建置以 Telegram·Notion 為基礎的金融新聞 AI 自動蒐集系統

作品集介紹

本專案是一套自動化系統，可自動蒐集金融研究工作中每日產生的 Telegram 訊息、新聞連結與市場動態資訊，並由 AI 進行摘要與分類後，結構化儲存至 Notion 資料庫。

客戶原本需要由人工逐一確認並整理來自多個頻道與聊天室的投資與市場資訊。IT7 整合 Mac mini 常時運作環境、Telegram API、Gemini API、Notion API，建立從蒐集、摘要、重複判定到分類寫入的一體化自動化流程。

核心不只是單純爬取，而是將Telegram 新聞自動蒐集、連結文章本文擷取、AI 摘要、重複新聞判定、Notion DB 自動寫入整合成單一營運流程。可應用於金融研究、投資新聞監控、內部知識管理、競爭對手動態蒐集等需要快速整理資訊的工作。

專案目標

• 自動蒐集 Telegram 頻道與對話中的金融新聞與市場訊息
• 擷取訊息中包含的多個新聞連結本文，並納入 AI 摘要分析
• 產生摘要標題、摘要內容、分類與是否重複，並儲存至 Notion DB
• 讓非技術人員也能僅透過修改 Markdown 設定檔，調整執行週期與分類標準

主要建置範圍

• 建置以 Mac mini 為基礎的 24 小時蒐集 daemon，並設定重開機後自動執行
• 自動更新客戶帳號的 Telegram 對話與頻道蒐集範圍
• 處理訊息原文、連結 URL、文章本文、YouTube 連結等多種內容輸入
• 實作以 Gemini 為基礎的摘要、分類、重複判定流程
• 設計可將相同資料自動寫入 Notion 主 DB 與各分類 DB 的架構
• 提供可由營運人員修改的執行週期、分類標準與摘要提示詞 Markdown 檔案
• 移交營運手冊、原始碼備份與故障確認流程

適用業務

• 證券公司、資產管理公司、研究團隊的 Telegram 新聞監控自動化
• 將各領域新聞摘要寫入 Notion、Slack、內部 wiki 的知識管理自動化
• 區分重複文章與重複訊息，快速檢視重要新議題的工作流程
• 利用 Mac mini、內部伺服器、雲端 VM 的低成本常時營運自動化

技術組成

本系統結合 Python、Telethon、Gemini API、Notion API、SQLite、macOS LaunchDaemon、Markdown 設定檔與內容擷取模組，建構為可實際營運的自動化系統。

蒐集與處理流程彼此分離，當網路或外部 API 失敗時，會將狀態保留在本機 DB 中，以便在下一個執行週期重新處理。此外，即使 Notion 資料庫欄位順序或檢視設定變更，也會以屬性名稱為基準儲存，確保 API 寫入持續正常。

核心應用重點

此案例適合需要Telegram 金融新聞自動蒐集系統、Notion 新聞 DB 自動化、基於 Gemini API 的新聞摘要自動化、重複新聞判定自動化的企業導入。

使用者無需再逐一複製 Telegram 訊息，即可在 Notion 中依據摘要標題、摘要內容、分類與是否重複，掌握金融新聞流向。

專案 FAQ

Q. 就算 Telegram 頻道很多，也能自動蒐集嗎？
可以。系統會依據客戶帳號的對話與頻道清單更新蒐集對象，並可依營運政策調整排除項目、分類與週期。

Q. 也能摘要包含多個連結的訊息嗎？
可以。系統會擷取訊息中的文章連結，並一併分析各連結的本文，生成各連結摘要與整體觀點。

Q. 會以什麼形式儲存在 Notion？
會以資料庫 row 的形式儲存，包含摘要標題、原始訊息、摘要內容、原始 URL、分類、重要度、處理狀態、是否重複等屬性。

Q. 如果發生 AI 費用或 API 故障，會怎麼處理？
系統會將蒐集資料與處理狀態保留在本機 DB 中，待 API 付費或故障恢復後即可重新處理。

成果與意義

將原本需人工確認的金融新聞整理工作自動化，減少重複作業時間，並建立可在 Notion 中依分類與議題掌握新聞流向的營運機制。

特別是這不只是單純爬取，而是從訊息原文、連結文章、AI 摘要、重複判定到分類 DB 寫入的 end-to-end 業務自動化案例，為未來擴展至研究、監控、內部知識管理自動化奠定基礎。