Open Claw 技术情报

要解决什么问题

战略与产品团队若靠人工刷 arXiv、科技媒体与社区，很难在时效和覆盖上同时达标：热点分散在预印本、专利、英文/中文媒体与 GitHub Trending 里，信息到了决策层往往只剩标题堆砌，缺少「这项技术处在什么阶段、可能改哪条产业链」的可执行判断。

技能如何工作

本技能按 Open Claw 技术情报 思路，把采集与分析拆成可配置的流水线：

• 多源采集：学术侧覆盖 arXiv/bioRxiv/medRxiv、Scholar 类索引与 NeurIPS/ICML/CVPR/ACL 等会议周期；行业侧含 TechCrunch、MIT Technology Review、36氪/虎嗅/InfoQ 及 Hacker News、Reddit；新兴信号来自 Twitter/X、微博热搜、GitHub Trending、Hugging Face 等，频率从实时到按周不等。
• 关键词体系：用统一关键词过滤与路由，避免各源各说各话。
• 分析引擎：对单条情报从 TRL（1–9）、创新度、商业化潜力、行业变革指数、时间窗口（短/中/长期）、实施壁垒等维度打分或分级，并配合 Prompt 模板做技术摘要与行业变革影响解读。
• 输出形态：生成结构化技术情报日报，便于直接进评审或规划会议，而非仅 RSS 聚合。

配置通过 config.yaml 声明数据源与策略；具体采集器实现与 Prompt 库以技能内文档与模板为准。

适用边界与注意点

文档描述的是完整情报体系的设计与模块划分，实际可达数据源、频率与合规边界取决于你部署时的 API、爬虫策略与各站点 ToS。专利与社媒「实时」类源对网络与账号要求高；TRL 与变革指数是模型辅助评估，应作为决策参考而非唯一依据。若你只需要某一垂直（例如仅 LLM 论文），应收窄关键词与源列表，否则日报体积与噪声会快速上升。