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AIHOT

一个自己找热点、自己写日报的网站框架。把信源和精选标准换成你的,它就是你的行业热点站。

Install

$claude mcp add --transport http aihot https://aihot.news/api/mcp

Install command taken from the project's README or registry entry. Always review code before running it.

一个自己找热点、自己写日报的网站框架。 把信源换成你的,把精选标准换成你的 KnowHow,它就是你的行业热点站。

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跑起来 · 改成你的行业 · 它是怎么工作的 · 文档 · 社区交流

这是什么

AIHOT 是我做的一个 AI 热点网站。它每天从一批信源里收资料,用大模型先筛一遍、再独立打两次分,挑出真正值得看的,写成中文标题和摘要;把不同来源说的同一件事聚成一个事件,按有多少人在说排出热点;每天早上出一份日报。

这个仓库是它的引擎和框架:网站、后台、精选流程、聚簇和热度算法,所有提示词的原文和入选门槛,都在这里。

为什么开源

这半年,很多做法律、做 HR、做金融、做贵金属的朋友问我,能不能也给他们的行业做一个。

我做不了。我不懂你们的行业,不知道哪些信源有用,也不知道什么样的消息,对你们来说才叫热点。

但你们懂。

既然我没办法满足所有人,那就把火种交到大家自己手上。

说在前面

  • 我不是专业的开发者。 我是设计师出身,半年前还看不太懂代码。这套代码是我和 AI 一起重写的,比以前干净了很多,但一定还有写得不好的地方。发现问题欢迎提 Issue,我不一定能很快回复,先说声抱歉。
  • 这是 AIHOT 的引擎。 它和 AIHOT 线上跑的是同一份引擎代码,同步时直接从线上导出,不是精心打磨的通用框架。以后 AIHOT 的更新,我会尽量同步过来,但没法保证每一次都同步。模型榜、Codex 重置监控、主题页的大事记这些只对 AI 行业有意义的功能,以及 AIHOT 自己的运营工具,只留在 AIHOT 上。
  • 里面没有 AIHOT 的信源名单和运营数据。 仓库带了 18 个公开的海外 AI 资讯源做示范,够你跑起来看效果;真正的信源,要换成你自己行业的。
  • 请不要用 AIHOT 的名字和 Logo。 换上你自己的名字,它就是你的站。

它是怎么工作的

一条资料从信源进来,先判重,再预筛;可能重要的独立打两次分,写好中文标题和摘要,和别的报道聚成事件,算进热度。X 帖子没有正文或只有链接时,保留原帖的链接和图片,不调用写作或翻译模型。分数过了门槛、又不是精选里已有新闻的重复,才进精选;日报按规则编出当天要闻,周报、月报再从日报里汇编。每一步的提示词都在 industry/prompts/,改标准不用改代码。详见 精选与校准。

聚簇与热点

同一件事,官网发一篇、媒体转十篇、X 上吵一天,读者只需要看到一次。AIHOT 把它们聚成一个事件:先用标题摘要的向量(没配向量服务时比文字重合度)在最近两周里找候选,再让模型判断是同一件事、后续进展,还是两件事;拿不准的合并,写入前再让模型复核一遍(复核可以单独换一家模型,设 GROUP_REVIEW_MODEL)。

热度按事件算,不按文章算:48 小时内,每个独立来源只算一次,24 小时减半。重复抓取不会多算,一家媒体发十篇也只算一次,所以排在前面的,是真正有很多人在说的事。

速度

你会得到什么

六种信源 RSS、网页列表、JSON 接口、X 账号、微信公众号,以及你自己脚本推送进来的内容。信源分三级(官方一手、官方账号与准官方、媒体与个人),各级入选门槛不同;抓取频率按产出自动调整
精选 预筛,同一份评分标准独立打两次分,再按信源分级的门槛决定入选;同一条新闻只占一条,换个说法的重复不进。提示词和门槛全部公开,全部可以改;用你自己标注的样本在 SelectBench 里校准
写作 中文标题、答案先行的摘要、推荐理由,外文全文翻译;分类、标签和新闻事实单独抽取;防止模型把原文没提到的公司写进标题
聚簇 不同来源报道的同一件事聚成一个事件,后续进展挂在同一个事件下,事件页有综述;进展和报道时间线可一起切换“最新在前”或“最早在前”;人工改过的归属不会被覆盖
热点 按事件算热度:独立来源越多越靠前,X 上的讨论也算进来;和 6 小时前比,涨得快的标上升,新出现的标“新”
日报、周报、月报 每天出日报(默认 08:00),按规则编出当天要闻:一件事一条,报过的事只在有新进展时跟进,不调模型。每周一出周报、每月 1 日出月报(默认 10:00、10:30),从日报里汇编,模型只写总述和栏目导读。几点出刊在 site/site.ts 的 EDITION_TIMES 里改
主题与搜索 公司、方向、内容形态三类主题页;标题摘要搜索和全文相关搜索
阅读设置 深浅色外观、网站默认字体或浏览器默认字体;收藏和阅读设置只保存在本机,可以导出、导入备份
给 Agent 用 RSS(精选、全部、全文、日报、周报、月报)、公开 API、MCP、Agent Markdown、llms.txt,同一份内容给人看也给 Agent 用
后台 信源管理与试抓、内容诊断与人工评分更正、精选评测、每一步单独换模型、付费服务的预算熔断、运行记录与告警

看一眼

截图来自用示范信源跑起来的本地站,站名是默认的 MyHOT。

跑起来

想创建自己的独立站点,可以先点 Use this template,再克隆你生成的仓库。想持续合并上游更新或贡献代码,建议先 Fork。下面的命令适合直接试用。

需要 Docker、Node.js 24(运行 init-env 生成配置要用),和一个 OpenAI 兼容的模型 API Key(DeepSeek、千问、智谱都可以)。

init-env 默认按 DeepSeek 配置。用千问、智谱等别家,照 .env.example 里的例子改 .env 的 LLM_BASE_URL、LLM_MODEL 和 LLM_EXTRA_JSON;用推理模型(先想再答)时,还要设 LLM_REASONING_TOKENS 给推理留出输出额度。

git clone https://github.com/KKKKhazix/AIHOT.git myhot
cd myhot
node scripts/init-env.ts --llm-key <你的模型 API Key>
docker compose up -d --build

打开 http://localhost:3000。后台在 /admin,管理员密码在 .env 的 ADMIN_PASSWORD 里。一两分钟后开始有内容,第一次导入的资料大约半小时处理完。

机器上没有 Node、服务器在中国大陆、要配域名和 HTTPS,或者不用 Docker、直接在 Linux、macOS 上跑(Windows 用 WSL2),见 部署。

站点跑起来后,打开 /agent 可以复制 MCP、RSS 或 API 的接入方式;只能读网页的 Agent 从 /api/v1/agent 开始;接口说明在 /openapi-v1.json。

把它改成你的行业

最省事的办法:打开你的 Agent(Claude Code、Codex 都可以),把这个仓库交给它,然后说:

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