openclaw可实现跨平台、多源、结构化信息整合：一、微信指令调用新闻聚合；二、定时自动生成推送日报；三、多源混合聚合并语义去重；四、个人看板式多平台数据聚合；五、自定义rss源注入与动态权重调控。
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如果您希望借助OpenClaw实现跨平台、多源、结构化的信息整合，则可能是由于原始信息分散在不同渠道、格式不一、更新频率各异，导致人工汇总效率低下。以下是开展OpenClaw内容聚合玩法的具体路径：
一、基于微信 ClawBot 的新闻聚合指令调用
该方法利用OpenClaw与微信的深度集成能力，将新闻聚合Skill封装为自然语言可触发的服务，无需切换界面或打开终端，所有操作在微信聊天窗口内完成，适合高频次、轻量级资讯获取场景。
1、确保已成功安装并扫码启用「微信 ClawBot」插件，设备端OpenClaw服务处于运行状态。
2、向微信 ClawBot 发送标准指令格式：news-aggregator-skill 看看 GitHub Trending 前 5 个热门开源项目。
3、等待约3–8秒响应，系统将自动调用内置的GitHub Trending数据源，返回含项目名称、Star增量、语言标签及简要描述的结构化列表。
二、定时自动化日报生成与推送
该方法通过OpenClaw的cron任务调度模块与多通道通知Skill联动，实现每日固定时刻自动抓取、清洗、摘要并分发定制化内容，适用于需长期跟踪行业动态的个体用户或小团队。
1、在OpenClaw配置目录中创建cron.yaml文件，写入如下任务定义：
2、指定执行时间（如每天上午8:00）、目标Skill（news-aggregator-skill）及参数（--sources=hackernews,36kr --limit=8）。
3、绑定输出通道：使用feishu-bot-skill或telegram-skill，将生成的Markdown摘要自动推送到指定群组或私聊。
三、多源混合聚合与语义去重
该方法针对同一事件在不同平台重复出现的问题，引入本地NLP模块对标题与首段正文进行嵌入向量化与余弦相似度比对，主动合并高度相似条目，避免信息冗余，提升阅读密度。
1、启用openclaw-news框架中的dedupe-skill，该Skill默认加载Sentence-BERT中文微调模型。
2、在聚合指令中添加去重开关：news-aggregator-skill --sources=techcrunch,ithome,sspai --dedupe=true。
3、系统将在返回结果前自动计算每两条目间的语义相似度，仅保留置信度最高的一条，并标注其余来源链接供溯源。
四、个人看板式多平台数据聚合
该方法将OpenClaw作为统一数据中枢，对接微信公众号后台、淘宝开放平台、GitHub API、Notion API等十余种凭证化接口，以自然语言指令驱动异构数据拉取与表格化汇编，服务于独立开发者与内容创作者的日常复盘。
1、预先通过openclaw env set命令安全注入各平台API密钥，例如：openclaw env set GITHUB_TOKEN=ghp_...。
2、调用nanobot模块发起聚合查询：/nanobot 汇总我昨天的公众号阅读量、GitHub star新增数、淘宝订单总额。
3、nanobot自动并行请求对应API，归一化为统一时间粒度（日维度），输出带趋势箭头与同比数值的Markdown表格。
五、自定义RSS源注入与动态权重调控
该方法面向有垂直领域需求的用户，支持手动添加任意合规RSS地址，并为每个源分配时效性、权威性、相关性三类权重系数，使聚合结果按用户意志动态排序，突破默认资讯源的覆盖局限。
1、编辑~/.openclaw/skills/news-aggregator-skill/config.yaml，在custom_feeds节下新增条目：
2、为该源设定权重：weight: {timeliness: 0.9, authority: 0.7, relevance: 0.85}。
3、重启Skill后，发送指令news-aggregator-skill 加载自定义源并聚合最近24小时内容，系统将按加权得分重排全部条目。
