构建基于 Telegram·Notion 的金融新闻 AI 自动采集系统

作品集介绍

本项目是一套自动化系统，可自动采集金融研究工作中每日产生的 Telegram 消息、新闻链接与市场行情信息，并由 AI 进行摘要与分类后，结构化保存到 Notion 数据库。

客户原本需要人工逐一查看并整理来自多个频道与聊天室的投资及市场信息。IT7 整合 Mac mini 常时运行环境、Telegram API、Gemini API、Notion API，构建了从采集、摘要、重复判断到分类入库的一体化自动化流程。

核心不只是简单爬取，而是将Telegram 新闻自动采集、链接文章正文提取、AI 摘要、重复新闻判断、Notion DB 自动入库整合为单一运营流程。可应用于金融研究、投资新闻监控、内部知识管理、竞品动态收集等需要快速整理信息的工作。

项目目标

• 自动采集 Telegram 频道与对话中的金融新闻和市场消息
• 提取消息中包含的多个新闻链接正文，并纳入 AI 摘要分析
• 生成摘要标题、摘要内容、分类和是否重复，并保存到 Notion DB
• 让非技术人员也能仅通过修改 Markdown 配置文件，调整执行周期与分类标准

主要建设范围

• 搭建基于 Mac mini 的 24 小时采集 daemon，并设置重启后自动运行
• 自动更新客户账号的 Telegram 对话与频道采集范围
• 处理消息原文、链接 URL、文章正文、YouTube 链接等多种内容输入
• 实现基于 Gemini 的摘要、分类、重复判断流水线
• 设计可将相同数据自动写入 Notion 主 DB 与分类 DB 的结构
• 提供可由运营人员修改的执行周期、分类标准和摘要提示词 Markdown 文件
• 移交运营手册、源码备份与故障确认流程

适用业务

• 证券公司、资管公司、研究团队的 Telegram 新闻监控自动化
• 将各领域新闻摘要写入 Notion、Slack、内部 wiki 的知识管理自动化
• 区分重复文章与重复消息，快速审阅重要新议题的工作流程
• 利用 Mac mini、内部服务器、云 VM 的低成本常时运行自动化

技术构成

本系统结合 Python、Telethon、Gemini API、Notion API、SQLite、macOS LaunchDaemon、Markdown 配置文件与内容提取模块，构建为可实际运营的自动化系统。

采集与处理相互分离，当网络或外部 API 失败时，会将状态保留在本地 DB 中，以便在下一个执行周期重新处理。此外，即使 Notion 数据库列顺序或视图设置发生变化，也会基于属性名保存，确保 API 入库持续正常。

核心应用要点

该案例适合需要Telegram 金融新闻自动采集系统、Notion 新闻 DB 自动化、基于 Gemini API 的新闻摘要自动化、重复新闻判断自动化的企业。

用户无需再逐条复制 Telegram 消息，即可在 Notion 中根据摘要标题、摘要内容、分类与是否重复，查看金融新闻流向。

项目 FAQ

Q. 即使 Telegram 频道很多，也能自动采集吗？
可以。系统会根据客户账号的对话与频道列表更新采集对象，并可根据运营政策调整排除项、分类与周期。

Q. 也能摘要包含多个链接的消息吗？
可以。系统会提取消息中的文章链接，并结合各链接正文一并分析，生成分链接摘要与综合观点。

Q. 会以什么形式保存到 Notion？
会以数据库 row 的形式保存，包含摘要标题、原始消息、摘要内容、原始 URL、分类、重要度、处理状态、是否重复等属性。

Q. 如果发生 AI 费用或 API 故障，会怎么处理？
系统会将采集数据与处理状态保留在本地 DB 中，待 API 付费或故障恢复后即可重新处理。

成果与意义

将原本需要人工确认的金融新闻整理工作自动化，减少重复作业时间，并建立可在 Notion 中按分类与议题查看新闻流向的运营机制。

尤其这并非简单爬取，而是从消息原文、链接文章、AI 摘要、重复判断到分类 DB 入库的 end-to-end 业务自动化案例，为后续扩展到研究、监控、内部知识管理自动化打下基础。