1. 项目概述一个为AI Agent设计的RSS聚合技能最近在折腾一个叫OpenClaw的AI Agent项目它本质上是一个可以执行各种任务的自动化助手。为了让这个助手能主动获取信息我给它开发了一个核心技能openclaw-feeds。简单来说这是一个RSS新闻聚合器专门为AI Agent设计能帮它快速抓取新闻、游戏和金融三大领域的头条信息并以结构化的JSON格式吐出来方便后续处理或展示。这个技能的设计初衷很明确让AI Agent拥有“看新闻”的能力。无论是让它帮你做每日简报还是基于最新资讯进行决策分析一个稳定、快速、无需API密钥的信息源都是刚需。市面上虽然有很多RSS阅读器但大多是为人类用户设计的输出格式五花八门集成到自动化流程里很麻烦。openclaw-feeds就是为了解决这个痛点而生的——它只做一件事就是把分散在各个网站RSS源里的内容用并发的方式高效抓取下来整理成AI和程序最爱的JSON格式。它特别适合这几类人一是正在构建或使用OpenClaw这类AI Agent的开发者可以直接把这个技能集成进去扩展Agent的能力边界二是任何需要自动化获取特定领域资讯的Python开发者你可以把它当作一个轻量级、可定制的爬虫模块来用三是对RSS和并发编程感兴趣的学习者这个项目的代码结构清晰是理解如何用Python处理网络请求和数据的绝佳案例。2. 核心设计思路与技术选型2.1 为什么选择RSS而不是API在设计信息获取方案时我首先排除了调用各大新闻网站官方API的选项。原因有三第一API通常需要申请密钥有调用频率限制甚至收费增加了使用门槛和成本。第二不同平台的API接口各异数据格式不统一整合起来非常繁琐。第三也是最重要的一点RSS是一种古老但极其通用的标准几乎所有的新闻、博客网站都提供RSS源它开放、免费、无需认证。RSSReally Simple Syndication本质上是一种基于XML的网页内容摘要格式。它的结构非常规整通常包含标题title、链接link、发布日期pubDate和描述description等字段。这就为我们提供了一个稳定、统一的抓取入口。虽然有些网站的RSS源可能只提供摘要而非全文但对于“获取头条”这个核心需求来说已经完全够用了。选择RSS就是选择了最大程度的兼容性和最低的使用成本。2.2 并发抓取效率提升的关键决策如果按顺序一个一个地去请求这几十个RSS源等所有结果返回黄花菜都凉了。尤其是在网络状况不确定的情况下一个慢速的源会拖累整个流程。因此并发抓取是这个项目的核心设计。我选择了Python内置的concurrent.futures模块中的ThreadPoolExecutor来实现并发。这里没有用更复杂的异步IOasyncio主要是出于实用性和代码简洁性的考虑。对于这种I/O密集型任务大部分时间在等待网络响应使用线程池已经能带来巨大的性能提升且代码更易于理解和调试。每个RSS源的抓取任务被提交到一个线程池中并行执行互不阻塞。这里有一个重要的细节我为每个请求设置了15秒的超时timeout。这是经过实测的平衡点。设置太短可能因为网络瞬时波动而误杀一些正常的源设置太长一旦某个源真的无法访问会白白浪费整个聚合过程的等待时间。15秒对于绝大多数RSS请求来说绰绰有余又能及时剔除“僵尸”源保证整体响应速度。2.3 结构化JSON输出为程序消费而生输出格式是另一个重点考量的地方。人类读RSS可能喜欢富文本的网页界面。但程序尤其是AI Agent需要的是结构化的数据。因此我直接将输出设计为流式JSON数组。这种设计有几个好处机器可读性极佳JSON是编程领域的通用语任何现代编程语言都能轻松解析。自描述性强数组的第一个元素是元数据如类别、总数、来源列表、抓取时间让消费程序一眼就能了解这批数据的概况。后续的每一个元素都是一条标准的新闻条目包含标题、链接、来源、日期和摘要等固定字段。易于集成AI Agent可以直接将这个JSON输出作为上下文context喂给大语言模型或者存入数据库用于后续的分析、摘要生成或触发其他自动化动作。2.4 依赖最小化只靠一个feedparser为了让项目保持轻量和易于部署我极力控制外部依赖。最终整个项目只依赖一个第三方库feedparser。这是一个Python社区维护的、用于解析RSS和Atom feed的老牌库非常稳定和强大。它帮我们处理了所有繁琐的底层工作发送HTTP请求、处理各种字符编码、解析复杂的XML结构、统一不同RSS版本如RSS 2.0, Atom的字段差异。如果没有它我们自己写解析器将会是一场噩梦需要应对各种边缘情况和网站的不规范实现。使用feedparser我们只需关心业务逻辑给它一个URL它返回一个结构化的Python对象简单直接。3. 详细部署与配置指南3.1 环境准备与依赖安装首先你需要一个运行Python 3.6或更高版本的环境。我推荐使用Linux或macOS系统Windows系统在WSL2下运行也能获得最佳体验。不建议直接在Windows原生命令行中使用可能会遇到路径或编码问题。安装步骤非常简单只有两步克隆项目仓库将技能代码下载到OpenClaw约定的技能目录中。这个路径~/.openclaw/skills/feeds是OpenClaw框架默认寻找技能的地方遵循这个约定可以无缝集成。git clone https://github.com/arc-claw-bot/openclaw-feeds.git ~/.openclaw/skills/feeds安装唯一依赖feedparser使用pip进行安装。这里我建议使用--user标志将库安装到当前用户目录下避免污染系统级的Python环境也无需sudo权限。pip install --user feedparser如果你系统里pip命令默认指向Python2请使用pip3pip3 install --user feedparser注意安装后务必进行验证。运行python3 -c “import feedparser; print(‘ok’)”如果屏幕上打印出“ok”说明安装成功且可以正常导入。这一步能提前发现90%的环境配置问题比如Python路径不对或依赖冲突。3.2 技能目录结构与核心文件解析进入克隆的目录~/.openclaw/skills/feeds你会看到如下结构feeds/ ├── scripts/ │ ├── feeds.py # 主程序入口包含并发抓取和JSON输出逻辑 │ └── lists.py # 核心配置文件定义了三大类别的RSS源列表 ├── README.md # 项目说明文档 └── LICENSE # MIT许可证文件feeds.py这是技能的大脑。它接收命令行参数根据类别加载对应的RSS列表启动线程池并发抓取解析结果最后格式化输出JSON。如果你想修改抓取逻辑比如调整超时时间、修改输出字段主要就在这里动刀。lists.py这是技能的灵魂。它定义了NEWS_FEEDSGAMES_FEEDSFINANCE_FEEDS三个Python列表变量。每个列表里都是一串RSS源的URL。所有自定义的源头都在这个文件里添加。文件结构清晰你一看就知道在哪里增删改。3.3 运行你的第一次抓取安装验证无误后就可以直接运行了。打开终端使用--category或简写-c参数指定你想抓取的类别。例如抓取新闻类头条python3 ~/.openclaw/skills/feeds/scripts/feeds.py --category news如果一切正常你会在终端里看到一大段JSON数据流式地打印出来。第一次运行可能会稍慢因为要并发请求多个源。你可以将输出重定向到一个文件方便查看或处理python3 ~/.openclaw/skills/feeds/scripts/feeds.py -c news news_headlines.json4. 深入使用类别、输出与自定义4.1 三大内容类别详解项目预置了三个精心挑选的类别涵盖了科技、文化和财经等主流信息领域。news(新闻综合类)这是最全面的一个类别包含了21个高质量的信源。它不仅仅是科技新闻更偏向于“智力型”资讯例如科技前沿Ars Technica, The Verge, TechCrunch提供深度的技术分析和产品评测。科学与思想Quanta Magazine顶尖的数学与物理学科普Aeon长篇思想性文章Nautilus连接科学、文化和哲学的杂志。综合媒体纽约时报NYT的国际新闻Wired的文化与科技交叉报道德国Heise的严谨技术新闻。 这个组合旨在为AI Agent提供广泛的知识背景和高质量的思考素材。games(游戏资讯类)聚焦游戏产业包含10个核心信源兼顾了英美主流媒体和德语区市场大众媒体IGN, PC Gamer, Polygon提供最新的游戏评测、新闻和行业动态。产业视角GamesIndustry.biz专注于游戏商业、开发和市场分析视角更专业。德语区媒体GameStar, GamesGlobal为关注欧洲市场的用户提供了本地化内容。 如果你在构建一个游戏推荐或市场分析的Agent这个类别是很好的起点。finance(金融财经类)这个类别最庞大有26个信源旨在构建一个立体的金融市场感知能力顶级财经媒体Bloomberg, Financial Times, Wall Street Journal提供全球宏观市场和深度公司报道。实时市场数据CNBC, MarketWatch侧重于股市动态和实时新闻。另类投资与观点CoinDesk加密货币Seeking Alpha投资者观点和分析。政策源头美联储Fed、欧洲央行ECB的官方新闻对于理解货币政策动向至关重要。4.2 输出格式全解析技能的输出是一个标准的JSON数组采用“流式”打印意味着数据是一行行出来的但组合起来是一个完整的JSON。这种格式既方便人眼阅读可以管道到jq工具美化也方便程序逐行解析。[ { “category”: “news”, “total_entries”: 142, “sources”: [“aeon.co”, “arstechnica.com”, “wired.com”, …], “fetched_at”: “2026-01-31 22:00:00” }, { “title”: “OpenAI发布新一代模型推理能力大幅提升”, “url”: “https://example.com/article1”, “source”: “techcrunch.com”, “date”: “Fri, 31 Jan 2026 10:00:00 GMT”, “summary”: “摘要内容在此…” }, // … 更多条目 ]元数据对象第一个元素category: 你请求的类别。total_entries: 本次抓取到的所有条目的总数。注意不同源之间可能有重复报道这里只是简单加和。sources: 一个列表包含了本次实际尝试抓取的所有源的域名。如果某个源抓取失败这个列表里依然会有它但对应的条目数为0。fetched_at: 抓取完成的UTC时间戳。这对于判断信息的时效性非常重要。条目对象后续每个元素title: 文章标题已做基本的空白字符清理。url: 文章的完整链接。source: 来源网站的域名。这是从RSS的link字段或feed的URL中提取的用于快速区分新闻出处。date: 文章的发布日期。重要提示这个字段是RSS源提供的原始字符串格式五花八门RFC 2822, RFC 3339等。程序没有做统一转换如果你需要按时间排序需要在消费端自己用dateutil等库进行解析。summary: 文章摘要或描述。这里做了关键处理首先通过feedparser的sanitize功能移除了HTML标签其次截断到最多500个字符防止过长的摘要影响输出最后如果源本身不提供摘要此字段可能为空字符串。4.3 如何添加或修改RSS源这是本项目最实用的功能之一——完全可定制。所有的源都定义在scripts/lists.py文件中。打开这个文件你会看到类似这样的结构NEWS_FEEDS [ “https://feeds.arstechnica.com/arstechnica/index”, “https://www.wired.com/feed/rss”, “https://techcrunch.com/feed/”, # … 其他源 ] GAMES_FEEDS [ … ] FINANCE_FEEDS [ … ]添加新源找到你想添加的网站的RSS源地址。通常可以在网站首页底部寻找“RSS”链接或尝试在域名后加/feed、/rss等常见路径。将完整的RSS URL添加到对应类别的列表末尾。例如想把“BBC News”加入新闻类就在NEWS_FEEDS列表里添加一行“http://feeds.bbci.co.uk/news/rss.xml”。保存文件。下次运行脚本时就会自动包含这个新源。删除或替换源 直接注释掉行首加#或删除列表中对应的URL即可。实操心得维护源列表时建议定期检查。有些网站可能会更改RSS地址或停止服务。一个简单的检查方法是用浏览器直接打开那个RSS链接看看是否还能返回XML内容。另外添加源时最好按主题稍加分组并加注释方便日后维护。5. 集成到OpenClaw AI Agent5.1 作为技能模块调用openclaw-feeds的设计初衷就是作为OpenClaw的一个技能Skill。在OpenClaw的框架中技能通常是可以被Agent按需调用的独立功能模块。假设你的OpenClaw主程序或某个Agent逻辑需要获取新闻头条你可以这样调用import subprocess import json def fetch_news_for_agent(category“news”): “”“调用feeds技能获取头条并解析为Python对象”“” # 构建命令 cmd [“python3”, “/path/to/.openclaw/skills/feeds/scripts/feeds.py”, “--category”, category] try: # 执行命令并捕获输出 result subprocess.run(cmd, capture_outputTrue, textTrue, timeout60) if result.returncode 0: # 解析JSON输出 data json.loads(result.stdout) return data else: print(f“技能执行失败: {result.stderr}”) return None except subprocess.TimeoutExpired: print(“抓取超时”) return None except json.JSONDecodeError as e: print(f“JSON解析失败: {e}”) return None # 在Agent的某个决策环节中使用 headlines_data fetch_news_for_agent(“finance”) if headlines_data: metadata headlines_data[0] articles headlines_data[1:] # 现在你可以把articles作为上下文喂给LLM或者进行进一步分析 print(f“抓取到{metadata[‘total_entries’]}条金融资讯。”)5.2 构建自动化信息流任务集成的真正威力在于自动化。你可以让OpenClaw Agent定期执行这个技能并将结果用于更复杂的任务流中。例如每日晨报生成创建一个定时任务比如用cron每天早晨8点运行feeds.py --category news将输出的JSON通过另一个技能比如调用LLM摘要的技能进行处理生成一份语音或文本简报。事件监控与警报持续抓取finance类别在Python中编写规则扫描title或summary中是否出现你关注的股票代码、公司名或关键词如“财报”、“收购”、“监管”一旦出现就触发通知如发送邮件、Slack消息。知识库更新将抓取到的条目标题、链接、摘要存入向量数据库如ChromaDB, Weaviate。当用户向Agent提问时Agent可以先从最新的新闻库中检索相关背景信息再生成回答从而使回答更具时效性。5.3 性能优化与调度考量当集成到自动化流程时需要考虑性能和资源并发控制脚本内部已经使用了线程池并发对单个类别的一次抓取是高效的。但如果你需要同时或高频抓取多个类别最好在外部进行调度避免短时间内发起过多网络请求。可以考虑为每个类别的抓取设置不同的定时任务错开执行时间。错误处理与重试集成代码中已经包含了基本的超时和解析错误处理。在生产环境中你可能需要增加重试逻辑例如对失败的源重试1-2次并将失败日志记录到文件以便后续排查和维护源列表。结果缓存对于非实时性要求极高的场景可以考虑将抓取结果缓存一段时间例如5-10分钟避免在短时间内重复请求相同的RSS源既减轻对方服务器压力也加快Agent的响应速度。6. 常见问题排查与实战技巧6.1 安装与运行类问题问题运行脚本后立即报错ModuleNotFoundError: No module named ‘feedparser’原因feedparser库没有安装成功或者安装在了Python解释器找不到的位置。解决确认安装命令执行成功pip install --user feedparser。确认你运行的python3和安装feedparser的pip属于同一个Python环境。可以用which python3和which pip或which pip3查看路径是否关联。最稳妥的方法是使用Python的-m参数调用pip安装到当前环境python3 -m pip install feedparser。安装后务必用python3 -c “import feedparser”验证。问题命令执行后长时间无输出或者报出TimeoutError原因网络连接问题或者某个RSS源服务器响应非常慢导致并发请求中的某个线程卡住触发了整体超时脚本层面或你设置的集成超时。解决检查网络连通性尝试用curl或浏览器直接访问lists.py里的几个RSS URL看是否能快速打开。脚本内部对每个feed有15秒超时但整个脚本的执行没有总超时。如果你在集成时设置了超时如上面的subprocess.run(timeout60)可能需要根据feed数量适当延长。平均每个feed 2-3秒50个feed大约需要100-150秒的缓冲时间。可以临时修改feeds.py在fetch_feed函数内添加更详细的日志打印出正在抓取和抓取失败的URL以便定位问题源。6.2 数据与输出类问题问题输出的JSON中有些条目的summary字段是空的原因这是正常现象。并非所有RSS源都提供description或content:encoded字段。有些源只提供标题和链接。解决在消费数据的代码中需要对空的summary做容错处理。例如可以用标题代替摘要或者直接过滤掉没有摘要的条目这取决于你的下游应用逻辑。问题date字段格式混乱无法直接用于排序原因如前所述RSS标准对日期的格式要求不严格各网站自行其是。解决在消费端进行统一解析。强烈推荐使用dateutil这个强大的第三方库它能自动识别绝大多数日期字符串格式。from dateutil import parser # 假设 entry[‘date’] 是 “Fri, 31 Jan 2026 10:00:00 GMT” try: parsed_date parser.parse(entry[‘date’]) # parsed_date 是一个标准的 datetime 对象可以用于排序、比较 print(parsed_date.isoformat()) except Exception as e: # 如果解析失败记录日志或使用一个默认日期 print(f“日期解析失败 {entry[‘date’]}: {e}”) parsed_date None问题抓取到的条目数量远少于预期或者某个熟悉的网站没有内容原因网站反爬有些网站对频繁或并发的RSS请求有限制可能会返回空内容或错误页面。RSS地址失效网站可能更新了RSS地址。编码或解析问题极少数情况下feedparser可能无法正确处理某些特殊的XML或编码。排查手动在浏览器中打开该RSS链接查看原始XML内容是否正常。临时修改lists.py只保留有问题的那个源单独运行脚本测试。查看脚本是否有错误输出标准错误流stderr。feedparser在解析异常时可能会打印警告。6.3 高级技巧与优化建议技巧一创建自定义类别lists.py里的三个列表只是示例。你可以轻松创建自己的类别。例如你想做一个“AI科技”专属聚合在lists.py里新增一个列表AI_FEEDS [“https://openai.com/blog/rss/”, “https://www.deepmind.com/blog/rss.xml”, …]。在feeds.py的主函数中仿照现有的if category ‘news’: feeds lists.NEWS_FEEDS逻辑添加一个新的判断分支。现在你就可以用--category ai来运行了。技巧二过滤与去重预置的脚本不做内容过滤和去重。如果你发现不同源报道了同一事件可以在获取到JSON数据后在Python中进行后处理。一个简单的基于标题相似度的去重比如使用difflib库或者基于链接唯一性的去重都能显著提升信息质量。技巧三降低请求频率做友好爬虫虽然RSS是公开的但频繁请求也会对对方服务器造成压力。如果你计划高频抓取比如每分钟一次建议适当增加抓取间隔。考虑使用本地缓存短期内重复请求直接返回缓存结果。在User-Agent中标识你的Bot可以在feeds.py的请求头中设置并提供一个联系邮箱以示友好。技巧四处理SSL证书错误在某些老旧的系统或特殊网络环境下可能会遇到SSL证书验证错误。如果确认问题不是中间人攻击可以临时修改feedparser的请求行为不推荐长期使用。这需要你修改feeds.py中feedparser.parse的调用方式或者设置全局的SSL上下文但这涉及更底层的修改需要一定的网络知识。