AI 情报系统，保姆级喂饭教程

AI 情报系统，保姆级喂饭教程 AI 情报系统，保姆级喂饭教程 Modified September 22, 2025 这些不同的效果对应不同的场景，比如我这里选择的「新闻女生」这个角色，这是没有做音色调节的效果： 当我把音色效果调整为礼堂广播，效果瞬间就上来了，真有那种在礼堂听广播的感觉了。 不满意自带的音色？没关系，居然还可以在上面用一句话描述就造一个声音出来。 比如我设计了一个甜心女友的角色。 选择好音色卡片后，直接保存这个音色，供我们使用。 然后就可以在刚才的语音合成这里选择刚刚我们设计的角色，效果很不错。 调整不同的音色情绪，我做成了个视频，条件有限，这里放张截图感受一下。 设计好音色后，也可以复制音色的voice id，供 API 调用使用。 上面确认了我们要选择的 TTS ，之后就是要通过 API 的方式把早报输出内容转成语音了。 现在登录注册 MiniMax 语音即送 1w 积分，约生成 12 分钟音频，次月更新，还免费赠送3个音色设计的卡槽位，可以一直抽卡直到生成满意声色。 六、接入 API 其实接入 MiniMax 的 API 还蛮简单的，需要先获取 2个重要参数，分别是 group id 和 api key。 需要进入账户管理 账户信息，就可以看到自己的 groupID： 这些不同的效果对应不同的场景，比如我这里选择的「新闻女生」这个角色，这是没有做音色调节的效果： 当我把音色效果调整为礼堂广播，效果瞬间就上来了，真有那种在礼堂听广播的感觉了。 不满意自带的音色？没关系，居然还可以在上面用一句话描述就造一个声音出来。 比如我设计了一个甜心女友的角色。 选择好音色卡片后，直接保存这个音色，供我们使用。 然后就可以在刚才的语音合成这里选择刚刚我们设计的角色，效果很不错。 调整不同的音色情绪，我做成了个视频，条件有限，这里放张截图感受一下。 设计好音色后，也可以复制音色的voice id，供 API 调用使用。 上面确认了我们要选择的 TTS ，之后就是要通过 API 的方式把早报输出内容转成语音了。 现在登录注册 MiniMax 语音即送 1w 积分，约生成 12 分钟音频，次月更新，还免费赠送3个音色设计的卡槽位，可以一直抽卡直到生成满意声色。 六、接入 API 其实接入 MiniMax 的 API 还蛮简单的，需要先获取 2个重要参数，分别是 group id 和 api key。 需要进入账户管理 账户信息，就可以看到自己的 groupID： 之所以速度如此之快，在于我走捷径了。 我将之前的 Python 脚本直接作为输入，结合 MiniMax 的 API 接口文档，配合上这样一段朴实无华的提示词： 然后老实人 Cursor 就开始哗啦啦的一顿写代码，还能自己规划任务，是个合格的打工 AI。 整个出来的界面一开始还挺符合要求，但细节上有一些需要调整，在Cursor 中配合一些高效的 MCP ，改起来，速度也很快。 这里前后端的设计，我直接交给 Cursor 自己规划处理，然后将 API文档中需要做控制的信息和它说就好了。 比较麻烦的是服务器部署和域名这块，因为非静态网页，有前后端交互，所以并不能直接用 edgeone pages mcp 一键部署。 服务器部署之后，要想上线，还需要 SSL 处理 HTTPS，需要做域名解析。 大概思路是这样的，先去阿里云域名管理后台做域域名解析。 然后在 freessl 做 SSL证书自动化授权。 最后修改下 Nginx 配置，就得到了上面那串正儿八经的网站地址。 这也是整个网站上线的流量了，对于小白，其实最麻烦的还是在部署上线这块，设计到域名、服务器，确实有点麻烦。 不过并没做到完全自动化，原先的微信助手不能用之后，一直在尝试使用 RPA 来解决。我的处理办法是用 MiniMax MCP 生成音频，然后用 RPA 给社群自动发送。 更新过后的 2.0 AI 情报系统到此也画上句号。 八、结语 上文所讲的搭建原理并不复杂，但你要问我搭建这套系统有何意义。 我觉得，最大的意义是，你能通过实践掌握 AI 应用的搭建流程。并完成一个业务的闭环，或许这能启发你更多的思考。 大家可以基于此做各种好玩的 TTS 小工具，期待大家的积极反馈。 大家好，我是小林，元Coding 主理人，这个案例是核心成员苍何做的。 作为常年混迹于各种社群的野生 AI 科技博主，每天看到别人群里热乎乎的 AI 早报消息，可把我羡慕坏了。 经过几个版本的迭代，最终我用 Cursor 打造了一个基于飞书多维表格及工作流的全自动 AI 情报系统。 系统的流程大概是这样的： 最终的效果是，飞书多维表格中每天会自动更新一份 AI 情报数据，并生成 3 张高清配图。 同时在微信群会准时收到 AI 早报信息，现在已经服务十几个群一个多月啦。 微信朋友圈也会自动同步一份带有配图的早报信息。 而且在飞书会有对应的早报通知及自动生成的 3 张精美的图片壁纸，方便外发其他平台。 这份 AI 情报系统最为有意思的地方是真正做到了全自动，无论是自动搜集 AI 资讯还是自动清洗数据输出，还是自动发送发送微信群和朋友圈。 全程没有人类干预，真正做到了全流程自动化。 这还不是关键，关键是任何无编码经验的小白也能轻松搭建这样一套专属自己的 AI 情报系统。 你只需要复刻我的 AI 情报系统模板，并进行简单配置即可轻松实现。 为了将事情整明白，我决定将这份早报系统的搭建方法分享给大家，以下将会是超全的干货教程 一、搭建 AI 爬虫 不瞒你说，我实际无任何爬虫基础，最多只会几行 Python 代码，况且我也真的不想通过编写一堆网络爬虫脚本来处理我的需求。 别说，还真被我找到了这样的开源项目，他叫 crawl4ai，一个基于大模型的 AI 爬虫项目，只需几行代码，就可以爬取任何你想要的网页数据。 开源地址贴在这里：https://github.com/unclecode/crawl4ai 我把这个项目下载到了本地并用 Cursor 打开了代码。 哔哩吧啦一堆代码，懒得看了，所以下载这一步，你完全可以不进行，只需要电脑有 Python 环境，就够了。 接下来你只需要打开 Cursor，打开终端。 然后按照以下步骤，复制一下指令。 第一步：先安装crawl4ai 前提先要有 Python 3 环境以及 pip 3 命令，这里如果电脑是 Python 2 就用 pip 命令。怎么安装 Python 环境，随便问下 Cursor 就行了。 前提先要有 Python 3 环境以及 pip 3 命令，这里如果电脑是 Python 2 就用 pip 命令。怎么安装 Python 环境，随便问下 Cursor 就行了。 安装过程不会持续太久，这里会安装一堆需要的依赖什么的。 大概等个 3 分钟左右会安装好。 第二步：安装其他依赖 大概等个 2 分钟，完成所有前置环境的安装。 第三步：复制 Python 代码模板 新建一个文件，随便命名一下，比如就叫 test. py，然后将这段代码复制到文件中。 最后在控制台或终端轻轻执行一下命令： 如果你对电脑安装的是 Python 2，那就直接运行 python test. py 如果你对电脑安装的是 Python 2，那就直接运行 python test. py 就可以看到，数据已经被我成功爬取。 上面的图是我已经做好格式调整后的效果，你想要什么格式，直接在 Cursor 中用 Caude 3.7 来提问，让他自动帮你优化脚本。 当然了，过程中你想要爬虫爬取后做简单的数据处理，也可以直接发起提问，描述好需求，选择对应的文件，提问就行。 这里需要用到一些情报源，aibase 和 TechCrunch 这些网站都可以作为你的情报源，只需要将链接狠狠甩进去就行。 OK，脚本有了，情报源也有了，现在你需要搭建一个私有化的 AI 爬虫服务，供之后的多维表格进行第三方调用。 无需手动部署，支持 HTTP 方式调用。 当然如果你想本地部署，你只需要将这段脚本转成服务即可，方式很多。 因为我对 Java 熟悉，所以用了 Java 来调用脚本，并对外暴露服务。 那么有了 AI 爬虫服务，接下来就去飞书多维表格配置对应的模板就好啦。 二、多维表格字段 在多维表格中主要做以下几个事情： 为了大家能完全理解设计逻辑，我会把重要步骤做全方面无死角的说明。 第一步：先建立以下几个字段。 1、日期字段 在字段中选择日期格式，不要勾选「新纪录自动填写创建时间」，因为这里的日期是由自动化工作流中产出。 2、早报原始内容 选择类型为文字，这里会承接工作流中调用 AI 爬虫服务返回的日报原始信息。 3、ds 转换后内容 这个字段会将原始内容用 DeepSeek 做处理，输出我们希望的格式。 4、根据 ds 结果生成 3 个图片提示词 字段类型为文本，字段捷径选择「自定义 AI 自动填充」。 这里需要用到一串提示词，你也可以参考我的提示词哦。 5、图片提示词 这个字段需要将「根据 ds 结果生成 3 个图片提示词」中的 3 个提示词依次提取放在一个新的字段上来，方便后面生成每一张不同的图片。 6、图片 将「图片提示词」用 AI 自动生成一张高清图片，这里字段捷径选择「智能绘图」，配置的话选择上一个字段「图片提示词」。 表格字段配置好了，接下来只需要配置一下自动化工作流，这个系统就可以自运行啦。 三、自动化工作流 在多维表格的上方选择自动化按钮。 新建自动化流程。 第一步，选择触发器为定时触发，选择每天 10 点重复触发。 在右边配置 3 个 Action，分别是： 1、发送 HTTP 请求到 AI 爬虫服务，获取早报信息； 2、发送 HTTP 请求到微信助手，发送早报到微信群和朋友圈； 3、在多维表格中自动新增一条记录。 发送请求就不细说了，这个也很简单，就是调用对应 API 就好。也就是在第一步中你的 AI 爬虫服务。 新增记录这里需要注意按照如下设置 最后选择保存并启动即可完成自动化配置。 经过上面三步，一份 AI 早报系统，其实已经搭建好，只不过现在还没法自动发送到微信和朋友圈，那下面的步骤就可以实现通过微信助手达到自动发送的目的。 四、微信助手 我调研了一下目前大家的实现方案，不外乎都是以下思路： 要么是通过将微信群变为企微群，然后借助企微的机器人助手来实现往群里发消息，要么是用的网上开源的例如 itchat、wechaty 这些服务。 我的感受是企微群聊，天然和工作群挂钩，普通的微信群才是大家最喜欢和乐于交流的最好场所，所以我不会转变群性质。 毕竟下班还聊工作的都是大佬，我只想做咸鱼，所以我下班不聊工作。 用开源的微信助手，被封的概率很大，而且三天两头掉线，实在无法大规模使用。 所以我用的是基于 Ipad 协议的助手，主打一个稳定可靠。 聪明的小明就好奇啦，你说的这么神乎其神，我一个复制转发不就可以做到吗？微信一次转发最多到 9 个群，多了你得分 2 次转发，其次，转发操作本身会有人来干预，不属于全自动化。 聪明的小明就好奇啦，你说的这么神乎其神，我一个复制转发不就可以做到吗？微信一次转发最多到 9 个群，多了你得分 2 次转发，其次，转发操作本身会有人来干预，不属于全自动化。 当然啦，如果你有发送微信的需求，前期也可以先用开源的来做测试。 经过上面一顿操作，你就完全拥有了一套全自动化的1.0 AI 情报系统。 在我的 AI 早报 1.0 系统已经稳定运行后，有小伙伴提建议说希望能加个语音播报功能，上班路上可以听听。 于是，我又开始整活了，决定将我的 AI 早报系统来个大更新。 以下是此次 2.0 更新： 群聊信息中添加语音播报，点击链接即可直接播放早报内容： 这次还特意 vibe 了个网站，在线就可查看 AI早报和下载分享语音播报内容啦。 当然也支持手机上使用并生成音频。 说实话，为了升级，没少研究 TTS（Text To Speech 文本转语音） 这方面的内容。 要想声音真实，最好还能有点情绪，可没那么容易，一堆的 TTS 生成出来的不是 AI 味太浓，就是声音太枯燥缺乏情绪。 试下来，最终还是选择海内外博主争相推荐的 MiniMax 语音的 TTS 进行语音播报。 下面我将带你沉浸式体验下此次的升级，特别是 vibe coding 部分，如何进行 API 调用花式玩法，非常值得一看。 五、TTS 音色设计+情绪调节 AI早报系统 2.0 最大的升级是语音播报功能，但要想做好 AI 语音播报，可不容易，而我此次最关心的是真人感。 一番测试下来，最终选择了 MiniMax 语音的 TTS，最主要的，可支持音色设计和情绪调节，就很 nice。 这次的 TTS，真的也惊艳到我了。 这个是平台地址：https://www.minimaxi.com/audio 或者某度搜索 MiniMax ，点击语音大模型也可以直达。 可以看到，左侧音色库可以选择音色，这里可选择性非常多，支持 30+种语言，甚至支持不同的口音。 选择一个音色后，可以对该音色的效果进行调节。 然后要创建一个 API key，同样在刚才的页面，选择接口秘钥，创建一个key。 借助 Cursor，没几分钟就在原先的 AI 早报系统中接入好了。 当我在飞书多维表格中触发开关，就能自动将带有语音链接的信息带上了。（这里语音文件我直接放在了我服务器，也可以直接传到多维表格）。 然后在飞书消息中就会同步一个早报消息： 七、搭建 AI 早报网站 我发现利用多维表格来搭 AI早报系统终归不够方便，主要是现在微信助手 ban 掉后，每次手动复制发送太麻烦了，还要切换应用。 最主要的，不符合我作为程序员的气质。于是，我花了 2 个多小时，vibe 了一个 AI 早报网站。