手把手：搭一个每天自动盯竞品动态的AI资讯助手

做产品和做投资的人，都有个共同的痛：想随时盯着同行在干嘛、行业发生了什么，但每天一个个网站刷过去，既费时间又容易漏。这两年大模型便宜了，这件事其实已经可以自动化——你完全可以花一个下午，搭一个每天定时跑、自动抓取指定信息、再用大模型总结成简报的小助手。今天它会出现在你邮箱或者聊天软件里，告诉你“今天行业里发生了这三件大事，竞品发布了那个功能”。这篇就把这套我自己天天在用的流程拆给你看，门槛不高，有基础的编程能力就能跟着做出来。

一、先想清楚：这个助手到底要干什么

别急着写代码，先把需求拆明白。一个资讯监控助手，本质是三步：定时去指定的地方把内容抓回来，交给大模型挑出值得你看的、并写成简报，最后把这份简报送到你面前。所有花哨的功能都建立在这三步之上。把这三步跑通，你就有了一个能用的雏形；剩下的都是锦上添花。

关键是想清楚“监控哪些源”和“什么算值得看”。源可以是：几个竞品的官网博客、几个行业资讯站的列表页、几个关键词的搜索结果、甚至几个公众号或者 RSS。想清楚源，你就知道第一步该抓什么。而“什么算值得看”，其实就是你要写给大模型的那段提示词——用大白话告诉它：我是谁、我关心什么、什么样的新闻对我才算重要、简报要写成什么样。这段提示词写得好不好，直接决定了最后简报的质量。

我见过太多人一上来就想做一个功能大而全的系统，结果迟迟跑不起来。我的建议相反：第一版只盯两三个你最关心的源，把流程从头到尾跑通，哪怕简报做得很粗糙也行。先让它转起来，你才知道哪里需要改；完美主义在自动化项目里，往往是迟迟开工的最大障碍。

二、第一步：把内容抓回来

抓内容这一步，没想象中难。如果对方有 RSS，那最省事，直接定时拉取就行。如果没有，就用现成的网页抓取库，把列表页的标题和链接解析出来。很多资讯站都有规律的页面结构，稍微看一眼网页源码，就能把标题、时间、链接这些字段抓干净。

这里有个坑要提醒：别一上来就抓一大堆页面正文。先抓列表页的标题和摘要，让大模型先判断“这条值不值得细读”，只对筛出来的几条，再去抓正文做深读。这样既省 token，又避免大模型被无关信息淹没。这个“先粗筛、再精读”的两层设计，是整套系统好用的关键，比你一上来就用最贵的模型硬怼所有内容聪明得多。

三、第二步：让大模型写简报

抓到候选内容后，就该大模型上场了。把标题、摘要（以及筛中条目的正文片段）拼进一段精心写好的提示词里，让它输出一份结构化的简报：今天发生了哪几件值得关注的事、分别是什么、对我这个具体的人意味着什么。提示词里一定要把“你是谁、你关心什么”说清楚——同一个新闻，对做电商的和做芯片的，价值完全不同。

模型选择上，这种总结任务根本用不上最贵的旗舰。一个中端、便宜的模型就足够把简报写得干净利落。这里正好用上“按难度选模型”的思路：总结是简单活，省钱才是正经。你甚至可以让它输出固定的格式，比如分条列出，方便后面程序直接解析、排版。把输出格式约定好，整套自动化就顺了。

还有一个细节值得专门说：一定要给它一个“忽略指令”。行业里偶尔会出现一些哗众取宠、标题党但毫无实质内容的消息，如果不加以约束，大模型很容易把这些当成重要新闻写进简报。所以在提示词里明确告诉它，什么样的内容直接跳过、不要浪费篇幅，简报的信噪比立刻就上来了。这套系统好不好用，八成败在提示词的细节上，值得你反复打磨。

四、第三步：定时跑、送到你眼前

最后一步是自动化和触达。把整个脚本挂在一台常开的机器或者一个便宜的云服务器上，用定时任务每天固定时间跑一遍。跑完之后，把简报通过邮件、或者企业里常用的机器人消息推给你。这样你早上打开手机，就能看到一份已经替你整理好的“今日要闻”，而不用再花半小时到处刷。

触达方式上，我的建议是从最简单的开始：先发到你自己的邮箱，确认稳定好用之后，再考虑接到更顺手的聊天工具里。别一上来就追求做一个漂亮的网页界面，那是后话。这套系统的价值在于“无人值守地帮你干活”，只要它每天准点把简报送到你一定会看的地方，目的就达到了。过早纠结界面，是典型的把精力花错了地方。

整套系统跑起来之后，真正要花时间的不是搭建，而是持续调教。用一段时间你会发现：有些源总给你推垃圾，有些类型的新闻它判断不准。把这些 bad case 记下来，回去微调提示词、增删信息源，简报就会越来越合你心意。这和养一个工作助手一样，用得越久越顺手。

五、几个让它更好用的小经验

分享几个我踩过坑后总结的小技巧。一是去重：同一条新闻经常被好几家转载，记得按标题或者链接做个简单的去重，不然简报里会重复刷屏。二是存历史：把每天的简报存下来，过几个月回头看，你会对行业脉络有惊人的纵向理解。三是加一条“如果今天没有重要新闻，就别打扰我”——宁缺毋滥，比每天硬凑三条有价值得多。

说到底，这个小助手看似不起眼，但它代表了一种新的工作方式：把那些重复、琐碎、信息搜集类的活，全部交给自动化的 AI，把人的精力留给判断和决策。当你把资讯搜集这一步自动化之后，会发现省下来的不只是时间，更是那种“总怕错过什么”的焦虑。工具的意义，最终是让你更从容。

我最想强调的一点是：别觉得这需要什么高深的技术。它用到的抓取、定时、大模型调用，都是这两年最成熟、最廉价的能力组合起来的。真正的门槛不在技术，而在于你愿不愿意花一个下午，把自己每天被切碎的注意力，认认真真地外包出去。当你跑通这一遍，就会发现：原来很多我以为“必须自己盯着”的事，其实都能这样被自动化掉。这种思路一旦打开，你会忍不住接着去改造生活里其他的重复劳动——那才是这套小教程真正的价值。

最贵的不是模型，而是你每天被切碎的注意力。花一个下午搭好这个小助手，把盯信息的活交给它，把判断的乐趣留给自己。