用 Agent 和飞书 CLI 搭建 AI 热点追踪与选题系统

持续追踪 AI 行业动态，真正难的往往不是“看到消息”，而是把零散线索变成团队能判断、能分配、能落地的选题。一个实用的最小流程可以很简单：让 Agent 负责收集与初筛，用飞书 CLI 把结构化数据写入飞书多维表格，再由人工完成去重、判断和选题确认。这样既能减少手工搬运，也不会把内容判断完全交给自动化。

先把流程缩到最小可用

不要一开始就做“全网抓取、自动写稿、自动发布”的长链路。热点追踪系统的核心价值，是让编辑每天面对一份可筛选、可追溯、可判断的候选选题库。

最小可用流程可以分成四步：

1. Agent 按固定频率从你指定的信息来源获取线索，并提取标题、摘要、来源和时间等基础信息。




2. Agent 根据简单规则做初步筛选，例如是否与 AI 应用、智能体工作流或普通用户可实践的工具使用有关。




3. 飞书 CLI 将线索写入飞书多维表格，作为统一的选题入口。




4. 编辑在表格中完成查重、补充判断、确认优先级，并把值得做的条目转为正式选题。

这里的关键分工是：Agent 负责重复劳动和格式整理，人负责判断“这条消息值不值得写、该从什么角度写、是否符合账号定位”。前者可以追求稳定，后者必须保留弹性。

多维表格不要只做“链接收藏夹”

如果表格只有“标题、链接、备注”三列，线索很快会堆成无法处理的收藏夹。字段设计应围绕后续判断来做，而不是围绕抓取方便来做。

建议先建立一张“热点线索库”，至少包含下面几类字段。

字段	用途	填写方式
线索标题	快速识别事件或话题	Agent 写入原始标题，可人工改短
来源名称	判断信息可靠性和传播价值	Agent 写入
原始链接	回查上下文	Agent 写入
抓取时间	区分新线索与旧线索	自动写入
内容摘要	让编辑不打开链接也能初步判断	Agent 压缩为简短说明
话题标签	便于筛选和聚合	如智能体、AI工具、提示词、效率工作流
适合读者	判断是否贴近现有受众	如新手、内容创作者、小团队
选题角度	从“发生了什么”转向“能写什么”	Agent 初拟，人工调整
相似线索	标记可能重复的已有条目	自动或人工维护
审核状态	管理流转	待审核、保留、待补充、已转选题、忽略
审核备注	记录取舍原因	人工填写
负责人	选题确认后的执行归属	人工填写

其中最容易被忽略的是“选题角度”和“审核备注”。

热点标题通常只是事实描述，比如某个工具更新、某种工作流被讨论、某个功能开放。内容团队真正需要的是可面向读者展开的角度，例如“普通用户如何判断这个功能是否值得尝试”“用它解决哪一类重复任务”“新手上手前需要避开什么坑”。没有这层转换，表格里再多热点，也只是信息噪声。

Agent 输出时，重点是结构化而不是“写得像文章”

Agent 的抓取结果不必追求华丽总结，更不应自动下结论。它的职责是把来源不同、格式混乱的信息，整理成可进入表格的统一记录。

一条合格的线索可以包含这样的内容：

某 AI 工具新增了与工作流相关的能力。 原始来源：对应公告或说明页面。 可关注点：是否降低了普通用户的操作门槛，是否适合做成实操教程。 建议角度：从具体任务出发，测试它能替代哪些重复步骤。 风险提示：需人工确认功能是否已可用、是否有使用限制，以及是否与现有选题重复。

这种输出比“这是一个重要更新，值得关注”更有用。前者给编辑留下核验路径和选题入口，后者只是空泛评价。

飞书 CLI 在这里承担的是数据搬运接口：将 Agent 已整理好的字段写入多维表格。实际接入前，先确认你使用的 CLI 是否具备访问飞书多维表格的能力，并为对应应用配置必要权限。部分飞书相关 CLI 项目提供了文档、多维表格和办公工作流的操作能力，但不同项目的命令形式、鉴权方式和支持范围可能不同，应以所用工具的说明为准。

把“热点”改造成可执行选题

一条热点线索进入表格后，不应该立刻进入写作队列。先通过几个问题，把它从“信息”改造成“选题”。

第一，读者能从中获得什么具体收益？如果只能复述行业消息，通常不适合写成实用型内容；如果能拆出判断方法、操作步骤、使用场景或避坑提醒，才更接近可发布的教程选题。

第二，是否有足够明确的切口？“某类 Agent 很火”过于宽泛，而“用 Agent 把每日行业线索整理成待审核选题库”就有明确问题、明确对象和明确交付结果。

第三，是否能在有限篇幅内讲清？热点类选题很容易被追逐速度带偏。对于普通读者，更适合写清一个小闭环：输入什么、处理什么、得到什么、需要人工确认什么。

可以在表格里新增一个“选题完整度”字段，由人工按三个维度判断：

• 对象是否明确：面向个人作者、小团队，还是已有自动化基础的使用者。




• 问题是否具体：解决线索过多、选题重复、人工整理耗时，还是审核协作混乱。




• 交付是否可见：读者完成后，能得到一张可审核的线索表、一套去重规则，或一个稳定的确认流程。

三个维度都模糊的线索先放入“待补充”，不要急着排期。这样做看似慢一点，却能避免写作时发现主题太散，只能拼凑成泛泛而谈的资讯稿。

去重不能只看标题

热点追踪最常见的问题，是同一件事被不同来源以不同标题反复报道。若仅按标题去重，最终仍会出现多条内容相近的记录，占满审核队列。

最实用的做法是分两层处理。

第一层是自动预警。Agent 在写入前，比较新线索与近期记录的标题关键词、核心实体和摘要含义。如果发现相近内容，不必直接删除，而是写入“疑似重复”的状态，并在“相似线索”字段里留下对应记录。

第二层是人工合并。编辑打开原始链接后，判断它们究竟是同一事件的转述，还是同一主题下的新进展。前者可以保留信息更完整、来源更清晰的一条；后者则可以合并到同一个主题簇中，作为后续文章的补充材料。

去重时尤其要区分“事件重复”和“选题重复”。两条线索即使不是同一事件，也可能只能支持同一个内容角度。例如，它们都指向“AI 自动整理资料”的能力，那么就不必各写一篇近似教程。表格中可以把它们关联到同一个正式选题，避免团队内部撞题。

人工复核应该有明确的停留点

自动化流程最怕“默认通过”。Agent 可以筛选，但不应独自决定哪些内容进入生产环节。建议将审核状态设计成清晰的停留点，让每条线索都有去向。

“待审核”表示刚入库，编辑尚未判断；“待补充”表示方向可用，但来源、使用条件或实际价值还不清楚；“保留”表示暂时不写，但可能在后续形成主题；“已转选题”表示角度、负责人和优先级都已确认；“忽略”则用于记录不符合账号范围、时效性不足或重复度过高的线索。

人工复核时，不必把每条热点都研究得很深，但至少要确认三件事：来源是否值得引用，内容是否符合账号定位，选题是否能给读者带来实际帮助。

对于 AI 工具或 Agent 相关线索，还应额外检查可用性。演示页面、开发中项目、局部测试和正式可用功能之间差别很大。资料不足时，可以把它作为“值得观察的方向”，而不要写成已经成熟、人人可复制的方案。

一套可以直接开始使用的日常节奏

刚搭建时，不需要追求全天候监控。先设定一个自己能稳定维护的节奏，例如定时让 Agent 整理线索，再由编辑集中审核。重点不在抓到多少条，而在于审核队列是否始终可控。

每次审核可以按这个顺序进行：先处理疑似重复项，再快速排除明显不相关的内容，然后为值得保留的线索补充选题角度，最后只把少量成熟条目转为正式选题。这样，热点库会持续积累素材，但写作队列不会被短期噪声挤满。

当这套流程跑顺后，再考虑增加来源、优化筛选规则或扩展协作分工。先让 Agent、飞书多维表格和人工判断形成一个稳定闭环，比堆叠复杂自动化更重要。真正可持续的选题系统，不是把所有信息都收进来，而是能稳定筛出那些值得投入时间写清楚的问题。