核心用法
AI Research Scraper 是一款面向AI从业者与科技爱好者的信息聚合技能，通过自动化脚本从TechCrunch、VentureBeat、MIT Technology Review等权威科技媒体的AI板块，以及Google AI Blog、Microsoft AI Blog、NVIDIA Blog等官方技术博客抓取最新内容。用户可通过命令行快速启动默认抓取，或借助--max-tokens、--days、--topic等参数精细控制摘要长度、时间范围与主题聚焦。支持自定义网站列表（编辑websites.txt）以扩展信息源，并内置1小时缓存机制避免重复请求。
显著优点
- 效率优先：限制token使用量与摘要长度，实现"快速阅读"体验
- 来源权威：聚合头部科技媒体与官方技术博客，信息质量有保障
- 链路完整：每个摘要附带原始链接，方便深度溯源
- 容错设计：超时重试、备用搜索（tavily-search）、缓存机制三重保障，提升抓取稳定性
- 灵活配置：网站列表、摘要参数、主题筛选均可自定义
潜在局限
- 翻译功能暂缺：当前版本已移除翻译模块，非英文用户需自行处理语言障碍
- 网络依赖性强：虽有容错机制，但核心功能仍依赖外部网站可访问性
- 摘要深度有限：为控制token而简化的摘要可能丢失技术细节
- 配置门槛：自定义网站列表需手动编辑文本文件，对非技术用户不够友好
适合人群
AI产品经理、技术投资人、行业分析师、AI研究人员、科技媒体撰稿人，以及需要定期跟踪AI产业动态的高效信息获取者。
常规风险
- 数据时效性：缓存机制可能导致1小时内的信息延迟
- 源站稳定性：目标网站结构变更或反爬策略调整可能导致抓取失效
- API配额消耗：备用搜索功能（tavily-search）可能产生额外调用成本
- 内容合规性：自动化抓取需遵守各网站的robots.txt与服务条款