【OpenClaw 技能周刊 #03】为赛博编辑注入灵魂：接入 DeepSeek/OpenAI 大模型

站长心海前言： 欢迎回到【OpenClaw 技能周刊】！在上一期文章中，心海带大家用 Python 写了一套自动化脚本，打通了“抓取 RSS”到“推送 WordPress 草稿箱”的流水线。 但眼尖的极客朋友肯定发现了：上期代码里的 process_content_with_ai 函数是个“假 AI”，仅仅是做了一下简单的字符串拼接。 今天，补全计划正式启动！我们将把目前大火的 DeepSeek（当然也兼容 ChatGPT）作为超级大脑接入到我们的脚本中，让你的 Agent 真正具备“阅读、思考、翻译、排版”的能力！

🧐 为什么选择 DeepSeek / OpenAI API？

市面上的大模型千千万，但对于我们开发者和站长来说，**“OpenAI 兼容接口”**才是唯一的真理。 只要学会了调用 OpenAI 的标准 Python 库，你就能无缝切换市面上 90% 的主流模型。今天心海特意以最近爆火、性价比极高且对程序员极其友好的 DeepSeek-Chat 为例进行实战演示（如果你想用 ChatGPT，只需要改一行代码即可）。

🛠️ 第一步：环境准备与获取密钥

首先，我们需要给上期的脚本增加一个用来和 AI 对话的通讯工具：官方提供的 openai 库。

1. 安装依赖库： 打开你的终端（VPS 或本地电脑），运行以下命令：Bashpip install openai
2. 获取 API Key：
   • 前往 DeepSeek 开放平台（或 OpenAI 官网）注册账号。
   • 充值个 10 块钱（足够你用上几个月了），然后在“API Keys”菜单中生成一串你的专属密钥（形如 sk-xxxxxxxxx）。千万不要把这串密码泄露给别人！

💻 第二步：升级“AI 大脑”核心代码

现在，打开我们上一期写的 cyber_editor.py 文件，找到原来那个“假”的 process_content_with_ai 函数。 将那一整段，替换为下方这套真正的“最强大脑”代码：

Python

from openai import OpenAI

# ==========================================
# 🧠 新增：LLM API 配置区
# ==========================================
# 这里以 DeepSeek 为例。如果是 OpenAI，请将 base_url 改为 "https://api.openai.com/v1"
AI_API_KEY = "sk-在这里填入你的DeepSeek或OpenAI密钥"
AI_BASE_URL = "https://api.deepseek.com" 

# 初始化 AI 客户端
client = OpenAI(api_key=AI_API_KEY, base_url=AI_BASE_URL)

# ==========================================
# 🧠 升级版：真实的 LLM 处理函数
# ==========================================
def process_content_with_ai(article):
    print(f"🤖 [AI 大脑] 正在深度阅读并翻译文章: {article['title']}...")

    # 1. 精心设计的 System Prompt (系统提示词)
    # 这是决定 AI 生成质量和排版格式的核心！
    system_prompt = """
    你是一位资深的极客科技博主，精通 IT、人工智能和服务器运维。
    我将提供一篇外网科技资讯的英文标题和摘要。请你完成以下任务：
    1. 将标题翻译成吸引极客眼球的中文标题。
    2. 将摘要内容翻译并润色为流畅、专业的中文。
    3. 严格使用 WordPress Gutenberg 区块 HTML 注释化输出内容，格式必须如下：
       标题: [你翻译的中文标题]
       正文:
       <blockquote class="wp-block-quote is-style-default"><p><strong>原文链接：</strong><a href="原文URL">原文URL</a></p></blockquote>
       <h2>核心速递</h2>
       <p>[你润色后的中文摘要]</p>
       <p class="has-vivid-red-color has-text-color"><em>* 本文由 AI 自动嗅探并翻译，首发于心海漪澜 (www.lanxh.com)。</em></p>
       """

    # 2. 组装用户输入
    user_prompt = f"原文URL: {article['link']}\n原文标题: {article['title']}\n原文摘要: {article['summary']}"

    try:
        # 3. 发起大模型 API 请求
        response = client.chat.completions.create(
            model="deepseek-chat", # 如果用 OpenAI，可改为 "gpt-4o-mini"
            messages=[
                {"role": "system", "content": system_prompt},
                {"role": "user", "content": user_prompt}
            ],
            temperature=0.7 # 控制创造力，0.7 适合翻译和润色
        )

        # 4. 解析 AI 的回复
        ai_reply = response.choices[0].message.content.strip()

        # 5. 从 AI 回复中拆分出“标题”和“正文” (简单字符串处理)
        # 假设 AI 严格按照我们提示词的格式输出
        title_part = ai_reply.split("正文:")[0].replace("标题:", "").strip()
        content_part = ai_reply.split("正文:")[1].strip()

        return title_part, content_part

    except Exception as e:
        print(f"❌ [AI 大脑] 思考时短路了: {e}")
        # 如果请求失败，返回兜底内容，防止程序崩溃
        return f"[翻译失败] {article['title']}", f"<p>API 调用出错：{e}</p><p>原文链接：{article['link']}</p>"

💡 站长进阶：Prompt (提示词) 才是魔法的咒语

在上述代码中，最核心的其实不是 Python 语法，而是那个长长的 system_prompt。

心海在提示词中使用了**“角色扮演 + 严格格式约束”**的技术。我们不仅告诉大模型它是个“极客博主”，还直接把 WordPress 古腾堡（Gutenberg）编辑器的 HTML 注释代码丢给了它。 这就意味着，大模型输出的内容一旦被推送到你的后台，不再是干瘪的纯文本，而是自带引言样式、自带 H2 标题、甚至自带红色高亮版权声明的精美排版！

测试运行一下吧！

保存代码，再次运行你的 cyber_editor.py。 去喝杯咖啡，然后打开你的 WordPress 后台“草稿箱”。你会惊喜地发现，那些晦涩难懂的英文 RSS 资讯，已经全部变成了带有心海漪澜网站风格的中文科技报道！

结语

至此，我们的**“全自动赛博编辑部”**正式宣告竣工！通过 OpenClaw 理念下【RSS 嗅探】+【大模型思考】+【WP API 发布】的闭环，我们真正意义上拥有了一个 24 小时打工的 AI 员工。

下一期大家想玩点什么更硬核的？是让 AI 自动生成博客配图？还是让 AI 帮我们自动管理和回复博客留言？欢迎在评论区点菜！