YouTube 内容管道

痛点

作为每日 YouTube 创作者，在网络和 X/Twitter 上寻找新鲜、及时的视频创意非常耗时。追踪你已经覆盖过的内容可以防止重复并帮助你保持领先于趋势。

• 手动研究很慢：检查多个新闻来源、X/Twitter 和 Reddit 的热门 AI 话题需要数小时。
• 重复覆盖：没有过往视频目录，你可能会重新覆盖已经制作过视频的话题。
• 创意到大纲的鸿沟：Slack 或 Telegram 中的好创意不会自动变成视频，除非你坐下来写大纲。

你可以做什么

• 每小时定时扫描：OpenClaw 从网络 + X/Twitter 扫描突发 AI 新闻，并将视频创意推送到 Telegram。
• 90 天视频目录：维护你最近的视频历史，包含观看次数和话题分析，避免重复覆盖。
• 语义去重：将所有创意存储在带向量嵌入的 SQLite 数据库中——所以你永远不会被推送相同的创意两次。
• 链接到大纲管道：当你在 Slack 中分享链接时，OpenClaw 研究话题、搜索 X 上的相关帖子、查询你的知识库，并创建一个带完整大纲的 Asana 卡片。

你需要的技能

• web_search（内置）
• x-research-v2 或自定义 X/Twitter 搜索技能
• knowledge-base 技能用于 RAG
• Asana 集成（或 Todoist）
• gog CLI 用于 YouTube Analytics
• Telegram 话题用于接收创意

如何设置

1. 创意追踪数据库

创建 SQLite 数据库用于追踪创意和防止重复：

CREATE TABLE pitches (
  id INTEGER PRIMARY KEY,
  timestamp TEXT,
  topic TEXT,
  embedding BLOB,
  sources TEXT
);

2. Telegram 话题

设置一个叫 "video ideas" 的 Telegram 话题用于接收创意。在 OpenClaw 中配置。

3. 安装技能

从 ClawHub 安装 knowledge-base 技能和 x-research 技能。

4. 配置管道

使用上面的提示在你的 AGENTS.md 中配置或通过 Telegram 界面配置。管道通过两个触发器运行：

• 每小时定时：扫描突发新闻，与你的目录和创意历史比对，推送新颖创意。
• Slack 链接触发：当你在 #ai_trends 中分享链接时，自动研究并创建 Asana 卡片。

关键洞察

• 语义去重至关重要：简单的关键词匹配会遗漏相关话题。向量嵌入能捕捉"GPT-5 发布"与"OpenAI 的新模型发布"是同一创意。
• 90 天窗口：足够久远的话题可以用新角度重新覆盖——不要永远去重。
• Asana 卡片 = 承诺：从"有趣的链接"到"有大纲的视频卡片"填补了创意到执行的鸿沟。
• 多来源研究：最好的视频创意来自三角验证网络新闻、X 讨论和你自己的知识库。

相关链接

• ClawHub 技能
• Asana API
• YouTube Analytics

通过 ShipClaw 部署

跳过繁琐配置 — 获取全托管 OpenClaw 实例，即可运行此用例。

快速开始

1. 选择方案 — 此用例推荐 Pro
2. 进入实例面板，点击部署新实例
3. 部署完成后，使用上方的示例提示词配置你的智能体
4. 根据需要自定义阈值、计划和数据源