降咗，產出更穩。
持續運轉嘅個人情報系統
今日喺 GitHub 見到一個幾好嘅 skill：news-aggregator-skill
於是我就用news-aggregator-skill + OpenClaw 砌咗一個 AI 情報助理，每日自動抓 AI / 科技 / 財經熱點，直接整理成中文簡報。下面會講清楚成個過程，你跟住做就可以復刻。
💡 目錄導讀（3 分鐘睇完重點）
1）點解你越碌越焦慮：唔係資訊少，係切換成本太高
2）呢個 Skill 到底勁喺邊：唔係「聚合」，係「直接產出」
3）10 分鐘 set up（macOS 都唔會撞板）：clone + .venv + playwright
4）最爽嘅用法：輸入「如意如意」 → 菜單彈出 → 揀編號開波
5）最後嘅結論：呢個唔係新聞工具，係你嘅「個人 AI 情報系統」雛形
你今日碌咗幾多資訊？
公眾號兩篇、微博熱搜一輪、羣組掉咗 3 個 GitHub 連結、又有人轉咗幾條 AI 新聞……表面睇你似喺「學習」，但最後通常淨係得一句話：我好似乜都睇曬，但係又好似乜都冇留住。
🚨 真相有啲刺心：
你真正被榨乾嘅唔係資訊量，而係平台切換成本 + 初篩成本 + 自己整理成本。你一日嘅注意力，大部分死喺「切來切去」同「篩來篩去」。
一、呢舊嘢到底係乜？
我裝嘅係：news-aggregator-skill。
你可以理解佢做：一個裝咗入 OpenClaw 嘅「AI 情報助理」。佢做嘅唔係「掉一堆連結俾你」，而係：將多個平台嘅高價值資訊抓返嚟、彙總、輸出成中文結果，你攞住就可以繼續讀、繼續篩、繼續寫。
GitHub 倉庫首頁：news-aggregator-skill
二、點解我話佢唔係「睇新聞」，而係「提高產出」？
👨🏻 舊模式（手動碌）係咁樣：
HN 睇兩條 → GitHub 揾項目 → 國內媒體睇產業 → 微博睇情緒 → 收藏一堆 → 最後都係唔知寫乜。
🤖 新模式（叫 Skill 行）係咁樣：
一句指令 → 自動抓取 → 自動彙總 → 輸出中文簡報 → 你只需要做「選擇」同「加工」。
三、點樣 set up？
如果你已經有 OpenClaw 環境，set up 其實得三步：clone、起虛擬環境、裝依賴。
方法一：openclaw 對話
方法二：命令（複製就能行）
cd skills/news-aggregator-skill
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install playwright feedparser lxml
python -m playwright install chromium
檢查係咪安裝成功：終端輸入
openclaw skills check
成功⬇️⬇️：本地已安裝：news-aggregator-skill 喺 skills 列表出現
四、最爽嘅用法：一句「如意如意」，菜單直接彈出嚟
如意如意：一鍵叫出功能菜單
五、輸出係點樣？（呢兩張圖就係答案）
實際結果頁：深度閲讀清單輸出示例
輸入「幫我行一份 AI 日報」
輸入“生成 cron 任務，之後每日 8 點發送”
六、你要嘅唔係工具，係系統
未來人同人之間嘅差距，唔止係「邊個更努力」，而係：邊個先將 AI 變咗做自己嘅系統。
有人將 AI 當做傾偈對象；有人將 AI 當做搜尋引擎；亦有人開始將 AI 變成真正嘅助理、雷達、執行器。
news-aggregator-skill 嘅價值唔係「幫你抓新聞」，而係幫你將碎片化嘅資訊輸入，變成一個可以持續運作嘅個人情報系統。
👇 如果你都想要「AI 情報助理」
先跟住上面做一次，然後連續用 7 日。
你會明顯覺得：資訊焦慮低咗，產出更穩定。
覺得有用就點讚、睇嚇、分享到朋友圈三連支持 🙏🙏🙏
今天逛 GitHub發現一個不錯的 skill：news-aggregator-skill
於是我用news-aggregator-skill + OpenClaw搭了一個 AI 情報助理，每天自動抓 AI / 科技 / 財經熱點，直接整理成中文簡報。下面把全過程講清楚，你照着做就能復刻。
💡 導讀目錄（3 分鐘讀完核心）
1）為什麼你越刷越焦慮：不是信息少，是切換成本太高
2）這個 Skill 到底厲害在哪：不是“聚合”，是“直接產出”
3）10 分鐘部署（macOS 也不踩坑）：clone + .venv + playwright
4）最爽的用法：輸入“如意如意” → 菜單彈出 → 選編號開跑
5）最後的結論：這不是新聞工具，是你的“個人 AI 情報系統”雛形
你今天刷了多少信息？
公眾號兩篇、微博熱搜一圈、羣裏甩了 3 個 GitHub 連結、又有人轉了幾條 AI 新聞……看起來你在“學習”，但最後常常只剩一句話：我好像什麼都看了，又好像什麼都沒留下。
🚨 真相有點扎心：
你真正被榨乾的不是信息量，而是平台切換成本 + 初篩成本 + 自己整理成本。你一天的注意力，大部分死在“切來切去”和“篩來篩去”。
一、這玩意到底是什麼？
我裝的是：news-aggregator-skill。
你可以把它理解成：一個裝進 OpenClaw 的“AI 情報助理”。它做的不是“給你丟一堆連結”，而是：把多個平台的高價值信息抓回來、彙總、輸出成中文結果，你拿着就能繼續讀、繼續篩、繼續寫。
GitHub 倉庫首頁：news-aggregator-skill
二、為什麼我說它不是“看新聞”，而是“提高產出”？
👨🏻 舊模式（手動刷）長這樣：
HN 看兩條 → GitHub 找項目 → 國內媒體看產業 → 微博看情緒 → 收藏一堆 → 最後還是不知道寫啥。
🤖 新模式（讓 Skill 跑）是這樣：
一句指令 → 自動抓取 → 自動彙總 → 輸出中文簡報 → 你只需要做“選擇”和“加工”。
三、部署怎麼做？
如果你已經有 OpenClaw 環境，部署其實就三步：clone、建虛擬環境、裝依賴。
方法一：openclaw 對話
方法二：命令（複製就能跑）
cd skills/news-aggregator-skill
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
pip install playwright feedparser lxml
python -m playwright install chromium
檢查是否安裝成功：終端輸入
openclaw skills check
成功⬇️⬇️：本地已安裝：news-aggregator-skill 出現在 skills 列表
四、最爽的用法：一句“如意如意”，菜單直接彈出來
如意如意：一鍵調出功能菜單
五、輸出長什麼樣？（這兩張圖就是答案）
實際結果頁：深度閲讀清單輸出示例
輸入“幫我跑一份 AI 日報”
輸入“生成 cron 任務，之後每日8點發送”
六、你要的不是工具，是系統
未來人與人的差距，不只是“誰更努力”，而是：誰先把 AI 變成了自己的系統。
有人把 AI 當聊天對象；有人把 AI 當搜索引擎；也有人開始把 AI 變成真正的助理、雷達、執行器。
news-aggregator-skill 的價值不是“幫你抓新聞”，而是幫你把碎片化的信息輸入，變成一個能持續運轉的個人情報系統。
👇 如果你也想要“AI 情報助理”
先照着上面做一遍，然後連續用 7 天。
你會明顯感到：信息焦慮降了，產出更穩了。
覺得有用點贊、在看、分享到朋友圈三連支持 🙏🙏🙏