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让AI替你刷资讯cgft-llm猎空——LLM微信自动化资讯机器人完整实现指南【免费下载链接】cgft-llmcgft-llm 是一个学习大语言模型LLM开发的开源资源。它提供代码、文档和视频教程帮助用户通过实践掌握前沿核心 LLM 技术项目地址: https://gitcode.com/echonoshy/cgft-llmcgft-llm 是「动手做大模型系列」开源仓库其中的猎空项目是一个 LLM微信自动化资讯机器人它自动抓取网页资讯、用大模型提炼摘要再通过微信机器人定时推送到你的微信。本文带你完整拆解这套 AI 刷资讯方案的核心原理、关键实现路径与快速上手方法新手也能照着搭出属于自己的资讯机器人 。为什么需要一个微信资讯机器人每天花 1 小时刷科技动态、热门开源项目、行业资讯信息还是抓不住重点猎空解决的正是这个问题自动抓取定时打开目标网页如 GitHub Trending、新闻站提取结构化内容✂️AI 提炼大模型把长文压缩成3 句话看懂今天的简报微信直达通过 RPA 自动化把结果发到微信群/个人微信无需打开任何后台核心思路RPA机器人流程自动化解决手LLM 解决脑定时任务解决心跳。cgft-llm 仓库把这三块的关键技术全部做成了可运行的实战代码猎空正是这些技术的集大成者。猎空资讯机器人的 4 个核心积木积木技术cgft-llm 对应实战章节抓取资讯Browser-use / Playwright 浏览器自动化大模型核心技术第 17 期AI 总结LLM Workflow / Function Calling第 9、14 期微信推送影刀 RPA 等桌面自动化第 15 期定时调度RPA 定时触发第 15 期相关文档索引RPA 结合 LLM 自动化rpa-automation-with-llm-agent.mdDify 实现 Agent 与 Workflowdify-agent-llm-workflow.md工具调用实战readme.md第一步让机器人会刷网页——浏览器自动化资讯从哪来猎空的做法是用 Playwright 驱动无头浏览器访问目标页面解析出仓库名、描述、星标数等字段导出成 CSV 数据源。仓库里的 github_trending_scraper.py 就是抓取模块的完整参考实现亮点随机 User-Agent 指数退避重试避免被封边抓取边截图留证方便调试选择器结果落盘为 CSV如 github_trending_20250316.csv供后续 LLM 消费抓取到的每个热点仓库都能生成独立截图例如这条热门项目的抓取结果第二步让大模型当主编——Workflow 与 Function Calling抓回一堆原始数据后需要 LLM 扮演主编筛选 → 摘要 → 排版。cgft-llm 提供两条路线LLM Workflow推荐用 Dify 等低代码平台编排输入 CSV → 大模型总结 → 输出简报的单轮流程猎空项目正是这种给定输入直接得到输出的 Workflow 形态详见 dify-agent-llm-workflow.md。Function Calling让模型自己决定该调什么工具。仓库的 basic_tool.py 演示了最小可运行的工具调用闭环app.py 则更进一步实现了AI 自动发邮件——把流程里的邮件换成微信推送就是一个资讯机器人。Function Calling 的执行流程模型识别意图 → 调用工具 → 回填结果第三步把简报送到微信——RPA 自动化最后一公里用 RPA 完成。rpa-automation-with-llm-agent.md 中给出了以影刀 RPA 为例的落地方式配置定时触发器如每天早 8 点定时调用 LLM Workflow 应用拿到当日简报在微信客户端执行打开会话 → 粘贴 → 发送的桌面自动化动作这套RPA LLM Agent的组合本质上让 AI 直接操作系统、完成端到端任务也正是猎空每日准点推送的原理。快速上手获取代码并跑起来 git clone https://gitcode.com/echonoshy/cgft-llm建议的学习路径对应仓库目录先看 tool-calls/readme.md跑通浏览器抓取理解数据怎么来再看 function-calling/README.md配置好模型 API跑通AI 自动发邮件理解动作怎么做最后读 rpa-automation-with-llm-agent.md接入微信完成最后一公里每步都有配套视频教程仓库首页有完整清单遇到问题按环境 日志 截图三步反馈更容易被定位。延伸玩法从资讯机器人到你的 AI 数字同事猎空只是个起点。同一套抓取 → 总结 → 推送架构换个数据源就能变成 行业日报机器人抓取新闻站投喂到 RAG 知识库后再总结可参考 llama-index/README.md 行情/论文监控替换 scraper 的 URL 与解析规则即可️ 语音播报摘要交给 TTS再进一步做成 AI 播客cgft-llm 的初衷就是动手做大模型——把 LLM 的想象空间变成每天真实运行的小机器人让 AI 替你刷资讯、替你盯信息小结猎空 Playwright 抓数据LLM Workflow 做编辑RPA 发微信定时触发cgft-llm 仓库把每一环都拆成了带视频讲解的实战章节新手可按上文 3 步路径复现掌握这套组合拳后你可以把它迁移到任何信息采集 自动化触达的场景【免费下载链接】cgft-llmcgft-llm 是一个学习大语言模型LLM开发的开源资源。它提供代码、文档和视频教程帮助用户通过实践掌握前沿核心 LLM 技术项目地址: https://gitcode.com/echonoshy/cgft-llm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 让AI替你刷资讯：cgft-llm猎空——LLM+微信自动化资讯机器人完整实现指南
让AI替你刷资讯cgft-llm猎空——LLM微信自动化资讯机器人完整实现指南【免费下载链接】cgft-llmcgft-llm 是一个学习大语言模型LLM开发的开源资源。它提供代码、文档和视频教程帮助用户通过实践掌握前沿核心 LLM 技术项目地址: https://gitcode.com/echonoshy/cgft-llmcgft-llm 是「动手做大模型系列」开源仓库其中的猎空项目是一个 LLM微信自动化资讯机器人它自动抓取网页资讯、用大模型提炼摘要再通过微信机器人定时推送到你的微信。本文带你完整拆解这套 AI 刷资讯方案的核心原理、关键实现路径与快速上手方法新手也能照着搭出属于自己的资讯机器人 。为什么需要一个微信资讯机器人每天花 1 小时刷科技动态、热门开源项目、行业资讯信息还是抓不住重点猎空解决的正是这个问题自动抓取定时打开目标网页如 GitHub Trending、新闻站提取结构化内容✂️AI 提炼大模型把长文压缩成3 句话看懂今天的简报微信直达通过 RPA 自动化把结果发到微信群/个人微信无需打开任何后台核心思路RPA机器人流程自动化解决手LLM 解决脑定时任务解决心跳。cgft-llm 仓库把这三块的关键技术全部做成了可运行的实战代码猎空正是这些技术的集大成者。猎空资讯机器人的 4 个核心积木积木技术cgft-llm 对应实战章节抓取资讯Browser-use / Playwright 浏览器自动化大模型核心技术第 17 期AI 总结LLM Workflow / Function Calling第 9、14 期微信推送影刀 RPA 等桌面自动化第 15 期定时调度RPA 定时触发第 15 期相关文档索引RPA 结合 LLM 自动化rpa-automation-with-llm-agent.mdDify 实现 Agent 与 Workflowdify-agent-llm-workflow.md工具调用实战readme.md第一步让机器人会刷网页——浏览器自动化资讯从哪来猎空的做法是用 Playwright 驱动无头浏览器访问目标页面解析出仓库名、描述、星标数等字段导出成 CSV 数据源。仓库里的 github_trending_scraper.py 就是抓取模块的完整参考实现亮点随机 User-Agent 指数退避重试避免被封边抓取边截图留证方便调试选择器结果落盘为 CSV如 github_trending_20250316.csv供后续 LLM 消费抓取到的每个热点仓库都能生成独立截图例如这条热门项目的抓取结果第二步让大模型当主编——Workflow 与 Function Calling抓回一堆原始数据后需要 LLM 扮演主编筛选 → 摘要 → 排版。cgft-llm 提供两条路线LLM Workflow推荐用 Dify 等低代码平台编排输入 CSV → 大模型总结 → 输出简报的单轮流程猎空项目正是这种给定输入直接得到输出的 Workflow 形态详见 dify-agent-llm-workflow.md。Function Calling让模型自己决定该调什么工具。仓库的 basic_tool.py 演示了最小可运行的工具调用闭环app.py 则更进一步实现了AI 自动发邮件——把流程里的邮件换成微信推送就是一个资讯机器人。Function Calling 的执行流程模型识别意图 → 调用工具 → 回填结果第三步把简报送到微信——RPA 自动化最后一公里用 RPA 完成。rpa-automation-with-llm-agent.md 中给出了以影刀 RPA 为例的落地方式配置定时触发器如每天早 8 点定时调用 LLM Workflow 应用拿到当日简报在微信客户端执行打开会话 → 粘贴 → 发送的桌面自动化动作这套RPA LLM Agent的组合本质上让 AI 直接操作系统、完成端到端任务也正是猎空每日准点推送的原理。快速上手获取代码并跑起来 git clone https://gitcode.com/echonoshy/cgft-llm建议的学习路径对应仓库目录先看 tool-calls/readme.md跑通浏览器抓取理解数据怎么来再看 function-calling/README.md配置好模型 API跑通AI 自动发邮件理解动作怎么做最后读 rpa-automation-with-llm-agent.md接入微信完成最后一公里每步都有配套视频教程仓库首页有完整清单遇到问题按环境 日志 截图三步反馈更容易被定位。延伸玩法从资讯机器人到你的 AI 数字同事猎空只是个起点。同一套抓取 → 总结 → 推送架构换个数据源就能变成 行业日报机器人抓取新闻站投喂到 RAG 知识库后再总结可参考 llama-index/README.md 行情/论文监控替换 scraper 的 URL 与解析规则即可️ 语音播报摘要交给 TTS再进一步做成 AI 播客cgft-llm 的初衷就是动手做大模型——把 LLM 的想象空间变成每天真实运行的小机器人让 AI 替你刷资讯、替你盯信息小结猎空 Playwright 抓数据LLM Workflow 做编辑RPA 发微信定时触发cgft-llm 仓库把每一环都拆成了带视频讲解的实战章节新手可按上文 3 步路径复现掌握这套组合拳后你可以把它迁移到任何信息采集 自动化触达的场景【免费下载链接】cgft-llmcgft-llm 是一个学习大语言模型LLM开发的开源资源。它提供代码、文档和视频教程帮助用户通过实践掌握前沿核心 LLM 技术项目地址: https://gitcode.com/echonoshy/cgft-llm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考