KKKKhazix/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。

AIHOT とは？

AIHOT は、オープンソースの AI 駆動型ニュース集約フレームワーク です。設定可能なソース（RSS、Web ページ、JSON API、X/Twitter アカウント、WeChat 公式アカウント、カスタムスクリプト）から項目を継続的に取得し、各項目に対して大規模言語モデル（LLM）を実行して、フィルタリング、スコアリング、中国語での書き換え を行い、同じイベントについて議論している記事をクラスタリングし、独立した ソースがそれらに言及している数によってイベントをランク付けします。結果は、公開 Web サイトとして提示したり、RSS、API、プレーンテキストファイルを介して他のエージェントが利用できる日次ブリーフィング（および週次/月次レポート）です。

コアワークフロー（6 つのステップ）

取り込み – 設定されたソースから生の項目を取得します。
重複排除と事前スクリーニング – 完全な重複を削除し、無関係な項目をすばやく破棄します。
二重スコアリング – LLM は各項目を同じスコアリングプロンプトで 2 回評価します。両方のしきい値を通過した項目のみが保持されます。
ライティング – モデルは中国語の見出し、簡潔な要約、推奨理由、タグ、および（オプションで）全文の翻訳を生成します。
クラスタリング – 見出し/要約のベクトル類似性を使用して最近の項目をグループ化します。2 番目のモデルが、それらが同じイベントまたはフォローアップを説明しているかどうかを決定します。
ホットネス計算 – イベントのスコアは、それに言及している 異なる ソースの数に基づきます（ソースごとに 48 時間で 1 回カウント、24 時間後に半分）。トップイベントが日次の「ホット」リストになります。

すべてのプロンプト、しきい値、選択ロジックは industry/prompts/ ディレクトリにあり、コードに触れることなく基準を調整できます。

すぐに使える機能

コンポーネント	提供される機能
6 つのソースタイプ	RSS、静的 URL リスト、JSON API、X/Twitter アカウント、WeChat 公式アカウント、カスタムスクリプトフィード。ソースは階層化され（公式 vs メディア）、取得頻度は自動調整されます。
選択パイプライン	事前フィルタリング、二重 LLM スコアリング、設定可能なしきい値、透明性のための完全なプロンプトテキスト。
自動ライティング	中国語のタイトル、回答優先の要約、推奨、タグ、オプションの全文翻訳。
クラスタリングとイベントビュー	複数のメディアからの同じストーリーが、合成された概要とともに単一のイベントページに統合されます。
ホットネスランキング	ユニークなソース数に基づくイベントレベルの人気。急上昇中のイベントは「↑」、新しいイベントは「新」とフラグが付けられます。
レポート	08:00 の日次ブリーフィングに加えて、週次および月次レポート。すべてカテゴリ別に分割され、導入テキストが付きます。
検索とトピック	会社、方向性、コンテンツタイプの分類法。全文およびセマンティック検索。
エージェント向け出力	RSS フィード（選択済み、すべて、全文、日次）、公開 REST API、`llms.txt` ダンプ、MCP 形式。
管理バックエンド	ソース管理、テストクロール、診断、ステップごとのモデル交換、予算スロットリング、ログとアラート。
AI 固有モジュール	モデルリーダーボード（集約された公開ベンチマーク）と Codex リセットモニター。業界ごとに切り替え可能。

実行方法

前提条件 – Docker Compose と OpenAI 互換の LLM API キー（例：DeepSeek、Qwen、Zhipu）。

セットアップ

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

フロントエンドは http://localhost:3000、管理 UI は /admin にアクセスします（パスワードは生成された .env にあります）。数分後、最初のバッチの項目が処理されます。
本番環境では、ドメイン、HTTPS、および（中国本土にデプロイする場合）中国向けサーバーが必要です – docs/deploy.md を参照してください。

独自の業界向けにカスタマイズ

すべての業界固有データは industry/ フォルダーにあります：

site.ts – サイト名、タグライン、業界キーワード。
taxonomy.ts / topics.json – カテゴリ、タグ、トピックページ。
sources.json – 初期ソースリスト（デモの AI ニュースソースを独自のものに置き換えます）。
prompts/ – フィルタリング、スコアリング、ライティングに使用される正確な LLM プロンプト。これらを編集してドメイン知識をエンコードします。
selection.ts – 二重スコアリング段階の数値しきい値。
features.ts – AI 専用モジュール（モデルリーダーボード、Codex モニター）を切り替えます。
brand/ と pages/ – ロゴ、利用ポリシー、プライバシーテキスト。

README では、LLM アシスタント（Claude Code、Codex など）を使用して AGENTS.md と docs/customize.md を読み、法律、人事、金融などのターゲットセクター向けにファイルを自動的に書き換えることを推奨しています。

ドキュメントのハイライト

把它改成你的行业 – ブランド変更と再設定のステップバイステップガイド。
信源 – サポートされている 6 つのソースタイプと新しいソースの追加方法の詳細。
精选与校准 – 二重スコアリングプロセスと、独自のラベル付きデータでキャリブレーションする方法を説明します。
部署 – 本番グレードの Docker、ドメイン/HTTPS 設定、コストに関する考慮事項。
架构 – 3 つのプロセス（クローラー、ワーカー、Web サーバー）、不変ルール、ディレクトリレイアウト。
模型榜与 Codex 重置监控 – AI 固有のダッシュボード。

誰がこれを使うべきか？

メディア企業 – ニッチな垂直分野向けの高速な AI 拡張ニュースダイジェストを求める。
企業 – 内部の「業界パルス」サイト（例：法務アップデート、人事ポリシー変更、商品価格ニュース）が必要な場合。
研究者や愛好家 – LLM ベースの要約とクラスタリングを実験するための既製パイプラインを探している。

ライセンスとブランディング

コードは MIT ライセンスでリリースされています。名前 AIHOT とそのロゴはライセンスの対象外です。製品を再配布する場合は、それらを置き換える必要があります。

要するに： AIHOT は、あらゆる Web フィードのコレクションを、日次ブリーフィング、クラスタリング、ホットトピックランキングを備えた AI キュレーションされた中国語ニュースポータルに変える、完全な Docker 対応スタックです。すべての AI 固有ロジック（プロンプト、しきい値、クラスタリングルール）は、あらゆる業界に簡単に適応できるように公開されています。