- 方式一：使用内置的独立 Cron 任务（最简单，推荐）
- 方式二：使用 Heartbeat（适合高频监控）
- 方式三：编写专属的 OpenClaw Extension（适合需要极高稳定性的重度玩家）
- 💡 落地建议
在 OpenClaw 中，由于它本身就是一个强大的 AI Agent 框架，你完全不需要自己去写复杂的外部定时脚本。OpenClaw 内置了完善的自动化调度能力（
Cron 和 Heartbeat机制），可以直接让 Agent 定时去帮你抓取、总结并推送到你的手机或电脑上。
针对你的需求（自动抓取 GitHub Trending、Hugging Face 榜单、Arxiv 论文并推送），这里有三种由浅入深的实现方式：
方式一：使用内置的独立 Cron 任务（最简单，推荐）
OpenClaw 支持创建独立的 Cron 任务，在指定时间唤醒大模型（Agent），让大模型利用其自带的网络搜索工具（Web Search/Browser）去获取信息并总结。
你可以直接在终端中运行以下命令，设置一个每天早上 9 点运行的日报任务：
openclaw cron add \--name "AI 前沿日报" \--cron "0 9 * * *" \--session isolated \--model opus \--message "请使用网络搜索工具执行以下任务：
1. 获取今天 GitHub Trending (Python/C++ 语言) 下与 AI/LLM 相关的排名前 3 的开源项目。
2. 浏览 Hugging Face 的 Daily Papers 或热门模型榜单，挑选 2 个最值得关注的。
3. 将这些内容总结成一篇简短的『AI 前沿日报』，包含项目/论文名称、核心亮点一句话介绍和原链接。
请直接输出最终总结，不要说多余的话。" \--announce \--channel telegram \--to "@你的Telegram用户名"
解析：
--cron "0 9 * * *"：每天早上 9:00 执行。--session isolated：在隔离的 Session 中运行，不污染你的日常对话历史。--model opus：复杂的总结和信息筛选推荐用更聪明的模型（如 Claude 3.5 Sonnet 或 Opus）。--announce和--channel / --to：将结果直接推送到你配置好的 OpenClaw 频道（如 Telegram、Slack 或 Discord 等）。
方式二：使用 Heartbeat（适合高频监控）
如果你不想每天看一篇长文，而是希望“只要有爆款新项目/重磅论文出现，立刻推给我”，可以使用 OpenClaw 的 Heartbeat（心跳） 机制。
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在你的工作区创建或修改
HEARTBEAT.md文件：# Heartbeat checklist- 检查 GitHub Trending 榜单，如果出现 Star 增速极快的 AI 领域新项目，总结其亮点。 - 检查 Hugging Face 有没有最新发布且极具讨论度的大模型。 - 如果没有特别亮眼的内容，请回复 `HEARTBEAT_OK`（保持静默）。如果有，请生成一段 200 字以内的快讯。 -
在配置文件中开启心跳：
{agents: {defaults: {heartbeat: {every: "2h", // 每 2 小时让 Agent 巡逻一次target: "last"}}} }
这样，Agent 每 2 小时就会带着这个 prompt 去网上巡逻一次。如果全是水文，它会静默；一旦有类似 DeepSeek-V3 这种重磅发布，它就会主动给你发消息。
方式三：编写专属的 OpenClaw Extension（适合需要极高稳定性的重度玩家）
如果大模型自己去搜索有时候会漏掉数据（因为搜索引擎 API 的限制），作为 AI 负责人，你可以自己写一个轻量级的 OpenClaw Extension (插件)，使用确定性的代码去调 API，然后再喂给 LLM 总结。
在 extensions/ 目录下创建一个你的自定义插件：
- 获取数据源（代码层）：
- GitHub Trending：可以通过非官方 API 或 RSS 抓取。
- Hugging Face：调用
https://huggingface.co/api/daily_papers(他们有官方 API 暴露每日热门论文)。 - Arxiv：调用 Arxiv API 按照特定的类别（cs.CL, cs.AI）拉取。
- 定义工具：将这些逻辑封装成 OpenClaw 的一个 Tool (例如
fetch_ai_trends)。 - 结合 Cron：结合前面的 Cron 命令，让 Agent 每天定时调用你的
fetch_ai_trends工具，拿到结构化 JSON 数据后，让大模型把它翻译成“人话”和技术洞察，再通过 OpenClaw 的 Telegram/Discord 扩展推送到你的手机。
💡 落地建议
作为从 AI 应用切入的练手项目，我建议你直接从“方式一”开始。
配置好你最常用的聊天软件（比如接通 Telegram 或微信扩展），把你的 OpenClaw 变成你的 “专属技术大秘”。先跑通 MVP，再逐步根据返回内容的质量，去迭代 Prompt 或者向“方式三”写硬代码扩展演进。这也正是一个 AI 工程师在实际业务中做技术选型（权衡“LLM 柔性搜索”与“代码刚性抓取”）的典型思考”）的成功率抓取”）的 ROI”）的缩影。