⚠️ 入行提示：本文档为官方英文原版文献，社区中文精翻版本正在筹备中。
YouTube 内容流水线
AI 原生双语结构
作为一名日更 YouTube 创作者，从全网和 X/Twitter 寻找新鲜、及时的视频选题非常耗时。追踪你已经报道过的内容可以避免重复，也能帮助你走在趋势前沿。
AI 原生双语结构
这个工作流将内容挖掘和调研的整个流水线自动化：
• 每小时定时任务扫描最新 AI 新闻（网页 + X/Twitter），并将视频选题推送至 Telegram • 维护一个 90 天的视频目录，记录播放量和主题分析，避免重复报道 • 将所有选题存入 SQLite 数据库，并附带向量嵌入用于语义去重（这样你不会两次收到相同的选题） • 当你在 Slack 分享链接时，OpenClaw 会调研该主题、在 X 搜索相关帖子、查询你的知识库，并创建一张包含完整大纲的 Asana 卡片
你需要的技能
web_search（内置）- x-research-v2 或自定义的 X/Twitter 搜索技能
- knowledge-base 技能（用于 RAG）
- Asana 集成（或 Todoist）
gogCLI（用于 YouTube Analytics）- 用于接收选题的 Telegram 话题
如何设置
- 在 Telegram 中创建一个用于视频选题的话题，并在 OpenClaw 中进行配置。
- 安装 knowledge-base 技能和 x-research 技能。
- 创建一个 SQLite 数据库用于选题追踪：
CREATE TABLE pitches (
id INTEGER PRIMARY KEY,
timestamp TEXT,
topic TEXT,
embedding BLOB,
sources TEXT
);
- 向 OpenClaw 发送提示词：
Run an hourly cron job to:
1. Search web and X/Twitter for breaking AI news
2. Check against my 90-day YouTube catalog (fetch from YouTube Analytics via gog)
3. Check semantic similarity against all past pitches in the database
4. If novel, pitch the idea to my Telegram "video ideas" topic with sources
Also: when I share a link in Slack #ai_trends, automatically:
1. Research the topic
2. Search X for related posts
3. Query my knowledge base
4. Create an Asana card in Video Pipeline with a full outline