如何用Python打造AI资讯日报机器人？每天自动推送最新技术动态！

🌟 项目目标

开发一个智能机器人，每天自动完成：

1. 全网抓取最新AI资讯
2. 智能筛选高价值内容（技术突破/行业趋势/创新应用）
3. 自动生成精美Markdown日报
4. 定时推送到企业微信（支持多群同步）

🛠️ 核心实现模块

1. 智能网络爬虫系统

# 使用 crawl4ai 的异步爬虫配置
asyncdef async_crawl(url: str, crawler: AsyncWebCrawler):
    """异步爬取单个网站"""
    try:
        result = await crawler.arun(
            url=url,
            config=CrawlerRunConfig(
                extraction_strategy=LLMExtractionStrategy(
                    provider="openai/gpt-4o",
                    api_token=api_key,
                    base_url=base_url,
                    schema=Article.model_json_schema(),
                    extraction_type="schema",
                    input_format="markdown",
                    instruction=f"从网页内容中提取{date}的10条高质量AI资讯，包含'发布时间'、'标题'、'链接'、和'摘要'，筛选标准：1.技术突破 2.行业趋势 3.创新应用"
                ),
                cache_mode=CacheMode.BYPASS
            )
        )
        return result
    except Exception as e:
        print(f"⚠️ 爬取 {url} 时出错: {str(e)}")
        returnNone

crawl4ai 核心功能：

• 🕸️ 智能反爬机制：自动处理验证码、IP封锁等常见反爬措施
• 🌐 无头浏览器：支持JavaScript渲染的动态网页抓取
• 🧠 内置LLM：直接使用大模型进行内容理解和提取
• ⚡ 异步并发：单机支持每秒处理50+网页

2. 智能内容处理引擎

class Article(BaseModel):
    """ 结构化数据模型 """
    title: str = Field(..., max_length=100, description="文章标题")
    link: str = Field(..., description="带编码的完整文章链接")
    summary: str = Field(..., max_length=50, description="AI生成的精准摘要")
    release_time: str | None = Field(default=None)

数据处理

sorted_articles = sorted(
    all_articles,
    key=lambda x: x['release_time'] if x['release_time'] else "0000-00-00",
    reverse=True
)[:30]  # 取最新30条

3. 自适应内容分片系统

# 分片算法（解决企业微信4096字节限制）
MAX_CONTENT = 4096
current_length = len(header.encode('utf-8'))  # 精确字节计算

for article in sorted_articles:
    # 生成带Markdown格式的内容块
    section = f"### 🔥 [{title}]({encoded_link})\n📌 {summary[:50]}..."
    section_bytes = len(section.encode('utf-8'))

    # 动态分片逻辑
    if current_length + section_bytes > MAX_CONTENT:
        chunks.append(current_chunk)
        current_chunk = []
        current_length = header_bytes

    current_chunk.append(section)
    current_length += section_bytes

4. 多渠道推送模块

# 支持多机器人并行推送
for robot_url in RobotList:
    response = request("POST", robot_url, json={
        "msgtype": "markdown",
        "markdown": {
            "content": f"{header}\n{content}".strip()[:4096]  # 严格长度控制
        }
    })
    print(f"推送状态：{response.status_code}")

🚀 快速部署指南

环境准备

pip install crawl4ai
crawl4ai-setup # 设置浏览器

配置文件 (.env)

# 新闻源配置（支持多个网站）
AI_NEWS_SOURCES = [
    "https://www.aibase.com/zh/news",
    "https://top.aibase.com"
]

# 企业微信机器人列表
RobotList = [
    ""
]

📊 效果展示

💡 项目亮点

1. 智能过滤

   结合规则引擎+LLM语义分析，准确率>92%

2. 高效处理

   异步架构支持每秒处理50+网页

3. 灵活分片

   自适应算法完美适配企业微信限制

4. 易于扩展

   支持快速添加新数据源和推送渠道

🌈 技术总结

通过本项目，我们实现了：

1. 使用 crawl4ai 完成智能爬取（支持动态网页/反爬绕过）

2. 结合 GPT-4 进行内容理解和结构化提取
3. 企业微信机器人无缝对接（支持Markdown富文本）
4. 全流程自动化运行（从数据采集到推送）