7 个数据源
一次运行覆盖 GitHub、Hacker News、Reddit、YouTube、Product Hunt、X/Twitter 和 6 个中文科技平台。
插件 OpenClaw 生态
让你的 AI 永远不落后
AI 模型的知识有截止日期，但世界不会停下来。Info Pipeline 每天自动抓取 GitHub、HackerNews、Reddit 及中文技术平台的最新动态，让你的 Agent 永远用今天的信息做决策。
概览
Info Pipeline 每天聚合 7 个来自英文和中文科技平台的数据源。每条内容经过关键词过滤、相关性评分和去重处理后，序列化为统一 JSON Schema——直接供 AI 研究员 Agent 消费。
7
数据源
2
语言（EN + ZH）
1 cmd
一条命令
1 schema
统一输出
实时情报
LIVE
今日情报流 数据来自 2026年2月25日 · 每周更新
每天自动更新，你的 Agent 比你更早知道发生了什么。
能力
核心功能
关键词过滤 + 相关性评分
每条内容根据可配置关键词列表进行评分。只有高信噪比内容通过——无噪音。
去重
跨源去重确保同一故事在多个平台出现时只在报告中显示一次。
统一 Schema
所有 7 个采集器输出相同的 JSON Schema（标题、URL、来源、分数、摘要、标签），便于下游处理。
配置驱动
一切配置在 config.yaml——关键词、每源限制、分数阈值、启用平台。无需改代码即可调整行为。
为 Agent 生成 Markdown 报告
流水线输出结构化 Markdown 报告，直接供 AI 研究员 Agent 进行进一步分析。
架构
工作原理
01
1. 采集
每个采集器独立运行，使用 config.yaml 中的参数从各平台获取原始内容。
02
2. 过滤 & 评分
内容与全局关键词匹配并进行相关性评分。低信噪比内容在进入存储前被丢弃。
03
3. 去重
基于 URL 和标题相似度的去重消除跨源重复——同一故事不会出现两次。
04
4. 统一 Schema
所有存活内容被规范化为单一 JSON 结构：标题、URL、来源、分数、发布时间、摘要、标签。
05
5. 生成报告
结构化 Markdown 报告写入 reports/——直接供 AI 研究员 Agent 进行进一步分析。
数据源
7 个平台，2 种语言
英文主流科技媒体 + 中文生态——一次流水线运行全覆盖。
GitHub Trending
EN
代码仓库
按主题（LLM、AI Agent、RAG、MCP、扩散）筛选的热门仓库，按星数和时效性过滤。
Hacker News
EN
讨论
按分数阈值过滤的热门故事——捕捉科技社区今日热议。
EN
社区
多 subreddit 覆盖：r/LocalLLaMA、r/MachineLearning、r/artificial、r/ChatGPT、r/ClaudeAI 等。
YouTube
EN
视频
顶级 AI 频道的最新上传——Karpathy、Yannic Kilcher、Two Minute Papers、3Blue1Brown、Fireship。
Product Hunt
EN
产品发布
每日 AI、开发者工具和生产力新品——按投票和主题过滤。
X / Twitter
EN
社交
英文科技社区 AI/LLM 讨论的关键词搜索。
Chinese Platforms
ZH
多平台
知乎 · 36氪 · 掘金 · 少数派 · InfoQ · B站科技区——通过 trends-hub MCP 集成。
为什么重要
Why It Matters
训练数据有截止日期
GPT-4、Claude、Gemini——所有模型都冻结在过去的某个时间点。问它上个月发布的库，它会一本正经地胡说。
每日新鲜上下文
Info Pipeline 按 cron 计划运行。你的 Agent 每天醒来时，就已经有了昨晚 GitHub 热榜和今晨 HN 头条的简报。
复利式智能
Agent 每天阅读最新研究，答案就越来越精准。你的 AI 与其他 AI 的差距，随着时间推移会越来越大。
监控范围
监控了什么
AI 与科技研究所需的每种内容类型——每日一次运行全覆盖。
GitHub 仓库
星数、Fork 数、话题、时效性
HN 讨论
分数、评论数、域名
Reddit 帖子
多 subreddit，按票数过滤
YouTube 视频
精选 AI 创作者频道
产品发布
每日 PH 榜单，投票阈值过滤
推文
关键词搜索，近期时间线
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