
做AI自媒体,信息差=流量红利
一条新模型发布、一个爆款Prompt、一个刚开放内测的神器... 谁先抓到,谁就吃透流量红利。
可人的精力有限,不可能24小时蹲守X、Discord、GitHub、即刻、小红书……
现在,让AI来替我们蹲。
X是全球AI前沿讨论最火热的阵地,类似国外的微博,更有顶尖AI博主的最新优质推文!


今天手把手教你用八爪鱼RPA,搭建一个监控X平台的「AI情报官」,7x24小时紧盯AI前沿动态,实时以飞书消息的形式推送给你,彻底解放你的注意力。
提醒大家:记得到文末领取这一套自动化工作流!!!
先看演示视频:
整个流程不复杂,把人工手动找对标的流程SOP化,就是我们的开发流程。

以上账号,仅仅作为演示,实际监控账号,根据自己的需求修改即可!
获取飞书AppId和AppSecret需要先有自己的飞书账号,然后再飞书管理后台创建一个飞书应用,且设置相关权限和人员。
详细教程:
如何创建一个飞书应用获取自己的飞书AppID和AppSecret?
要想监控博主最新推文,就必须能够获取到指定博主每日最新推文的接口,走RPA是极其不稳定的,能走接口就走接口,X 平台官方其实提供了 api 可以调用,不过实在是太贵了,所以放弃。
袋鼠帝大佬(推荐关注这位大佬的公众号:袋鼠帝AI客栈)写过一篇文章,是用 n8n 监控推特(X)热点的工作流,提到了还有一个第三方平台提供了获取 X 平台的相关数据的接口。
这个网站叫做:twitterapi
他的网站地址是:https://twitterapi.io

这是他的接口文档:https://docs.twitterapi.io/introduction

获取 API key 步骤:
点击 Dashboard 进入仪表板页面,可以看到自己的 API KEY

查阅接口文档,需要获取用户最新推文的接口:/twitter/user/last_tweets ,该接口文档地址:
https://docs.twitterapi.io/api-reference/endpoint/get_user_last_tweets
传入要监控的博主账号名称即可
监控最新推文需要创建一个自己的多维表格用来存储监控到的数据,我们用飞书多维表格很方便,他提供了丰富的增删改查接口可供调用,创建多维表格后,有两个参数需要获取一下:多维表格链接 和 多维表格ID,供后面使用
创建完多维表格后,需要分享表格,可以分享给自己,也可以分享给互联网所有人,总之需要分享一下接口才可以调用成功:

多维表格表头字段定义如下:

获取多维表格链接:

获取多维表格ID:
需要先把表格链接粘贴到浏览器就可以看到,多维表格ID就隐藏在url中:

本教程需要的API KEY,符合OpenAI接口规范的大模型都可以使用,本文以 deepseek 为例来讲解:
地址:https://platform.deepseek.com/
注册账号并获取自己的api key

来到deepseek的API文档:
https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/
可以找到:
baseUrl:https://api.deepseek.com
模型名称:deepseek-chat 或 deepseek-reasoner

前面讲过,发送飞书消息,需要先根据用户手机号,获取用户ID,因为调用发送消息接口需要用到该参数:
机器人能力可用范围 内

发消息接口文档地址:
https://open.feishu.cn/document/server-docs/im-v1/message/create

接口文档地址:
https://open.feishu.cn/document/server-docs/contact-v3/user/batch_get_id

用户输入的账号列表是逗号隔开字符串,比如:
OpenAI,Google,xAI,AndrewYNg,GeminiApp,ManusAI,GeminiApp需要用python脚本将其转换成列表


接口返回的推文列表是最近20条数据,很可能包含非当天发表的最新内容:

所以,只需要截取最前面几条即可,具体截取条数自己定义,可以按照监控频率来定,如果频率高,只截取最新一条数据也可以,我这里初步定频率为30分钟一次,所以截取3条足够了:

这有一个细节需要注意:获取到对的推文列表中,发布时间是美国时间,我们需要将其转换为北京时间后(美国时区可以定为美国东部时区)再进行判断是否当天推文

AI 提示词大家可以自己定义,也可以用我的提示词,这里就不在粘贴了,大家需要的话可以关注公众号:阿坡RPA,后台回复关键词风向标 自动获取本流程相提示词,代码源码等相关素材

写入的字段包括:接口返回的字段,AI总结产生的字段,还有转换后的发布时间等

飞书消息是通过Python脚本来发送的,逻辑是:
1、通过 AppID 和 AppSecret 初始化 lark(飞书的SDK) 客户端
2、根据手机号获取到用户ID,即:receive_id 参数
3、组装消息体内容:content
4、调用发送消息接口
代码内容太长,需要源码的同学,可以关注公众号:阿坡RPA,后台回复关键词风向标 自动获取本流程相关提示词,代码源码等相关素材

既然是监控,当然少不了定时触发器,八爪鱼RPA的触发器非常灵活,对小白非常友好
它支持定时的颗粒度非常细致,从分钟,小时,天,周,月,年等级别,有编程基础的同学,还可以通过Cron表达式进行更细粒度的控制,满足各种定时触发场景

也支持设置定时任务生效日期范围

如果多个定时任务,不巧在同一个时间段拥堵了,还支持排队执行,避免多个任务同时占用电脑资源,造成流程报错:

这里监控频率我设置30分钟一次,也可以自己定义,因为这涉及到twitter以及大模型的接口的调用费用,大模型就用deepseek还是比较划算的

博主账号列表:以中文逗号隔开
twitter_api_key:参考文章第四节获取
飞书APP_ID:参考文章第二节获取
飞书APP_SECRET:参考文章第二节获取
多维表格链接:参考文章第五节获取
多维表格ID:参考文章第五节获取
监控推文数:每次请求接口处理多少条信息,参考文章第八节
OPEN_AI_API_KEY:AI大模型密钥,参考文章第六节获取
BASE_URL:AI大模型接口BASE_URL,参考文章第六节获取
模型名称:AI厂商大模型接口名称,参考文章第六节获取

至此,「数字哨兵」已部署完毕。你只需偶尔扫一眼多维表格与飞书上的小红点,最新最热的 AI 情报便自动跃入眼帘。
让 AI “零零七“ 式地替你盯梢,而你负责优雅地收割信息差——这般生活,怎一个爽字了得!