恭喜你！跟着这篇文章，你应该用不超过2个小时，就能让openclaw：
每天7点准时推送10条最重要的财经新闻，7点10分送上深度简评分析——这一切，不需要写一行代码。
踩过无数坑之后，我才发现【0代码】才是IT小白最正确的打开方式。
先看成品：
一、痛点：金融人的信息焦虑
作为金融从业者，每天早上的第一件事是什么？
刷各种朋友圈、万得咨询，从宏观数据到政策动态，从资本市场到大宗商品，生怕错过任何可能影响投资决策的信息。
时间成本：至少30分钟浏览筛选。
信息过载：几十条新闻中只有几条真正重要。
分析深度：看完新闻还要思考“这意味着什么？”
或者在晨会的时候，一堆研究员打着呵欠点评信息和市场，说得跟天书一样，逻辑五花百门。想说两句，又碍于面子和身份。。。关键说了人也不听，还按自己的思维定式来。
有没有一种方法，能让我每天早上7点准时收到精炼的10条最重要财经新闻，7点10分再收到专业的深度简评分析——全部自动完成，无需人工干预，并且按照自己的逻辑框架，想怎么改就怎么改？
经过2天的实践，我找到了答案：跟OpenClaw聊天。
二、OpenClaw是什么？
（如已了解，可以跳过这段）
简单说，OpenClaw是一个AI驱动的自动化平台，你可以用自然语言告诉它做什么，它会调用各种工具帮你完成。
最重要的是：你不需要写代码，只需要清晰描述需求。
举个例子：
- 传统方式：写Python脚本抓取网站 → 处理HTML → 分析内容 → 设置定时任务 → 调试错误
- OpenClaw方式：“每天早上7点给我抓取这22个网站的财经新闻，筛选出10条最重要的，发到飞书”
是的，就这么简单。
【0代码】部署OpenClaw的方法见：技术小白0代码部署OpenClaw会遇到哪些坑？
三、明确需求
这一步非常重要，一定要自己先想明白，要什么，做到什么效果。
我的需求很明确：
1.时间：每天7:00新闻简报，7:10深度简评
2.信源：自己搜集整理的22个财经网站。你可以根据自己的偏好去调整。
3.筛选标准：过去12小时内，每个网站最多3条，合并去重后不超过10条
4.格式：
- 简报：标题 + 链接（便于我点击去验证，不是幻觉） + 一句话总结（≤50字）
- 简评：市场观点 + 正反超预期 + “五碗面”分析（政策/基本面/资金/估值/技术）
5.交付：飞书私信
最终实现的系统流程：
7:00 → 扫描22个网站 → 筛选10条核心新闻 → 飞书推送 + 文件保存
7:10 → 读取简报 → 深度分析每条新闻 → 飞书推送 + 文件保存
四、手把手配置（真的0代码）
第一步：列出新闻信源清单
比如我的是：
宏观类：
1. 中国经济网 http://www.ce.cn/
2. 华尔街见闻 https://wallstreetcn.com/
3. 第一财经 https://www.yicai.com/
4. 财新 https://www.caixin.com/
5. 新浪财经 https://finance.sina.com.cn/
6. FT中文网 https://m.ftchinese.com/
7. 凤凰网财经 https://finance.ifeng.com/
政策类：
8. 新华财经 https://www.cnfin.com/
9. 发改委 https://www.ndrc.gov.cn/
10. 财政部 https://www.mof.gov.cn/zhengwuxinxi/
11. 金管总局
https://www.nfra.gov.cn/cn/view/pages/xinwenzixun/xinwenzixun.html
12. 人民银行 https://www.pbc.gov.cn/
13. 美联储 https://www.federalreserve.gov/default.htm
资本市场：
14. 财联社 https://www.cls.cn/
15. 上证报 https://www.cnstock.com/
16. 证券时报 https://www.stcn.com/
大宗商品：
17. 财新-能源 https://www.caixin.com/energy/
18. 百川盈孚 https://www.baiinfo.com/
科技：
19. 36氪 https://www.36kr.com/
20. 虎嗅网 https://www.huxiu.com/
21. TechCrunch https://techcrunch.com/
其他：
22. https://tradingeconomics.com/
其实这些网站我都是让AI找的，只是自己点进去验证。
第二步：编写【简报】任务指令
这是最核心的部分——把下面的一大段promt，发到你的机器人对话框里，我用的是飞书，可以事先找个地方编辑好再粘贴：
每天早上7点（北京时间），给我按照以下要求生成“今日财经简报”，通过飞书发给我。要求如下： 从以下网站，各获取【过去12个小时】的3条对我来讲最重要的新闻，然后合并其中的类似新闻（以最源头的新闻为主，或者时间最早的），筛选出不超过10条对我来讲最重要的新闻： （此处直接粘贴你提供的链接） 每条新闻包含：标题、链接、一句话总结（1. 总结必须基于新闻原文内容，2. 不超过50个字，3. 说清楚”谁做了什么”或”发生了什么”） 按以下格式输出： 【今日新闻简报】$(Get-Date -Format ‘yyyy年MM月dd日’) 标题 - 总结 -简评 标题 - 总结 -简评 …… 最终输出要求：
语言：中文。 风格：专业、冷峻、直击要害，像一份给基金经理的内部简报。 重要：所有信息必须来自网站原文，不得编造。如果某个网站今天没更新，就无需整理和输出，不要凑数。
大概率你会看到这类回复。
然后你可以push他。
第三步：编写【简评】任务指令
等上面的简报调整好后，再把下面的一大段promt，发到你的机器人对话框里，我用的是飞书，可以事先找个地方编辑好再粘贴：
GPT plus 代充 只需 145创建简评分析任务，时间为每天早上7:10分。简评要求如下： 1.根据简报逐条生成简评。 2.可以再搜索参考资料，然后综合分析信息。 3.简评格式为：市场普遍认为什么，我认为可能的超预期在哪，从资产配置的角度，对政策面、基本面、资金面、估值与情绪面、技术面的影响是什么？“五碗面”可以不用面面俱到，只说影响最大的即可。
你会得到
因为有上下文，所以AGENT很清楚你是要基于上面的简报，再产生简评。如果他不理解，那你就“骂他”，直到他理解，哈哈。
到这里，就结束了，是的，非常简单，只需要告诉他两段话。但是由于每个AGENT的上下文不同、记忆不同、安装的skill不同、对接的大模型不同，可能不一定会有这么顺利。
没关系，可以先从简单任务开始，先跑通，然后再丢给他完整任务，而且我也建议你先化繁为简，拆解步骤，每个缓解跑通之后，再让他上完整任务，这样有上下文，他也更容易理解，不容易执行偏离。
实际上，我就是这样，先让元宝拆解任务（为了省token）
五、踩过的坑与解决方案
其实在这两天，我踩了无数坑，最后才得到上述最简单的方案。这些坑很有可能你也会踩到。
🕳️ 1：AI“幻觉”——编造假新闻
因为一开始我并没有给他明确信息源，所以他执行起来就很盲目，要么是新闻时间不对，要么就胡编乱造。
解法：给定信息源（链接）。
🕳️ 2：任务过于复杂，效果让人不满意
虽然整理简报听起来简单，但是对于刚部署好的AGENT来讲，人机处于磨合期，执行起来并不简单。反复的失败很容易带来挫败感，我也一度想要放弃。所以我再次强烈建议，把所有任务，都拆成很多小任务，先跑通，再合成大任务。正如我在上一章讲到的那样。
解法：
第一，先丢一个链接，看看他能不能抓信息。如果这一步都不行，说明他缺乏网页获取类的skill。发现问题就可以针对性的解决。
第二，让他总结新闻。
第三，上难度，扩展到3个网站，限定格式，要求合并同类新闻。
第四，让他做点评，提具体要求。
第五，合成大任务，因为每一环节都跑通了，并且有上下文，所以他就更容易执行大任务了。
他会反馈执行情况（把任务设置好），有可能不会发给你结果，因为这是个定时任务，但是你可以要求他发给你看。
🕳️ 3：简评质量不达标
最开始由于我把简报、简评合在一起，但是任务太复杂了，所以他直接执行超时了。
解法：拆成两个大任务，就像我的攻略里写的那样。
果然简报顺利生成。
然后我再生成简评任务。中间有点小插曲，他挨骂了，哈哈。
然后他就顺利生成了简评
🕳️ 4：指令模糊导致AI自由发挥
这个还是因为任务太复杂、技能不够、指令不够具体等原因。
解法：化繁为简，化整为零，先从小任务开始实现和测试，另外跟AI一起探讨优化promt。
🕳️ 5：代码各种报错
一开始我跟着AI输出的powershell指令做，很多攻略上也是用的这种命令行。
后来发现，真的太复杂了，我还要去学powershell基本操作，还要理解指令，太费脑子了。关键是敲完指令后经常报错。
解法：直接跟AGENT“说人话”，让他去想办法，高效且高成功率。
命令行什么的，谁爱学谁去学吧！
最后总结：
1.使用AGENT最高效的道路是：拆解任务，说人话而非敲代码，告诉agent步步实现和测试，走通之后再合并成完整任务。
2.AGENT的能力上限取决于你的上限。比如你要总结一套分析框架给他，你要给他明确、好用的思路。
3.要有耐心，你会发现AGNET真的在慢慢进步。我经常就是一开始很崩溃，要放弃的时候，告诉自己再坚持一下，突然AGENT好像开窍一样，把事情解决了。
是不是很像在培养实习生，或者教小孩写作业。没错，这就是养虾的过程……
我会继续研究与AGENT协作投研的方法，并分享给大家——以纯小白的视角。
如有好的想法，欢迎大家讨论
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