返回顶部
i

info-magnet

Info Magnet — set up topics you care about and let information come to you. Supports web search, RSS feeds, and URL monitoring. Periodic scans push relevant findings.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.0.0
安全检测
已通过
52
下载量
0
收藏
概述
安装方式
版本历史

info-magnet

# 信息磁铁 / Info Magnet 不是你去找信息,是**信息来找你**。 Don't search for information. Set up magnets that attract it. ## 核心理念 ``` 传统方式:每天手动搜一遍 → 重复搜同样的东西 → 漏了重要更新 磁铁方式:设好关注点 → 自动定期扫描 → 有新的才推送 → 没有就安静 ``` ## 命令参考 MAGNET = python <skill_dir>/scripts/infomagnet.py ### 创建磁铁 ```bash # Web 搜索型:定期搜索关键词 $MAGNET add --name "AI 动态" --topics "大模型,AI agent,GPT-5" --sources web --schedule daily # RSS 订阅型:监控 RSS 源 $MAGNET add --name "Hacker News 热帖" \ --topics "tech" \ --sources rss \ --rss "https://hnrss.org/frontpage" \ --schedule hourly # URL 监控型:检测网页更新 $MAGNET add --name "OpenClaw 更新" \ --topics "openclaw" \ --sources url \ --urls "https://github.com/openclaw/openclaw/releases" \ --schedule daily ``` **参数说明:** - `--name`:磁铁名称 - `--topics`:关注的关键词(逗号分隔) - `--sources`:信源类型(web/rss/url,逗号分隔) - `--schedule`:检查频率(hourly/daily/weekly) - `--rss`:RSS feed URL - `--urls`:要监控的网页 URL - `--notes`:备注 ### 查看所有磁铁 ```bash $MAGNET list ``` ### 扫描新内容 ```bash # 扫描所有活跃磁铁 $MAGNET scan --all # 只扫描指定磁铁 $MAGNET scan --id mag_xxx ``` 扫描结果会自动保存为摘要文件,已看过的 URL 不会重复出现。 ### 查看摘要 ```bash # 查看最近 24 小时的内容 $MAGNET digest # 查看最近 7 天 $MAGNET digest --since 7d # 只看某个磁铁 $MAGNET digest --id mag_xxx --since 48h ``` ### 管理磁铁 ```bash # 暂停 $MAGNET pause --id mag_xxx # 恢复 $MAGNET resume --id mag_xxx # 删除 $MAGNET remove --id mag_xxx # 标记已读(手动标记某个 URL) $MAGNET mark-read --url "https://..." ``` ### 导入 RSS ```bash $MAGNET import-rss --url "https://rss.example.com/feed.xml" --name "我的订阅" ``` ## Agent 集成工作流 ### 定期扫描(Heartbeat 集成) 在 HEARTBEAT.md 中添加: ```markdown ## 信息磁铁扫描 - 运行 `python ~/.openclaw/skills/info-magnet/scripts/infomagnet.py scan --all` - 如果有新发现,发送摘要给用户 - 如果没有,跳过 ``` ### 扫描 + 搜索的完整流程 ``` 1. $MAGNET scan --all → 生成待搜索的 topic 列表(web-pending 条目) 2. Agent 对每个 web-pending 执行 web_search → 过滤掉已见过的 URL → 有新的就记录 3. $MAGNET digest --since 24h → 汇总所有新发现 4. 推送给用户: "📬 今日信息摘要:发现 3 条你可能感兴趣的内容..." ``` ### 智能过滤 Agent 在执行搜索后,不是把所有结果都推给用户,而是: 1. **去重**:跳过已见过的 URL 2. **相关性判断**:根据用户的关注点筛选 3. **摘要**:每条内容用 1-2 句话概括 4. **分类**:按磁铁分组展示 ## 示例配置 ```bash # 技术资讯 $MAGNET add --name "技术前沿" \ --topics "rust,webassembly,ai agent,llm" \ --sources web,rss \ --rss "https://hnrss.org/best,https://lobste.rs/rss" \ --schedule daily # 项目监控 $MAGNET add --name "我的依赖库更新" \ --topics "playwright update,flask release" \ --sources web \ --schedule weekly # 行业动态 $MAGNET add --name "AI 产品动态" \ --topics "new ai product,chatgpt plugin,claude api" \ --sources web \ --schedule daily # 中文社区 $MAGNET add --name "掘金热帖" \ --topics "前端" \ --sources rss \ --rss "https://rsshub.app/juejin/category/frontend" \ --schedule daily ``` ## 数据存储 ``` ~/.openclaw/memory/ ├── magnets.json # 磁铁配置 ├── magnet-seen.jsonl # 已见过的 URL(去重用) └── magnet-digests/ # 历史摘要 ├── mag_xxx_1775095389.json └── ... ``` ## 设计哲学 - **推 > 拉**:信息主动推送,而不是你去找 - **安静**:没有新内容就不打扰 - **去重**:同一内容只出现一次 - **可组合**:支持 web 搜索 + RSS + URL 监控混搭 - **零依赖**:纯 Python 标准库 ## 局限性 - Web 搜索依赖 Agent 的 web_search 工具(需要在 Agent 环境中执行) - RSS 解析不支持所有 feed 格式(兼容 RSS 2.0 和 Atom) - URL 监控是简单 hash 比较,不支持动态页面 - 没有内置推送渠道,需要 Agent 通过消息通道转发

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 info-magnet-1775877563 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 info-magnet-1775877563 技能

通过命令行安装

skillhub install info-magnet-1775877563

下载 Zip 包

⬇ 下载 info-magnet v1.0.0

文件大小: 8.28 KB | 发布时间: 2026-4-12 10:16

v1.0.0 最新 2026-4-12 10:16
Info Magnet 1.0.0 — initial release

- Automatically monitors topics you care about via web search, RSS feeds, and URL changes.
- Supports scheduled scans and summarizes relevant new findings for you.
- Allows you to add, pause, resume, or remove "magnets" (information trackers).
- Organizes updates by topic and avoids duplicate notifications.
- Integrates with agent workflows for automated, periodic updates.
- Stores configuration and summaries locally with simple, standard Python dependencies.

Archiver·手机版·闲社网·闲社论坛·羊毛社区· 多链控股集团有限公司 · 苏ICP备2025199260号-1

Powered by Discuz! X5.0   © 2024-2025 闲社网·线报更新论坛·羊毛分享社区·http://xianshe.com

p2p_official_large
返回顶部