OpenClaw 把 CSDN 问答区和博客区的公开技术热帖抓下来经 MySQL/Elasticsearch 清洗再用 TF-IDF、TextRank、热度加权跑出本周技术热词和热门文章榜单最后交给 Jinja2 渲染成周报。真正需要模型生成文本的通常只有 9.3 的“本周概述”和 13.3 的“结合大语言模型生成深度分析”。这两步如果继续卡在官方通道的额度、多 Key 和切模型上周报脚本会变得很碎。把模型请求改走 TaoToken 兼容通道是可行的打开 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 注册并创建 Key再把 OpenClaw 周报脚本里的 Base URL 填 https://taotoken.net/api采集、清洗、热词计算这三段完全不用动。这篇按原文链路来改先确认哪两个步骤真的调模型再准备 Key 和模型 ID接着把周报脚本里的 LLM 调用抽出来最后跑一次周报看日志和 HTML 输出。整个过程只改模型请求不改 OpenClaw 抓 CSDN 的采集规则也不改 MySQL/Elasticsearch 的清洗表结构。这样出问题时排查范围小周报榜单和热词仍由 TF-IDF、TextRank、热度加权决定LLM 只负责把已有数据写成可读的概述和深度分析。1. OpenClaw 周报脚本里9.3 和 13.3 才是要接模型的地方1.1 先看清原文数据链路采集、清洗、热词、渲染都不该动原文的核心是“抓公开技术热帖生成领域技术热点周报”。OpenClaw 负责从 CSDN 问答区和博客区按关键词、板块或时间窗口采集公开帖子拿到标题、链接、发布时间、阅读/点赞/评论等可见字段。随后进入 MySQL 或 Elasticsearch 做清洗去重复、去广告、按领域打标签、把问答和博客分开索引。接着用 TF-IDF 抽关键词用 TextRank 找共现短语再用热度加权把阅读、评论、收藏等因素合成榜单。最后 Jinja2 读模板把热词、热门文章、趋势段落渲染成 HTML 或 Markdown 周报。这套链路里采集和清洗是确定性的热词和榜单也是算出来的。引入 LLM 的位置只有两个一个是 9.3 的“本周概述”它需要把本周热词和 Top 文章串成一段人话另一个是 13.3 的“结合大语言模型生成深度分析”它需要根据热词变化、领域分布、榜单结构解释“为什么这周这些话题冒出来”。如果这两步继续在脚本里硬编码官方通道换模型要改代码多个 Key 要改环境变量额度不够还会让整份周报缺段落。把这两处抽成统一请求才符合原文“周报自动化”的目标。1.2 本周概述和深度分析为什么适合走 TaoToken 兼容通道周报脚本对模型的要求不是“最强推理”而是稳定、可切换、按量可控。本周概述通常输入热词列表、Top 20 文章标题和少量摘要输出 300 到 600 字深度分析输入领域趋势、环比变化和代表帖输出 800 到 1500 字。两者都是典型文本归纳任务走兼容通道没有额外改造量。TaoToken 的定位是统一 API、兼容通道、一站接入适合把 OpenClaw 周报脚本里的模型请求集中到一个 Base URL后面换模型只改模型 ID不碰采集和清洗。注意这里不要把 TaoToken 写成网络代理或灰色中转。它只是模型请求的统一入口脚本按兼容格式发请求Key 从官网控制台创建模型 ID 从模型广场选。你仍然要遵守 CSDN 的公开数据采集边界只抓公开热帖不碰登录后内容也不要把采集频率调得太激进。LLM 只消费已经清洗好的公开标题和统计结果不直接访问生产库也不执行任何业务写操作。2. 从 CSDN 热帖到 YOUR_API_KEY把模型请求材料补齐2.1 在 TaoToken 控制台创建 Key别把 Key 写进采集脚本先打开 TaoToken 注册账号进入控制台创建 API Key。创建时给 Key 起一个能对应周报项目的名字例如openclaw-csdn-weekly方便以后在用量页面按项目核对。复制出来的 Key 只出现一次不要直接写进 OpenClaw 的采集配置也不要提交到 Git。正确做法是放到周报项目根目录的.env文件或者放到服务器环境变量里由 Python 脚本读取。如果你在本地已经跑通过 OpenClaw 抓取但还没建 Key现在就去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 完成创建。创建后不要急着改模型 ID先把 Key 存到安全位置后面配置阶段统一引用YOUR_API_KEY占位符。原文里如果让你去某个控制台复制密钥、查看文档、看模型列表这些动作都统一到 TaoToken 官网完成不要混用其他地址。2.2 模型 ID 以模型广场为准Base URL 固定为 https://taotoken.net/api填进周报脚本的 Base URL 只有一个https://taotoken.net/api末尾不要加/v1也不要加斜杠。官网落地页https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end只用于注册、创建 Key、看模型广场和看用量不要把它填进代码里的请求地址。模型 ID 不要凭记忆写更不要编造带日期后缀的假 ID。打开模型广场按当时列表选一个适合中文归纳的模型把它的 ID 复制到.env的TAOTOKEN_MODEL。推荐在周报项目里放一个.env内容如下。这里的YOUR_API_KEY就是刚从官网创建的 KeyYOUR_MODEL_ID是从模型广场复制的模型 ID。以后要换模型只改这一行Jinja2 模板、MySQL 清洗 SQL、OpenClaw 采集规则都不需要动。TAOTOKEN_BASE_URLhttps://taotoken.net/api TAOTOKEN_API_KEYYOUR_API_KEY TAOTOKEN_MODELYOUR_MODEL_ID2.3 用 .env 管理周报脚本的模型配置Python 项目里可以用python-dotenv读取.env避免把 Key 写死在代码中。下面这段放在config.py或周报入口文件顶部即可。注意TAOTOKEN_BASE_URL默认值就是https://taotoken.net/api即使环境变量没读到也不会误请求到官网页面。import os from dotenv import load_dotenv load_dotenv() TAOTOKEN_BASE_URL os.getenv(TAOTOKEN_BASE_URL, https://taotoken.net/api) TAOTOKEN_API_KEY os.getenv(TAOTOKEN_API_KEY, YOUR_API_KEY) TAOTOKEN_MODEL os.getenv(TAOTOKEN_MODEL, YOUR_MODEL_ID) if TAOTOKEN_API_KEY YOUR_API_KEY: raise RuntimeError(请在 .env 中填写从官网创建的 API Key)这段代码只影响模型请求不影响 OpenClaw 抓 CSDN 热帖。采集仍然按原计划跑清洗仍然写 MySQL/Elasticsearch热词仍然由 TF-IDF 和 TextRank 产出。把配置集中之后周报脚本里所有 LLM 调用都从config.py取 Base URL、Key 和模型 ID后面排障时只需要看一个地方。3. 在 OpenClaw 周报脚本里改写 LLM 调用概述与深度分析走 TaoToken3.1 给周报项目加一个统一 llm_client.py原文 9.3 和 13.3 可能各自写了一小段模型调用。仿写时不要继续分散抽一个llm_client.py用requests或兼容 SDK 发请求。下面用requests写一个最小可用版本请求地址由TAOTOKEN_BASE_URL拼/chat/completions。因为 Base URL 是https://taotoken.net/api所以最终请求是https://taotoken.net/api/chat/completions末尾没有/v1。import os import requests from config import TAOTOKEN_BASE_URL, TAOTOKEN_API_KEY, TAOTOKEN_MODEL def chat(messages, temperature0.3, timeout120): url f{TAOTOKEN_BASE_URL}/chat/completions headers { Authorization: fBearer {TAOTOKEN_API_KEY}, Content-Type: application/json, } payload { model: TAOTOKEN_MODEL, messages: messages, temperature: temperature, } resp requests.post(url, headersheaders, jsonpayload, timeouttimeout) resp.raise_for_status() data resp.json() return data[choices][0][message][content].strip()这个函数不关心你用的是哪个模型也不关心 OpenClaw 怎么抓帖子。它只负责把提示词发到 TaoToken 兼容通道拿回文本。周报脚本里两个位置调用它一个生成“本周概述”一个生成“深度分析”。如果你后面要换模型只改.env里的TAOTOKEN_MODEL不用改这个文件。3.2 把 9.3 本周概述接进 Jinja2 渲染前的上下文在原文流程里9.3 的本周概述通常发生在热词和榜单已经算完、Jinja2 还没渲染之前。你可以在build_weekly_context()里加一段先把热词列表和 Top 文章标题压缩成提示词再调用chat()把返回文本放进overview变量。Jinja2 模板只负责展示不负责拼请求。from llm_client import chat def build_weekly_overview(hot_words, top_posts): lines [] lines.append(以下是本周 CSDN 技术热帖统计结果。) lines.append(热词 、.join(hot_words[:20])) lines.append(热门文章标题) for i, post in enumerate(top_posts[:20], 1): lines.append(f{i}. {post[title]}热度{post.get(heat_score, 0)}) lines.append(请用 300 到 600 字写一段本周技术热点概述不要编造未给出的事实。) return chat([ {role: system, content: 你是技术社区周报编辑只根据输入数据归纳。}, {role: user, content: \n.join(lines)}, ]) def build_weekly_context(week_label, hot_words, top_posts): overview build_weekly_overview(hot_words, top_posts) return { week_label: week_label, hot_words: hot_words, top_posts: top_posts, overview: overview, }对应到 Jinja2 模板原来 9.3 的位置可能是一个空段落现在改成读取overview。模板不要写死模型名也不要写 Base URL模型调用已经在前一步完成。section classweekly-overview h2本周概述/h2 p{{ overview }}/p /section3.3 把 13.3 深度分析做成独立函数失败不影响榜单13.3 的“结合大语言模型生成深度分析”比概述更依赖输入结构。建议把热词环比、领域分布、问答区和博客区的差异整理成表格文本再交给模型。这样即使模型输出质量波动榜单和热词仍然来自 TF-IDF、TextRank、热度加权不会因为 LLM 报错而空白。下面这个函数只负责深度分析和build_weekly_overview()分开调用方便单独重试。def build_deep_analysis(topic_trends, domain_stats, top_posts): prompt [] prompt.append(以下是本周 CSDN 技术热帖的领域趋势和代表文章。) prompt.append(热词环比 str(topic_trends)) prompt.append(领域分布 str(domain_stats)) prompt.append(代表文章) for post in top_posts[:15]: prompt.append(f- {post[title]} | 领域{post.get(domain, 未知)} | 热度{post.get(heat_score, 0)}) prompt.append(请写 800 到 1500 字深度分析解释本周热点变化不要添加输入中没有的数据。) try: return chat([ {role: system, content: 你是技术趋势分析师输出基于给定统计的解读。}, {role: user, content: \n.join(prompt)}, ], temperature0.4) except Exception as exc: return f深度分析生成失败{exc}在渲染上下文里把deep_analysis一起传进去模板对应 13.3 的章节读取它。这样一来9.3 和 13.3 都走同一个chat()Base URL 都是https://taotoken.net/apiKey 都是YOUR_API_KEY。如果某一次深度分析超时周报仍然有热词、榜单和概述不会整份失败。4. 跑一次 OpenClaw 周报脚本日志里要看到 TaoToken 请求成功4.1 本地跑最小闭环先用 10 条热帖试概述不要一上来就跑全量周报。先用手工筛选的 10 条 CSDN 热帖数据跑最小闭环确认模型请求通了再放开 OpenClaw 采集。假设你的周报入口是weekly_report.py可以加一个--limit参数只处理少量数据。运行时它会先读 MySQL 或 Elasticsearch算出热词和榜单再调用build_weekly_overview()。如果日志里出现请求地址https://taotoken.net/api/chat/completions和状态码 200说明通道已经通了。python weekly_report.py --week 2025-W37 --limit 104.2 看日志与周报文件确认 overview 和 deep_analysis 非空在chat()里可以加一行日志记录 Base URL、模型 ID 和状态码但不要把完整 Key 打出来。周报生成后打开输出的 HTML 或 Markdown搜索“本周概述”和“结合大语言模型生成深度分析”。如果两个章节都有成段文字且内容没有编造未给出的文章说明配置成功。如果概述为空先看日志里请求是否真的发出如果请求成功但文本为空检查模型 ID 是否来自模型广场以及返回结构里是不是choices[0].message.content。4.3 验证清单Key、Base URL、模型 ID、请求日志验证时按这四个点核对第一.env里的TAOTOKEN_API_KEY不是YOUR_API_KEY第二TAOTOKEN_BASE_URL精确等于https://taotoken.net/api没有/v1没有末尾斜杠第三TAOTOKEN_MODEL来自 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 的模型广场当时列表第四日志里能看到请求成功并返回文本。四项都对周报脚本就算接好了。之后换模型只改第三项采集、清洗、热词计算、Jinja2 模板都不用动。5. OpenClaw 接 TaoToken 后容易碰到的 401、404、空概述5.1 401Key 没读到或 Header 不匹配周报脚本报 401 时先看.env是否被正确加载。常见情况是脚本在子目录运行load_dotenv()读的是当前目录不是周报项目根目录。可以在config.py里打印 Key 的前四位和后四位确认读到的是新创建的 Key。另一个常见问题是请求头写成api-key或x-api-key而兼容通道按Authorization: Bearer YOUR_API_KEY识别。检查headers里是不是Bearer加空格加 Key。5.2 404Base URL 多写 /v1 或路径拼错404 多数不是 Key 的问题而是 URL 拼错。填进脚本的 Base URL 只能是https://taotoken.net/api不要再加/v1。chat()内部拼/chat/completions后最终路径是https://taotoken.net/api/chat/completions。如果看到请求地址里出现https://taotoken.net/api/v1/chat/completions或者把官网落地页当成了 Base URL就会 404。把.env里的TAOTOKEN_BASE_URL改回纯 Base URL 即可。5.3 返回空文本或超时上下文太长、模型 ID 不匹配深度分析输入太长时容易超时或返回空文本。CSDN 热帖如果一次塞 100 条标题和摘要再加上领域统计Token 会快速上涨。建议概述只取 Top 20深度分析取 Top 15热词取 Top 20其余在提示词里做聚合。另一个原因是模型 ID 不在模型广场当时列表里请求可能返回错误或空结构。把TAOTOKEN_MODEL改成模型广场里真实存在的 ID再重跑最小闭环。6. 周报生成后去 TaoToken 控制台核对这次调用6.1 在模型对话里用同一把 Key 做一次最小请求周报脚本跑通后不要只信终端日志。打开 TaoToken 模型对话用同一把 Key 和同一个模型 ID 发一条测试消息比如“用三句话总结今天的技术热词”。如果模型对话里能正常返回说明 Key、模型 ID 和账号状态都没问题。如果模型对话正常而周报脚本失败问题就落在脚本的 Base URL 拼接、请求头或日志上排查范围会小很多。6.2 看用量、决定是否上 Coding Plan周报通常每周跑一次但如果你的 OpenClaw 还在做日报、专题榜、领域榜模型调用次数会上升。跑完这次周报后去 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_end 的控制台看用量确认本次调用是否记上账。如果你准备把周报脚本挂到定时任务甚至让多个领域并行生成概述可以打开 Coding Plan 看套餐是否够用。Key 需要重新创建或轮换时到 控制台 API Keys 处理不要把 Key 写进 OpenClaw 采集规则。6.3 下一步把周报脚本的模型调用抽成环境变量换模型只改 .env这次改动的关键不是让 LLM 接管整条周报链路而是把 9.3 和 13.3 两个文本生成步骤从官方通道切换到一个统一 Base URL。OpenClaw 仍然负责抓 CSDN 公开技术热帖MySQL/Elasticsearch 仍然负责清洗TF-IDF、TextRank、热度加权仍然负责热词和榜单Jinja2 仍然负责排版。模型请求走https://taotoken.net/api后你换模型只改.env里的TAOTOKEN_MODEL排查请求只盯一个chat()函数。兼容通道的环境变量写法、请求头和模型配置可以对照 Claude Code 接入文档 里的思路虽然 OpenClaw 周报不是 Claude Code 项目但统一 API 的接入逻辑一致Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 用YOUR_API_KEY模型 ID 以模型广场当时列表为准。下一次周报跑完后先去控制台看这次调用有没有记上账再决定是否需要给定时任务单独建一把 Key。