前幾天分享過我利用 AI 做出的幾個實際用途範例,其中我每天都很依賴的就是自動抓新聞的小程式。每次執行都只需幾秒,會自動去抓最新的新聞,幫我省下非常多瀏覽各新聞網站的時間,而且可以自己管理要抓哪些新聞,避開我不想看的垃圾資訊。
程式執行過程:

生成後的結果 (每篇新聞都會附上連結,可點擊前往原文):


與其我直接給你程式碼,不如教你怎麼用 AI 自製出來,其實一點也不難。學會之後,以後你就可以舉一反三,例如不只是自動產生新聞,也可以自己編碼去查資料庫 (透過資料庫或官方組織公開提供的 API) 等等功能,不勝枚舉,受限的只有想像力。
下面我會把你當成完全沒 coding 經驗、從來沒用過 Python 的新手,一步一步教你。我用 Windows 11 示範,如果你用 Mac 遇到問題,可以問 AI。
- 下載並安裝 Python
https://www.python.org/downloads/

安裝時記得要點選 "Add python.exe to PATH",非常重要!

安裝好之後,按下鍵盤的 Win 按鍵 (最左下方,Ctrl 跟 Alt 中間) + R,輸入 "cmd" 後按確定:

開啟命令提示字元後,輸入 "pip install requests"

"requests" 是等一下要跑程式時必要的工具。安裝好後,會顯示 "Successfully installed requests-2.32.5"。
- 讓 AI 幫你寫出你需要的 code
用 ChatGPT、Gemini、Claude、Grok 哪個慣用的都行,用思考型的模型例如 GPT-5.1 Thinking 或 Claude Opus 之類,我是用 Gemini 3 Pro。把以下完整內容複製下來 (包括那一大串網址),貼給 AI:
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你現在是一位資深的 Python 自動化工程師。請幫我寫一個 Python 程式,製作我的「個人新聞儀表板」。 我的電腦已經安裝好 Python 並執行了 `pip install requests`。 ### 1. 程式目標 讀取我提供的新聞 RSS 列表,抓取最新文章,並生成一個漂亮的 HTML 網頁,最後自動打開瀏覽器顯示。 ### 2. 核心功能需求 (請嚴格遵守) * **偽裝瀏覽器 (關鍵)**:在發送 requests 請求時,務必加入 `headers` (User-Agent),偽裝成一般的 Chrome 瀏覽器,以免被新聞網站阻擋。 * **忽略 SSL 警告**:部分新聞網會有憑證問題,請在 requests 中設定 `verify=False`,並隱藏 `InsecureRequestWarning` 警告。 * **容錯處理**:如果某個來源連不上或解析失敗,請印出錯誤訊息但**不要讓程式崩潰**,繼續抓下一個。 * **編碼處理**:台灣新聞網頁編碼常見 utf-8 或 big5,請寫一個簡單的函數嘗試解碼,避免標題變亂碼。 * **加速執行**:請使用 `concurrent.futures.ThreadPoolExecutor` (多執行緒) 來同時下載不同來源,加快速度。 * **HTML 產出**:請生成一個 `news.html`,內含 CSS 樣式 (卡片式排版、RWD),並使用 `webbrowser` 模組在抓取完成後自動開啟它。 ### 3. 資料來源 (RSS_CONFIG) 請直接使用以下我提供的字典變數作為來源配置,不要另外生假資料: RSS_CONFIG = { '🔥 頭條焦點': [ {'name': '聯合頭條', 'url': ' udn.com https://udn.com/rssfeed/news/2/6638?ch=news udn.com feeds.feedburner.com https://feeds.feedburner.com/rsscna/politics feeds.feedburner.com udn.com https://udn.com/rssfeed/news/2/7225?ch=news udn.com feeds.feedburner.com https://feeds.feedburner.com/rsscna/intworld feeds.feedburner.com udn.com https://udn.com/rssfeed/news/2/6644?ch=news udn.com feeds.feedburner.com https://feeds.feedburner.com/rsscna/finance feeds.feedburner.com money.udn.com https://money.udn.com/rssfeed/news/1001/5588 money.udn.com www.ithome.com.tw https://www.ithome.com.tw/rss www.ithome.com.tw 她只是做大腿抽脂,卻再也沒醒來……揭開台灣醫美麻醉黑箱的致命真相 https://technews.tw/tn-rss/ technews.tw udn.com https://udn.com/rssfeed/news/2/7226?ch=news udn.com feeds.feedburner.com https://feeds.feedburner.com/rsscna/technology feeds.feedburner.com www.inside.com.tw https://www.inside.com.tw/feed/rss www.inside.com.tw udn.com https://udn.com/rssfeed/news/2/6639?ch=news udn.com feeds.feedburner.com https://feeds.feedburner.com/rsscna/lifehealth feeds.feedburner.com feeds.feedburner.com https://feeds.feedburner.com/rsscna/local feeds.feedburner.com feeds.feedburner.com https://feeds.feedburner.com/ettoday/society feeds.feedburner.com feeds.feedburner.com https://feeds.feedburner.com/ettoday/star feeds.feedburner.com feeds.bbci.co.uk http://feeds.bbci.co.uk/news/world/rss.xml feeds.bbci.co.uk rss.cnn.com http://rss.cnn.com/rss/edition.rss rss.cnn.com feeds.content.dowjones.io https://feeds.content.dowjones.io/public/rss/mw_topstories feeds.content.dowjones.io feeds.bloomberg.com https://feeds.bloomberg.com/technology/news.rss feeds.bloomberg.com rss.nytimes.com https://rss.nytimes.com/services/xml/rss/nyt/World.xml rss.nytimes.com www.theguardian.com https://www.theguardian.com/world/rss www.theguardian.com
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資料來源跟種類完全可以自訂,上面的是我自己的偏好,等你玩熟後,可以自己改。如果你想要新增不同的新聞網站來源,例如 Yahoo,可以自己找 RSS link,或是請搜尋型的 AI 幫你找。找到 link 後直接丟給這個幫你寫 code 的 AI,請它幫你加進 code 裡,再重新給你一次新的 code。
把上面那整段複製下來丟給 AI 後:

等 AI 生完 code 後,把所有 code 全選、複製。然後到 Windows 建立一個新文字文件:

打開這個檔案,把剛才複製下來的 code 貼進去,按下 ctrl + s 儲存後關閉跳出:

重新命名檔案名稱為 "news.py",py 是副檔名,要把原本的 .txt 改掉。如果不會改副檔名的話可以問 AI 或 Google 搜尋。改好後按「是」:

點擊檔案開始執行,如果跳出這畫面,選 Python 按「一律」:

執行幾秒後就會跳出新聞儀表版畫面:

你的版本會跟我的看起來不一樣,應該說每次讓 AI 重新寫 code 都會生出不一樣的版本,如果想修改什麼地方,直接跟 AI 說,例如「我想要改成粉紅色系少女風格的版面配置」,請 AI 重新修改 code 給你就好。
如果 news.py 點擊下去後沒有東西生出來,表示 code 可能有錯誤 (別懷疑,AI 也會寫錯 code)。回去把遇到的問題跟 AI 說,請它修正後重新輸出一次 code 給你。如果成果不如預期,也是要 AI 繼續改。來回多試幾次是很正常的,通常不會一次就滿意,就持續修到滿意為止。
- 後續修改與編輯檔案
在要求 AI 給你新的 code 後,要打開檔案把舊的 code 都刪掉,再把新的貼上去。編輯檔案的方式是對檔案按右鍵,選「在記事本中編輯」。然後把裡面原本的內容全選、刪除,再貼上新的後儲存。關閉後再點擊執行。

這樣就完成了!如果你有發想出其他有趣或實用的用途,歡迎留言分享,我們一起學習。我會再繼續分享其他實用的 AI 實作經驗。






