بوابة محتوى الويب الافتراضية لوكلاء OpenClaw. يقرأ X (Twitter)، Reddit، YouTube وأي صفحة ويب — بدون إعداد، بدون مفاتيح API.
DeepReader هو قارئ المحتوى المدمج في إطار عمل OpenClaw. الصق أي رابط في المحادثة، وسيقوم DeepReader تلقائياً بجلب وتحليل وحفظ Markdown عالي الجودة في ذاكرة الوكيل طويلة المدى.
🌍 الترجمات: English · 中文 · Español · 한국어 · 日本語 · Français
npx clawhub@latest install deepreaderأو التثبيت يدوياً:
git clone https://github.com/astonysh/OpenClaw-DeepReeder.git
cd OpenClaw-DeepReeder
python3 -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e .- تحتاج لـ قراءة تغريدة أو سلسلة أو مقال X وإضافتها لذاكرة OpenClaw
- تحتاج لـ استيعاب منشور Reddit مع أفضل التعليقات
- تريد حفظ نص فيديو YouTube للمراجعة لاحقاً
- تريد قص أي مدونة أو مقال إلى Markdown نظيف
- وكيلك يحتاج قارئ ويب افتراضي يعمل فوراً — بدون مفاتيح API
| المحلل | المصادر | الطريقة | مفتاح API؟ |
|---|---|---|---|
| 🐦 Twitter / X | تغريدات، سلاسل | FxTwitter API + Nitter | ❌ لا |
| منشورات + تعليقات | Reddit .json API |
❌ لا | |
| 🎬 YouTube | نصوص الفيديو | youtube-transcript-api | ❌ لا |
| 🌐 أي رابط | مدونات، مقالات | Trafilatura + BeautifulSoup | ❌ لا |
بدون مفاتيح API. بدون تسجيل دخول. بدون حدود. الصق واقرأ.
from deepreader_skill import run
result = run("اطلع على هذا: https://x.com/user/status/123456")
result = run("نقاش رائع: https://www.reddit.com/r/python/comments/abc123/my_post/")
result = run("شاهد هذا: https://youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ")DeepReader يندمج الآن بكل سلاسة مع Google NotebookLM.
إذا كانت رسالتك تحتوي على كلمات مفتاحية مثل notebooklm أو audio أو podcast، سيقوم DeepReader تلقائياً بـ:
- تحليل الروابط المطلوبة إلى Markdown.
- إنشاء دفتر ملاحظات جديد في حساب Google NotebookLM الخاص بك.
- رفع محتوى Markdown كمصدر البيانات.
- (اختياري) إنشاء ملخص صوتي (بتنسيق بودكاست) ممتع وتنزيله مباشرةً في مجلد الذاكرة الخاص بوكيلك.
إنشاء عناصر NotebookLM المدعومة: بالإضافة إلى الملخصات الصوتية، يمكن توسيع هذا التكامل بسهولة لإنشاء وحفظ ما يلي تلقائيًا:
- 🎙️ Audio Overview (بودكاست صوتي)
- 🎥 Video Overview (ملخص فيديو)
- 🧠 Mind Map (خريطة ذهنية)
- 📄 Reports (تقارير)
- 📇 Flashcards (بطاقات تعليمية)
- ❓ Quiz (اختبار)
- 📊 Infographic (إنفوجرافيك)
- 🖥️ Slide Deck (مجموعة شرائح العرض)
- 📈 Data Table (جدول بيانات)
⚠️ ملاحظة: يتطلب تسجيل الدخول قبل استخدام تكامل NotebookLM، يجب المصادقة في جهازك الطرفي (محطة الأوامر) لمرة واحدة فقط:notebooklm login
رخصة MIT — راجع ملف LICENSE للتفاصيل.
صنع بـ 🦞 بواسطة OpenClaw