AI Trend Monitor 🔥

统一的 AI 热点监控工具，聚合多个数据源，无需登录即可追踪 AI/LLM/Robotics/VLA/World Model 的最新动态。

数据源

来源	类型	实时性	访问方式
arXiv	学术论文	实时	API
Hugging Face	模型/论文	实时	API
Reddit	社区讨论	分钟级	agent-browser
Hacker News	技术圈	实时	API
Nitter	推文镜像	分钟-小时级	agent-browser

监控领域

1. AI & LLM

•大语言模型（GPT-5, Claude 4, Gemini, DeepSeek, Llama 4, etc.）
•多模态模型
•AI 基础设施（训练、推理、部署）

2. Robotics & Embodied AI

•人形机器人（Figure, Optimus, Unitree, etc.）
•VLA 模型（OpenVLA, π0, RT-2, etc.）
•机器人学习

3. World Models

•JEPA, Sora, DreamerV3
•物理世界建模
•Sim-to-real

使用方法

手动触发

bash

# 运行完整监控
node skills/ai-trend-monitor/scripts/monitor.js

# 只监控特定来源
node skills/ai-trend-monitor/scripts/monitor.js --source reddit,hackernews

# 只监控特定领域
node skills/ai-trend-monitor/scripts/monitor.js --topic vla,world-model

通过 OpenClaw Agent

告诉 Agent：

•"帮我看看现在 AI 领域有什么热点"
•"监控一下最新的 AI 趋势"
•"看看 Reddit 上在讨论什么 AI 话题"

输出格式

WhatsApp 推送

code

🔥 AI Trend Monitor - 2026-02-01 23:00

📊 数据来源:
   📄 arXiv: 5 篇新论文
   🤗 HuggingFace: 3 个热门模型
   👽 Reddit: 12 个热门讨论
   🟠 HN: 8 个热门话题
   🐦 Nitter: 6 条热门推文

🏆 综合热度 TOP 5
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1️⃣ [OpenVLA 开源发布]
   🔥 综合热度: 9.5/10
   📊 来源: Reddit(2.3K↑), HN(1.1K↑), Nitter(856❤️)
   💬 首个开源 VLA 模型，社区反响热烈...
   🔗 https://reddit.com/r/...

2️⃣ [DeepSeek-R2 即将发布]
   🔥 综合热度: 8.8/10
   📊 来源: arXiv, Reddit, HN
   💬  rumored to surpass GPT-4 on reasoning tasks...
   🔗 https://arxiv.org/...

📈 热门话题:
   • OpenVLA (15 mentions)
   • DeepSeek-R2 (8 mentions)
   • GPT-5 speculation (6 mentions)
   • World Models (5 mentions)

详细报告

保存到 output/trend-report-YYYY-MM-DD-HHMM.md

配置

Reddit 监控的 Subreddits

•r/MachineLearning
•r/LocalLLaMA
•r/ArtificialIntelligence
•r/robotics
•r/reinforcementlearning

Hacker News 监控

•搜索关键词：AI, LLM, GPT, Claude, robotics, VLA, world model
•过滤：score > 50

Nitter 实例

按优先级尝试：

•nitter.net
•nitter.privacydev.net
•nitter.cz
•（备用实例列表）

热度计算

单平台热度

code

arXiv:     热度 = 引用潜力评分 (0-10)
HF:        热度 = log(下载量) + log(点赞数)
Reddit:    热度 = upvotes × 1 + comments × 0.5
HN:        热度 = score (系统自带)
Nitter:    热度 = likes × 1 + retweets × 2

综合热度

code

综合热度 = Σ(平台热度 × 平台权重)

平台权重:
- arXiv: 1.2 (学术权威)
- HF: 1.0 (社区热度)
- Reddit: 0.9 (大众讨论)
- HN: 1.1 (技术圈)
- Nitter: 0.8 (社交媒体)

技术实现

Reddit 抓取

使用 agent-browser 访问 Reddit 公开页面：

bash

agent-browser open "https://www.reddit.com/r/MachineLearning/hot.json"
agent-browser snapshot --json

或使用 Reddit JSON API（公开）：

code

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/hot.json?limit=25

Hacker News API

code

https://hn.algolia.com/api/v1/search?query=AI&tags=story&numericFilters=points>50

Nitter 抓取

bash

agent-browser open "https://nitter.net/search?f=tweets&q=VLA+OR+OpenVLA"
agent-browser snapshot -i

注意事项

•Reddit: 有 API 速率限制，建议使用 agent-browser 访问公开 JSON
•Hacker News: 有官方 API，速率限制较宽松
•Nitter: 实例不稳定，需要多个备用
•频率建议: 每 2-4 小时运行一次

更新日志

v1.0.0 (2026-02-01)

•初始版本
•支持 5 个数据源
•统一热度评分系统