核心用法
ai-research-scraper 是一款面向AI产品从业者与研究人员的信息聚合技能，通过命令行脚本从预设的权威科技媒体抓取最新内容，输出带链接的结构化摘要。核心入口为 scripts/scraper.py，支持通过 --max-tokens、--days、--topic 等参数灵活控制输出粒度与时间范围。用户亦可编辑 references/websites.txt 自定义信源。
显著优点
1. 信源权威：内置TechCrunch AI、MIT Technology Review、Google AI Blog、Microsoft AI Blog、NVIDIA Blog等一线渠道，信息质量有保障。
2. 高效轻量：强制限制摘要长度与token消耗，适配快速扫读场景；配合1小时缓存机制，避免重复请求。
3. 鲁棒设计：内置超时重试、备用搜索（tavily-search兜底）、简化处理（移除易出错的翻译模块）等工程优化，降低网络波动带来的失败率。
4. 可扩展性：网站列表与抓取逻辑解耦，用户可线性增删信源，无需改动核心代码。
潜在缺点与局限性
- 覆盖语言受限：翻译功能已临时下线，非英文内容处理能力削弱；多语言用户需自行翻译。
- 依赖外部站点稳定性：若目标网站改版或反爬升级，抓取可能失效，需人工维护选择器规则。
- 摘要深度有限：为控制token，摘要偏向标题级提炼，技术细节需跳转原文阅读，不适合深度研究替代。
- 无智能去重/聚类：同一事件的多来源报道可能重复出现，缺乏自动合并或事件追踪能力。
适合人群
- AI产品经理、投资人：快速跟踪竞品动态与行业热点。
- 技术布道者、内容运营：监控选题素材，生成早报或周刊。
- 研究人员：初步筛选论文与博客更新，决定精读范围。
常规风险
- 版权与ToS风险：批量抓取需遵守各网站robots.txt及服务条款，商业用途建议优先使用官方RSS/API。
- 信息时效偏差：缓存机制可能导致1小时内的新变更延迟呈现，对极高时效场景（如发布会直播）不适用。
- API密钥泄露：若使用tavily-search兜底，需妥善保管密钥，避免硬编码提交至版本控制。