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