Ai Research Scraper

核心用法

AI Research Scraper 是一款面向AI领域从业者的信息聚合工具，通过命令行执行Python脚本即可快速抓取目标网站的最新内容。核心入口为 scraper.py，支持多种参数配置：

• 基础抓取：直接运行脚本获取默认配置下的AI产品资讯
• 精细控制：通过 --max-tokens 限制摘要长度、--days 指定时间范围、--topic 筛选主题重点
• 源管理：编辑 references/websites.txt 自定义目标网站列表，格式为 名称|URL|RSS（可选）

显著优点

1. 权威信源覆盖：整合TechCrunch、VentureBeat、MIT Technology Review、Google/Microsoft AI Blog、NVIDIA Blog等一线AI媒体，信息源质量高
2. 效率优化设计：1小时缓存机制避免重复请求，超时重试与网络优化提升抓取稳定性
3. 双模式保障：内置tavily-search作为备用方案，应对源网站不可达场景
4. 输出结构化：每篇摘要附带原始链接，便于追溯验证

潜在局限

• 翻译功能缺失：当前版本已移除翻译模块，非英文内容需用户自行处理
• 动态内容受限：依赖静态RSS/Feed或页面解析，部分JavaScript渲染的现代网站可能抓取不完整
• 定制化门槛：网站列表需手动编辑文本文件，缺乏图形化配置界面

适合人群

• AI产品经理、投资人：需持续跟踪竞品动态与行业趋势
• 技术研究员：快速扫读多源信息，筛选深度阅读目标
• 内容运营者：聚合素材用于 newsletter 或社交媒体推送

常规风险

• 信息时效性：缓存机制可能导致1小时内信息滞后，对突发新闻敏感场景需手动刷新
• 源站依赖：目标网站结构变更可能导致抓取失效，需持续维护selector规则
• 合规边界：批量抓取需遵守各网站的robots.txt与服务条款，商业用途建议优先使用官方API

核心用法

ai-research-scraper 是一款面向AI领域的信息聚合技能，通过Python脚本自动抓取主流科技媒体的AI板块内容，生成结构化摘要并保留原始链接。用户可通过命令行参数灵活控制摘要长度（--max-tokens）、时间范围（--days）及主题聚焦（--topic），默认输出聚焦AI产品发展动态。

关键特性：

• 智能缓存机制：1小时缓存避免重复抓取
• 降级保障：网络超时自动切换至本地tavily-search技能
• 多源覆盖：TechCrunch、VentureBeat、MIT Technology Review、Google/Microsoft/NVIDIA官方博客

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显著优点

| 维度 | 表现 |

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| **效率** | 限制token用量，单条摘要可控，适合快速扫读 |

| **稳定性** | 超时重试+缓存+备用搜索三重保障 |

| **可扩展** | `websites.txt` 支持自定义信源，无需改代码 |

| **隐私** | 不收集PII，API密钥由用户自主配置 |

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潜在局限

1. T3来源可信度：个人开发者维护，无知名组织背书，需用户自行审查代码
2. 翻译功能暂下线：为避免API错误，翻译模块已移除，中文用户需自行处理
3. 文档待完善：api_reference.md 标注"待完善"，高级配置缺乏说明
4. 许可证未声明：当前未明确开源协议，商业使用存在不确定性

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适合人群

• AI产品经理、投资人需每日快速浏览行业动态
• 技术决策者关注Google/Microsoft/NVIDIA官方技术博客更新
• 研究者需定期追踪特定期刊（如MIT Technology Review）的AI产品化进展

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常规风险

| 风险项 | 等级 | 说明 |

|--------|------|------|

| 网络抓取依赖 | 中 | 目标站点结构变更可能导致解析失败 |

| Subprocess调用 | 低 | 调用本地tavily-search技能，参数已硬编码，注入风险可控 |

| API配额消耗 | 低 | 翻译API已下线，当前无外部API费用 |

使用建议：定期检查websites.txt中信源可用性，关注GitHub版本更新（如后续托管）。