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。

什么是 AIHOT？

AIHOT 是一个开源的 AI 驱动新闻聚合框架。它持续从可配置的来源（RSS、网页、JSON API、X/Twitter 账号、微信公众号或自定义脚本）拉取项目，对每个项目执行大型语言模型（LLM），以 筛选、评分并用中文改写，将讨论同一事件的文章聚类，并根据有多少独立来源提及这些事件来排名。结果是每日简报（以及每周/每月报告），可以作为公开网站呈现，或通过 RSS、API 或纯文本文件供其他代理使用。

核心工作流程（六个步骤）

摄取 – 从配置的来源获取原始项目。
去重与预筛选 – 丢弃完全重复的项目，并快速丢弃不相关的内容。
双重评分 – LLM 使用相同的评分提示词对每个项目评估两次；只有通过两个阈值的项目才会被保留。
写作 – 模型生成中文标题、简洁摘要、推荐理由、标签，以及（可选）全文翻译。
聚类 – 使用标题/摘要的向量相似性对近期项目进行分组；第二个模型决定它们是否描述同一事件或后续报道。
热度计算 – 事件的分数基于提及它的不同来源数量（每个来源每 48 小时计一次，24 小时后减半）。顶级事件成为每日“热门”列表。

所有提示词、阈值和选择逻辑都位于 industry/prompts/ 目录中，因此您可以在不触碰代码的情况下调整标准。

开箱即用的功能

组件	提供的功能
六种来源类型	RSS、静态 URL 列表、JSON API、X/Twitter 账号、微信公众号、自定义脚本来源。来源分层（官方 vs. 媒体），抓取频率自动调整。
选择管道	预筛选、双重 LLM 评分、可配置阈值、完整的提示词文本以确保透明度。
自动写作	中文标题、答案优先摘要、推荐、标签，以及可选的全文翻译。
聚类与事件视图	来自多个媒体的相同故事合并为单一事件页面，并附有综合概述。
热度排名	基于唯一来源数量的事件级热门程度；快速上升的事件标记为“↑”，全新事件标记为“新”。
报告	每日简报于 08:00，加上每周和每月报告，全部按类别拆分并附有引言文本。
搜索与主题	公司、方向和内容类型分类法；全文和语义搜索。
代理友好输出	RSS 订阅（精选、全部、全文、每日）、公开 REST API、`llms.txt` 导出和 MCP 格式。
管理后端	来源管理、测试抓取、诊断、逐步模型替换、预算限制、日志与警报。
AI 特定模块	模型排行榜（聚合公开基准）和 Codex 重置监控；可按行业切换。

如何运行

先决条件 – Docker Compose 和一个 OpenAI 兼容的 LLM API 密钥（例如 DeepSeek、Qwen、Zhipu）。

设置

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

访问 http://localhost:3000 查看前端，/admin 查看管理界面（密码在生成的 .env 中）。几分钟后，第一批项目将被处理。
生产环境需要域名、HTTPS，以及（如果在中国大陆部署）一个对中国友好的服务器 – 请参阅 docs/deploy.md。

为您的行业定制

所有行业特定数据都位于 industry/ 文件夹下：

site.ts – 网站名称、标语、行业关键词。
taxonomy.ts / topics.json – 类别、标签、主题页面。
sources.json – 初始来源列表（将演示 AI 新闻来源替换为您自己的）。
prompts/ – 用于筛选、评分和写作的确切 LLM 提示词。编辑这些以编码您的领域知识。
selection.ts – 双重评分阶段的数值阈值。
features.ts – 切换仅限 AI 的模块（模型排行榜、Codex 监控）。
brand/ 和 pages/ – 标志、使用政策、隐私文本。

README 建议使用 LLM 助手（Claude Code、Codex 等）阅读 AGENTS.md 和 docs/customize.md，并自动为目标行业（如法律、人力资源、金融等）改写文件。

文档重点

把它改成你的行业 – 重新品牌化和重新配置的逐步指南。
信源 – 六种支持的来源类型以及如何添加的详细信息。
精选与校准 – 解释双重评分过程以及如何使用您自己的标记数据进行校准。
部署 – 生产级 Docker、域名/HTTPS 设置、成本考量。
架构 – 三个进程（爬虫、工作者、网页服务器）、不可变规则、目录布局。
模型榜与 Codex 重置监控 – AI 特定仪表板。

谁可能使用这个？

媒体公司 想要一个快速、AI 增强的利基垂直新闻摘要。
企业需要一个内部“行业脉搏”网站（例如法律更新、人力资源政策变更、大宗商品价格新闻）。
研究人员或爱好者 寻找一个现成的管道来实验基于 LLM 的摘要和聚类。

许可与品牌

代码以 MIT 许可发布。名称 AIHOT 及其标志不在许可范围内；如果您重新发布产品，必须替换它们。

简而言之： AIHOT 是一个完整的、Docker 就绪的堆栈，将任何网络来源集合转变为 AI 策划的中文新闻门户网站，具有每日简报、聚类和热门话题排名。所有 AI 特定逻辑（提示词、阈值、聚类规则）都公开，便于适应任何行业。