前言:AI时代,你的日报助手该升级了!
最近,腾讯云开发者社区推出了@你的 AI 编码搭子,满血开发拿鹅厂周边~的活动,只需要在 DeepSeek R1 满血版的腾讯云AI代码助手之后,在B站/小红书/腾讯云开发者社区 /CSDN/今日头条等任何技术社区分享发布 tencent-deepseekR1 模型使用体验,就可以参与 100% 获得鹅厂周边的抽奖活动,每日再评选 3位 优质反馈用户加赠腾讯定制周边露营桌。
每天手动整理AI资讯?OUT了!今天带大家用腾讯云AI代码助手(集成DeepSeek-R1模型),3步开发一个 全自动AI日报机器人,每天准时推送最新技术动态到企业微信/飞书,解放双手的同时抢占信息先机!
一、10分钟极速部署:从安装到跑通Demo
安装插件:IDE秒变AI助手
- 在VSCode或JetBrains系列IDE中搜索「腾讯云AI代码助手」,一键安装。
- 使用腾讯云的CloudStudio
二、核心功能实战:代码生成+智能优化
需求描述:用自然语言生成代码骨架
直接对AI助手说:
“用Python写一个AI资讯日报程序,功能包括:爬取全网AI新闻、生成Markdown格式日报、定时推送到飞书。”
@workspace 输入继续优化代码,并接受更改代码
三、测试运行
安装依赖库
测试代码

优化代码,加入定时任务
代码语言:python
代码运行次数:6
运行
AI代码解释
def send_to_feishu(content, webhook_url): """ 发送消息到飞书机器人 :param content: 要发送的Markdown内容 :param webhook_url: 飞书机器人Webhook地址 :return: 是否发送成功 """ headers = { "Content-Type": "application/json" } payload = { "msg_type": "interactive", "card": { "config": { "wide_screen_mode": True }, "elements": [{ "tag": "div", "text": { "content": content, "tag": "lark_md" } }], "header": { "title": { "content": f"AI日报 {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}", "tag": "plain_text" } } } } try: response = requests.post(webhook_url, json=payload, headers=headers) response.raise_for_status() return response.status_code == 200 except requests.exceptions.RequestException as e: print(f"飞书消息发送失败: {str(e)}") return False ## 代码示例 def main(): # 从环境变量获取飞书Webhook地址 load_dotenv() # 加载.env文件(如果有)p feishu_webhook = os.getenv("FEISHU_WEBHOOK") print(feishu_webhook) all_news = {} for name, url in NEWS_FEEDS.items(): print(f"正在抓取 {name}...") all_news[name] = fetch_news(url) report = generate_daily_report(all_news) # 保存报告 filename = f"AI_Daily_Report_{datetime.now().strftime('%Y%m%d')}.md" with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f: f.write(report) print(f"日报已生成:{filename}") # 发送到飞书 if feishu_webhook: if send_to_feishu(report, feishu_webhook): print("已成功推送至飞书") else: print("飞书推送失败") else: print("未配置飞书Webhook,跳过推送") def main_job(): """包装主函数用于定时任务""" try: print("n" + "="*40) print(f"开始执行每日任务 {datetime.now()}") main() print(f"任务完成 {datetime.now()}") print("="*40 + "n") except Exception as e: print(f"任务执行失败: {str(e)}") # 这里可以添加错误通知逻辑 def setup_scheduler(): """配置定时任务调度器""" scheduler = BlockingScheduler(timezone=pytz.timezone('Asia/Shanghai')) # 每天上午9点执行 trigger = CronTrigger( year="*", month="*", day="*", hour=9, minute=0, second=0 ) scheduler.add_job( main_job, trigger=trigger, name="每日AI报告生成", max_instances=1, misfire_grace_time=300 ) return scheduler if __name__ == "__main__": print("首次手动执行...") main_job() # 启动定时任务 print("启动定时任务,每天北京时间09:00自动执行...") try: scheduler = setup_scheduler() scheduler.start() except (KeyboardInterrupt, SystemExit): print("n定时任务已终止") except Exception as e: print(f"调度器启动失败: {str(e)}") #print(extract_chinese_summary(requests.get("https://www./articles/2023-03-07-11").text))
总结:开启AI日报新时代
在AI技术飞速发展的当下,掌握高效的日报处理方式至关重要。本文介绍的利用腾讯云AI代码助手和DeepSeek-R1模型打造全自动AI日报机器人的方法,真正实现了日报处理的自动化与智能化。通过简单的插件安装、云端开发平台的运用、自然语言生成代码骨架、代码的深度优化以及定时任务的设置,不仅节省了人工整理日报的时间和精力,更让我们在信息获取上抢占先机,能够更迅速地洞察AI技术的最新动态,为工作和决策提供有力支持。当然本文中的日报案例较为简单,后续可以通过crawl4ai优化抓取内容或通过智能体的模式进一步进行研究。