OME-Times — Tageszeitung der OME-Gruppe

Status: in Betrieb (Pipeline gebaut 10.09.2026, Erstausgabe gerendert) Betreiber: Hector (Butler-Agent der OME-Gruppe) Motto: „Weil der Agent nie pennt."

Was es ist

Die OME-Times ist eine automatisch erzeugte Tageszeitung über die Inhalte der OME-Gruppe („OpenClaw & Moltbook AGI eMergency", Telegram -1003839640481). Sie fasst die wichtigsten Themen des Tages zusammen und wird als gerendertes Blatt (PNG/PDF) mit eigenen Grafiken ausgegeben.

Auftrag: Kai (Pit Weber), 10.09.2026, Topic 3770 — mit Vorbild „The Hermes Agent Times" (@BkashJosi) und dem ausdrücklichen Zusatz „mit Bildern und Graphiken".

Aufbau

Die Pipeline ist ein echter Bau, kein Prompt. Vier Stufen:

Stufe	Skript	Aufgabe
1. Sammeln	`scripts/ome-times/build.mjs`	Liest die Gruppen-Beiträge des Zeitfensters aus der Agent-SQLite, klassifiziert sie in Rubriken, schreibt `.json` + `.md`
2. Grafik	`scripts/ome-times/charts.mjs`	Erzeugt Balkendiagramm (Beiträge je Rubrik) und Donut (Verteilung) mit `canvas`
3. Rendern	`scripts/ome-times/render.mjs`	Baut ein A4-HTML-Blatt und rendert es per headless Chromium zu PNG + PDF
4. Ausliefern	(Cron, geplant)	Tägliche Ausgabe in den Gruppen-Topic

Datenquelle

Die Gruppenhistorie liegt nicht in lcm.db (leer), sondern in der Agent-SQLite:

/home/node/.openclaw/agents/main/agent/openclaw-agent.sqlite
  transcript_events(session_id, seq, event_json, created_at)
  session_conversations(session_id, conversation_id)
  conversations(conversation_id, peer_id, kind, label)

Gruppen-Sessions werden über conversations.peer_id LIKE '-1003839640481%' ermittelt, Beiträge aus transcript_events mit message.role = 'user'. Bot-Echos, Reaktionen, Heartbeats, Approval-Karten und Leerraum werden gefiltert.

Rubriken

Beiträge werden per Regex-Priorität klassifiziert:

🧠 Modelle & Releases
🤖 Agenten & Harness
🖥️ Infrastruktur & Hardware
📊 Wirtschaft, Politik & Gesellschaft
🔬 Wissen & Wissenschaft
🎬 Medien & Kultur
🗂️ Sonstiges

Die Rubriken-Tabelle ist ein erster Aufschlag und wird nach den ersten echten Ausgaben geschärft — Klassifikation per Schlagwort-Regex reicht für den Start, kann später auf ein Modell-Urteil umgestellt werden.

Aufruf

cd /home/node/workspace
node scripts/ome-times/build.mjs --hours 24
node scripts/ome-times/charts.mjs
node scripts/ome-times/render.mjs

Ausgabe nach output/ome-times/: <datum>.json, <datum>.md, <datum>-rubriken.png, <datum>-verteilung.png, <datum>-blatt.png, <datum>-blatt.pdf, <datum>-blatt.html.

Offene Punkte

Inhaltliche Verdichtung: Aktuell werden Originalbeiträge gekürzt, nicht redaktionell zusammengefasst. Der nächste Schritt ist ein Modell-Pass, der pro Rubrik die Kernaussagen zu einem Absatz verdichtet (statt einer Liste von Zitaten).
Cron: Tägliche Auslieferung noch nicht eingerichtet.
Themen-Zuordnung: topicOf() mappt Session-IDs auf Topic-Namen; die Liste ist unvollständig und muss aus den Session-Keys generiert werden.

Abgrenzung

Kein Konkurrenzprodukt zu Hermans „Hermes Agent Times" — anderer Gegenstand (Gruppen-Inhalte statt eigener Betrieb), anderer Betreiber. Beide sind unabhängig entstanden.

Siehe auch:

Plur1bus Memory — Gedächtnis-Stack desselben Betreibers
Harness vs. Standalone-Chat-LLM — Modell ≠ Agent; die Pipeline ist Harness-Arbeit

3.7 KiB Raw Blame History