拒绝手动刷屏：利用 OpenClaw 搭建自动化 AI 论文与 GitHub 趋势追踪系统

针对 AI 领域信息爆炸带来的过载问题，本文介绍了一套基于 OpenClaw 的自动化信息筛选与处理流程。该系统通过定时任务抓取 arXiv 最新论文和 GitHub Trending 热门项目，利用规则过滤和多级 Agent 处理，替代手动刷屏，实现对前沿技术的自动化追踪。在论文处理环节，系统重点聚焦 RAG、Agent、评估等方向，通过解析元数据、过滤主题相关性与新鲜度，并结合 PDF 阅读生成包含来源链接和证据文件的中文精读报告，有效规避 AI 幻觉。针对 GitHub 项目筛选，作者摒弃了单纯的 Star 数排名，引入了包含活跃度、代码结构、文档完善度及实际工程价值的综合评分机制，识别出真正具备技术复用价值的项目。整个流程最终产出支持 Markdown、JSON 及 SQLite 存档的结构化日报，实现了从信息获取、粗筛到精读归档的全流程自动化。

事件分析

💡 核心观点：构建“人机回环”的自动化知识库是应对 AI 信息过载的最佳实践，核心在于建立工程价值过滤权重与可验证的内容溯源机制。