📦 AutoResearch — 自动研究

技能文档

# autoresearch — Nightly Research Pipeline 零成本夜间研究聚合器，循环 3 个主题轨道，从 4 个独立源拉取数据，合成结构化 markdown 报告，并向 stdout 输出 3 行 Telegram 预告。 ## 快速开始 ``bash # 空跑 —— 获取真实数据，打印预告，不写文件 cd ~/.openclaw/workspace uv run --with httpx python skills/autoresearch/scripts/run.py --dry-run # 完整运行 —— 写入 memory/ 并推进状态 uv run --with httpx python skills/autoresearch/scripts/run.py # 强制指定轨道 uv run --with httpx python skills/autoresearch/scripts/run.py --track crypto # 详细输出（调试日志到 stderr） uv run --with httpx python skills/autoresearch/scripts/run.py --dry-run --verbose ` ## 轨道 管道按顺序循环 3 个轨道（状态持久化在 state.json）： | 轨道 | 显示名称 | 关注源 | |-------|-------------|---------------| | ai | AI & Agents | cs.AI/MA/CL/LG arXiv、Python/Rust/TS GitHub、LLM HN 关键词 | | crypto | Crypto & DeFi | cs.CR/DC arXiv、Solidity/Rust GitHub、crypto HN 关键词 | | devtools | Developer Tools | cs.SE/PL arXiv、Rust/Go/TS/Python GitHub、CLI/editor HN 关键词 | ## 来源 | 来源 | API | 认证 | 降级 | |--------|-----|------|----------| | arXiv | Atom API (export.arxiv.org) | 无 | 出错返回 [] | | GitHub Trending | 公开 HTML 抓取 | 无 | 结构变化返回 [] | | Hacker News | Firebase JSON API | 无 | 返回部分结果 | | Web Search | Brave Search API | BRAVE_API_KEY 环境变量 | 无密钥则静默跳过 | ## 输出文件 | 文件 | 说明 | |------|-------------| | memory/autoresearch-latest.md | 每次覆盖 —— 最新报告 | | memory/autoresearch-archive.md | 仅追加 —— 所有运行带日期标记 | | memory/autoresearch-errors.log | cron 运行的 stderr | ## CLI 参数 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|---------|-------------| | --track ai\|crypto\|devtools | 轮换 | 本次运行强制指定轨道 | | --dry-run | 关 | 获取+合成，但跳过写文件和状态推进 | | --verbose | 关 | 向 stderr 打印 DEBUG 日志 | ## 退出码 | 码 | 含义 | |------|---------| | 0 | 成功 | | 1 | 所有源失败 或 磁盘写入失败 | | 2 | 配置/状态错误（config.json 缺失、--track 值无效） | ## 配置 编辑 config.json 自定义各轨道查询： `json { "tracks": { "ai": { "arxiv_categories": ["cs.AI", "cs.MA", "cs.CL", "cs.LG"], "arxiv_keywords": ["agent", "LLM", ...], "github_languages": ["python", "rust", "typescript"], "github_topics": ["ai-agent", "llm", ...], "hn_keywords": ["AI", "GPT", "Claude", ...], "web_queries": ["AI agent framework news 2026", ...] } } } ` ## Cron 集成 `bash # 加入 OpenClaw cron：悉尼凌晨 1 点（前一日 14:00 UTC） # cron 包装器捕获 stdout 并通过 Telegram 发送 0 14 * cd ~/.openclaw/workspace && uv run --with httpx python skills/autoresearch/scripts/run.py 2>>~/.openclaw/workspace/memory/autoresearch-errors.log ` 脚本向 stdout 打印 3 行预告： ` 🔬 Nightly Research: AI & Agents • 热门论文：Scaling Laws for Agent Reasoning… —— 我们研究推理… • 趋势：microsoft/autogen ⭐342 | HN: Show HN: I built… ` cron 代理捕获 stdout 并通过 message 工具发送到 Telegram。 ## 状态 状态持久化在 state.json： `json { "current_track_index": 1, "last_run": "2026-03-15T14:02:31.123456+00:00", "last_tracks": ["ai"] } ` 仅在成功运行（退出码 0）时推进状态。若所有源失败，状态保持同一轨道，次日重试。 ## 依赖 - httpx —— 所有 HTTP（通过 uv run --with httpx） - xml.etree.ElementTree —— arXiv Atom XML 解析（标准库） - json, re, asyncio, argparse, pathlib —— 标准库 无需额外依赖，skill 目录无需 pyproject.toml。 ## 与书稿集成 其它 cron 或代理可直接读取最新报告： `bash cat ~/.openclaw/workspace/memory/autoresearch-latest.md ` 或在 Python 中： `python from pathlib import Path report = Path.home() / ".openclaw/workspace/memory/autoresearch-latest.md" content = report.read_text() ` ## 文件结构 ` skills/autoresearch/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── PLAN.md # 架构与规范 ├── config.json # 轨道定义 + 源配置 ├── state.json # 运行时状态（自动管理） └── scripts/ ├── run.py # CLI 入口（主管道） ├── sources.py # 数据获取器（arXiv、GitHub、HN、web） ├── synthesise.py # 报告生成器（markdown 合成） └── state.py ``