对于多数用户而言，从海量公开数据中精准筛选出真正高相关、高价值的信息，往往需要付出大量时间成本。
尤其是产品、运营、投研、战略等岗位用户，日常需要对接多个信息渠道，持续投入大量时间和精力。当前的核心痛点并不在于信息不足，而在于信息过于庞杂且分散，难以及时抓取关键内容，因此从业者往往依赖手动检索等相对低效的方式，重复完成信息筛选工作。
针对这一问题，ArkClaw 正式推出每日情报助手，该 Agent 并非简单的资讯聚合或内容摘要工具，而是一套围绕用户画像、主题建模、定时调度、智能筛选、结构化输出、反馈闭环构建的专属每日简报助手（Daily Brief Agent）。用户只需通过对话完成身份配置，系统即可自动执行预设的定时任务，并通过关联机器人将结果主动推送至会话窗口。
它要解决的，不是"总结新闻"，而是"对应岗位的价值信息处理"
如果把「每日情报助手」的能力理解成一份通用日报，这个产品很容易退化成另一种信息流：所有人都能看，但很少有人会长期依赖。
因此，在定义这个产品时，我们更关注的是同样一条行业动态，如何对不同岗位产生不同的价值。
同样是"大模型公司发布新版本"，对大模型 PM、有 API 集成需求的开发者、关注商业化的投资分析师以及负责内容分发的运营人员来说，关注重点完全不同。技术从业者可能关心接口能力和兼容成本，非技术从业者则更在意定价、投放、分发和行业信息。也就是说，真正有用的"情报"，并不是一份统一口径的信息摘要，而是经过岗位视角重构后的定制化信息推送。
基于这一点，我们没有把每日情报助手做成"多抓几个信息源、多总结几段内容"的工具，而是把它设计为一条更完整的工作流：
身份 / 主题识别 → 检索范围扩展 → 多源聚合 → 去重与初筛 → 岗位相关性判断 → 结构化解读 → 定时推送 → 反馈回流
其中最关键的一点是，输出的不是搜索结果的简单堆叠，而是经过筛选和组织后的岗位化交付。
Agent 模版一键创建
全程可在 ArkClaw 界面内完成操作：
01：打开 Agent 选择菜单
点击对话输入框左下角的「ArkClaw 智能助手」下拉按钮
02：选择「+ 添加 Agent」
下拉菜单弹出后，点击「+ 添加 Agent」进入 Agent 市场
03：找到「每日情报助手」
在 Agent 市场顶部分类 Tab 点「产品研发」，找到「每日情报助手」
04：点击「+ 添加并发起任务」
Agent 即刻加入当前 Claw，可以直接开始对话
05：点击「定时任务」
查看当前 Agent 模版内置的定时任务，可以按需关闭或更改
一句话开启你的每日情报
下面是一次典型的使用流程：我只需要告诉 Agent 我的身份，它就能自动生成一份结构化、可信赖的情报简报。
01：我说了一句话
Agent 先理解我是谁，再判断今天该看什么。
我：
我是电商运营，我重点关注出海、电商的市场变化。
「每日情报助手」：
它并不是简单地记录一句"我是电商运营"，而是先完整理解你的岗位、信息视角和决策需求，再据此判断今天哪些信息真正值得你关注。
02：Agent 自动完成全网检索和高价值筛选
不是"新闻堆砌"，而是先过滤再输出。
在你给出身份后，「每日情报助手」会自动做几件事：
- 读取长期记忆和历史偏好
- 自动延展出岗位对应的关注维度
- 检索行业官网、主流媒体、社交平台、企业动态、政策公告等公开信息
- 按相关性、新颖性、可行动性、高信噪比进行筛选
- 去掉旧闻、重复信息和低质量噪音
也就是说，你收到的并不是"今日资讯合集"，而是一份已经替你完成第一轮筛选与判断的情报结果。
03：输出一份适合办公阅读的结构化日报
不只告诉你发生了什么，还告诉你为什么重要。
「每日情报助手」：
重点不在于罗列信息，而在于把每一条信息都转译成"对你有用的内容"。
04：我给出反馈
Agent 会记住我的偏好，而不是每次从头开始。
我：
我不太想看这些内容，我想多看下当前出海的政策有没有什么变化
「每日情报助手」：
你也可以继续这样告诉它：
- 多关注竞品动态
- 不再推送政策类内容
- 更多关注市场信号，减少单点新闻
它会把这些反馈持续用于后续的推送中，而不是每次都当成一次全新的任务来处理。
05：即使没有太多输入，也可以冷启动
第一次用，也能通过定时任务先收到一份能看的日报。
如果你一开始没有给很多背景信息，「每日情报助手」也支持通过定时任务进行冷启动。
它会默认：
- 先推送 3--5 条高价值资
- 尽量覆盖核心行业变化和热点信号
- 等待你后续反馈，再慢慢个性化
「每日情报助手」：
这意味着你不需要提前配置大量规则，第一次使用就可以直接上手。
我们在内容生成上做了哪些控制？
做「每日情报」这类能力时，一个关键问题是：内容不能只是"看起来像那么回事"。
尤其当它要进入用户的日常工作流时，结果不仅要可读，更要清晰、稳定、可追溯。
因此在设计上，我们重点做了几件事：
- 尽量把事实和解读分离
每条情报中，哪些是客观发生的变化，哪些是基于岗位视角的判断与解读，需要明确区分。
- 尽量保留来源与时间线索
同一条行业信息，如果缺少来源和时间，用户很难判断它是最新变化还是旧闻重提，因此系统会保留必要的出处和时间信息，增强可验证性。
- 先降噪，再生成
原始信息通常是杂乱的。与其直接进入生成环节，不如先完成事件归并、重复过滤和相关性筛选，再进行内容组织，这样输出会更有结构，也更贴近日常使用场景。
「每日情报助手」越用越顺手
「每日情报助手」不是服务一个个临时的 prompt 任务交付，而是随着任务持续交付、能力也在同步演进的实用助手。
大多数用户真正需要的，并不是"通用信息"，而是与自身长期相关的信息结构：持续关注的主题、偏好的信息类型以及关注重点的变化。这些都会在使用过程中逐渐沉淀下来。
「每日情报助手」会区分两类信号处理：
- 稳定偏好：用于长期筛选与过滤
- 阶段性兴趣：用于贴近当前关注重点
前者让系统更稳定，后者让结果更贴近当下需求。
这也是我们把"反馈"和"调优"放在核心位置的原因。好的每日情报，不只是每天定时推送，而是会随着使用逐渐收敛，减少无关信息，提高整体质量。
我们做「每日情报助手」，不是为了复制一个"看资讯"的功能，而是尝试验证一种更适合 Agent 产品的形态：用户在网页端完成配置，系统按定时任务运行，结果通过 Bot 主动推送，用户再通过反馈持续优化。
对 ArkClaw 来说，这不仅是一个垂类场景，更是在把 OpenClaw 的底层能力，封装成一个更容易理解、更容易启动、也更容易被长期使用的产品闭环。
如果你也有一个长期想关注的主题------无论是行业、公司、产品、政策，还是某个持续变化的议题------都可以把它交给「每日情报助手」！
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