核心用法
ai-research-scraper 是一款专注于AI领域信息聚合的自动化抓取工具。用户通过命令行调用 scraper.py 脚本，即可从预设的6大权威科技媒体（TechCrunch、VentureBeat、MIT Technology Review、Google AI Blog、Microsoft AI Blog、NVIDIA Blog）提取最新文章。支持通过 --max-tokens、--days、--topic 等参数精细控制输出长度、时间范围和主题聚焦，结果以结构化摘要形式呈现，每条均附带原始链接便于溯源。
显著优点
- 来源权威：聚合头部科技媒体与顶级企业研究院官方博客，信息质量有保障
- 效率优化：内置1小时缓存机制、超时重试策略及备用搜索方案（tavily-search），显著提升稳定性
- 轻量输出：主动限制Token使用量，生成简洁摘要，适合快速浏览决策
- 高度可配置：用户可自由编辑
websites.txt增删信源，灵活适配个性化需求 - 网络鲁棒性：针对复杂网络环境优化，降低抓取失败率
潜在局限
- 翻译功能缺失：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
- 依赖外部信源：若目标网站改版或封禁爬虫，需手动维护配置
- 摘要质量参差：自动生成摘要可能遗漏技术细节，关键决策建议阅读原文
- 地域访问限制：部分源站（如Google AI Blog）在某些地区可能需代理访问
适合人群
- AI产品经理、投资人：需快速跟踪竞品动态与行业趋势
- 研究人员、开发者：希望高效筛选论文以外的产品化进展
- 科技媒体编辑：寻找选题线索与信源验证
常规风险
- 爬虫合规风险：需遵守各网站robots.txt及使用条款，高频抓取可能导致IP受限
- 信息时效性：缓存机制可能导致1小时内内容重复，紧急追踪需手动刷新
- 内容准确性：自动摘要存在理解偏差可能，关键数据务必交叉验证原文
- 隐私泄露：若配置自定义代理，需确保传输链路安全