主动研究监控

技能简介

主动研究监控将助手从被动响应转变为主动服务，持续追踪你关心的话题，仅在真正重要的事件发生时发出通知。

业务背景

主动研究监控让助手从'等你问'变成'帮你盯'。你只需设定关注话题和关键词，系统便按小时、天或周自动搜索网络信息，AI智能判断哪些值得即时推送、哪些纳入周报汇总，避免信息过载。每周日收到一份带上下文的可读报告，省去人工筛选和整理的时间。

落地案例：市场团队持续追踪竞品动态：配置'XX公司新品发布'为监控话题，设置每日搜索频率、中重要性阈值，绑定企业微信通知。当竞品官网或行业媒体出现相关动向，AI评估后即时推送摘要；日常行业资讯则归入周日周报，团队每周一早会即可掌握一周情报，无需分散精力手动检索。

能做什么

• 配置自定义话题与参数，设定关键词和搜索频率
• 按小时/天/周自动执行网络搜索
• AI评估结果重要性，区分即时提醒、周报收录或忽略
• 生成带上下文的摘要，而非仅提供链接
• 每周日汇总低优先级发现为可读报告
• 结合历史对话和兴趣进行个性化分析

使用说明

1. 安装准备：克隆仓库后复制配置文件 cp config.example.json config.json
2. 添加话题：

   python3 scripts/manage_topics.py add "Dirac Live updates" \
     --keywords "Dirac Live,room correction,audio" \
     --frequency daily \
     --importance medium

3. 测试运行：python3 scripts/monitor.py --dry-run
4. 设置定时任务：python3 scripts/setup_cron.py
5. 管理话题：使用 manage_topics.py 增删改查话题，支持测试预览
6. 查看周报：python3 scripts/digest.py --preview 预览，加 --send 发送

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 依赖外部搜索服务，API配额或网络波动可能影响监控连续性
• AI重要性评分存在误判可能，高价值信息或被归入周报
• 频繁搜索可能触发目标站点的反爬机制
• 需自行配置通知渠道（Telegram/Discord等）的接入凭证
• 记忆功能依赖对话历史，跨会话上下文可能不完整

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/robbyczgw-cla/proactive-research/SKILL.md
来源类型：GitHub开源项目