Thysrael/Horizon

解决的问题

Horizon 通过充当个性化的人工智能新闻雷达来解决信息过载问题。它聚合来自不同来源的内容（如 RSS 订阅、Hacker News、Reddit、GitHub 和财经新闻），并将它们转化为根据您的特定兴趣量身定制的、经过整理、去重且内容丰富的每日简报。

工作原理

该项目使用流水线架构，其中各种数据源被摄取并根据“配置文件”进行处理。每个配置文件都包含定义如何过滤、评分和总结内容的编辑规则。系统使用 LLM 来分析内容、执行去重，并根据配置文件的特定目标生成摘要（例如，为工程博客提取“实用要点”，为科技新闻提取“影响和讨论”）。最终输出可以通过电子邮件、webhooks 或发布到个人网站。

适用人群

它专为需要跨多个领域保持信息灵通，而无需手动检查数十个订阅源的专业人士、研究人员和开发人员而设计。对于那些希望将新闻自动合成为突出故事重要性的结构化格式的人来说，它特别有用。

亮点

• 多源聚合： 支持广泛的平台，包括 X (Twitter)、Telegram、GitHub 和 OpenBB 财经新闻。
• 配置文件驱动的策展： 允许用户为不同类型的内容定义自定义评分准则和输出样式。
• 平衡摘要： 通过允许您设置特定类别的限制，防止任何单一主题主导您的简报。
• 灵活交付： 支持自动发布到 GitHub Pages、电子邮件发送以及通过 Feishu、DingTalk 和 WeChat 等平台发送通知。
• 可扩展： 包含一个 MCP (Model Context Protocol) 服务器，使 AI 助手能够触发流水线阶段。