Обзор технических новостей из разных источников
Автоматически агрегировать, оценивать и доставлять технические новости из более чем 109 источников — RSS, Twitter/X, релизов GitHub и веб-поиска, причем всё это управляется с помощью естественного языка.
Что понадобится
- Установите скилл tech-news-digest из ClawHub с помощью
clawhub install tech-news-digest. - При желании установите gog для отправки по электронной почте через Gmail.
X_BEARER_TOKEN— токен типа bearer API Twitter/X для мониторинга влиятельных лиц.BRAVE_API_KEY— ключ API Brave Search для слоя веб-поиска.GITHUB_TOKEN— токен GitHub для увеличения лимитов вызовов API.
Как применить
Установка производится через ClawHub с использованием указанной выше команды установки.
Используйте предложенные запросы, чтобы настроить или запустить обзор.
Установите и настройте ежедневный обзор:
Install tech-news-digest from ClawHub. Set up a daily tech digest at 9am to Discord #tech-news channel. Also send it to my email at myemail@example.com.
Чтобы добавить собственные источники:
Add these to my tech digest sources:
- RSS: https://my-company-blog.com/feed
- Twitter: @myFavResearcher
- GitHub: my-org/my-framework
Чтобы сформировать обзор по запросу:
Generate a tech digest for the past 24 hours and send it here.
Источник: hesamsheikh/awesome-openclaw-usecases и участники проекта. Лицензия: MIT.
Copyright (c) 2026
Перевод и редакционная адаптация: ClawCases.
>Ресурсы
>Похожие юзкейсы
Трекер отчётности компаний на базе ИИ
Следите за сезоном корпоративной отчётности десятков технологических компаний без ручной проверки разных источников и запоминания дат каждого отчёта в сфере ИИ и технологий.
Монтаж видео через чат
Общайтесь с агентом, чтобы обрезать видео, добавить музыку, субтитры или кадрирование — без таймлайна и GUI. Устанавливаются два скилла, дальше монтаж описывается словами.
PyTorch Lightning: чистые циклы обучения с поддержкой распределённых вычислений
PyTorch Lightning организует ваш код PyTorch так, чтобы устранить избыточный шаблонный код, при этом сохраняя гибкость; преобразование модели в LightningModule занимает всего три шага.