核心用法
ai-research-scraper 是一款面向AI研究人员、产品经理和技术投资者的自动化信息聚合工具。用户通过命令行调用 scraper.py 脚本，即可从预配置的权威科技媒体（TechCrunch AI、VentureBeat AI、MIT Technology Review、Google/Microsoft/NVIDIA官方博客）抓取最新文章。支持自定义参数控制摘要长度（--max-tokens）、时间范围（--days）及主题聚焦（--topic），也可通过编辑 websites.txt 灵活增删信源。
显著优点
- 信源权威性：聚合头部科技媒体与企业官方博客，信息质量有保障
- 效率优化：内置1小时缓存机制与网络重试策略，减少重复抓取与超时失败
- 轻量输出：限制token使用量，生成结构化摘要+原文链接，适合快速扫读
- 可扩展架构：模块化设计支持备用搜索方案（tavily-search），便于故障切换
潜在局限
- 翻译功能缺失：当前版本已移除翻译模块，非英语用户需自行处理语言障碍
- 区域覆盖偏斜：信源以北美/英文媒体为主，对亚洲、欧洲本土AI动态覆盖有限
- 依赖外部站点：若目标网站改版或加强反爬，抓取稳定性可能受影响
- 摘要深度受限：token限制虽提升速度，但可能牺牲技术细节完整性
适合人群
- 需每日追踪AI产品发布的技术产品经理与投资人
- 学术研究人员快速筛选领域内相关商业应用动态
- 技术内容运营者寻找选题素材与信源引用
常规风险
- 网络超时：已优化但未完全消除，极端网络环境下建议启用tavily-search备用
- 信息滞后：缓存机制可能导致1小时内更新延迟
- 版权合规：抓取行为需遵守各站点robots.txt及服务条款，商业用途建议确认授权范围