AI Daily Pulse

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🌐 ai-daily-pulse.top — 47 个信息源自动抓取 → 规则预筛选 → AI 智能评分 → 语义去重 → 趋势检测 → last30days 构建方向提炼 → 中英双语日报，每天早上打开就能看。

这是什么？

每天有大量 AI 资讯发布在各种平台上，手动刷太累、容易漏。

AI Daily Pulse 帮你自动完成这件事：

1. 从 47 个 RSS 信息源（英文 + 中文）抓取最新文章
2. 规则预筛选：过滤标题过短、内容过少的低质量文章（节省 AI 调用成本）
3. 用 AI 给每篇文章打分（0-10），只留高质量内容
4. Jaccard 标题去重：先用词级相似度粗筛，疑似重复才送 AI 精确判断
5. 中英双语摘要：每篇入选文章自动生成中文 + 英文摘要
6. 趋势检测：基于 LLM 标签的跨源聚类，识别持续出现的主题
7. 构建方向提炼：基于 last30days 社区讨论热度，自动生成可做的 AI 项目建议（含难度、MVP 天数、变现模式）
8. 社媒文案生成：自动生成 X/Twitter 发帖文案 + Thread

整个过程全自动，你只需要每天打开看一眼。

关注方向

• OPC / 一人公司 / AI 赚钱案例（含收入数字、获客路径、冷启动方法）
• AI + 电商（选品、广告、独立站、工作流）
• AI 工具实操 / Agent 工作流（可复用的 prompt、操作步骤、开源项目）
• AI 新技术 / 新模型（benchmark 数据、API 定价、开源状态）
• 投融资动态（融资金额、估值、投资方）

效果长什么样？

每天生成一份 output/AI Daily - YYYY-MM-DD.md，打开后是这样的：

## OPC/AI赚钱案例

### [40 installs per day to 130. 34 USD per day to 130.](https://reddit.com/...)
- **来源**：Reddit r/SideProject
- **评分**：8/10
- **标签**：`#ASO实战` `#一人公司` `#增长黑客`
- **AI 评语**：💡 ASO 优化是当前移动端增长最被低估的杠杆，本周多个独立开发者分享类似经验
- **摘要**：开发者通过5个ASO优化调整，将应用从每天40次自然安装、34美元收入提升至
  130次安装、130美元收入。核心改动包括：在标题中加入主关键词、副标题改为结果导向
  表述、首屏截图展示使用后效果（转化率提升18%）...

## AI新技术/新模型

### [Gemma 4: 全面超越 Gemma 3 的最佳小型多模态开源模型](https://latent.space/...)
- **来源**：Latent Space
- **评分**：8/10
- **标签**：`#开源模型` `#多模态`
- **摘要**：...

按主题分组，按评分排序，高分内容排在前面。

运行结束时会打印摘要：

=== 运行摘要 ===
抓取：148 篇 → 预筛选：69 篇 → 去重后：8 篇 → 入选：8 篇
按主题分布：
  OPC/AI赚钱案例: 2 篇
  AI工具实操/Agent工作流: 2 篇
  AI新技术/新模型: 2 篇
  AI投融资动态: 2 篇
趋势信号：3 篇文章命中跨源主题
Token: 76K in / 4.2K out | 成本: $0.012
耗时: 总计 66s（抓取 6s + 评分 55s + 去重 0s + 摘要 5s）

Web 前端

在线浏览日报：ai-daily-pulse.top

• 首页：今日脉搏 + 精选文章
• Builder（可做项目）：基于过去 30 天社区真实讨论热度提炼的 AI 产品建议，含难度评级、MVP 天数、变现模式、社区热度。卡片默认折叠只展示关键信息，点击展开查看详情
• 探索：按主题筛选、关键词搜索
• 详情：查看单篇完整摘要、AI 评语、标签、原文链接
• 日期切换：顶栏下拉可浏览历史日报
• 多语言：zh-CN / zh-TW / English 三语切换
• 暗色模式：自动跟随系统或手动切换
• 根路径：访问 / 自动跳转 /zh-CN/

部署在 Cloudflare Pages，每次 GitHub Actions 跑完自动更新。

5 分钟部署指南

第 1 步：Fork 这个仓库

点右上角 Fork，把仓库复制到你的 GitHub 账户下。

第 2 步：获取 API Key

本项目支持任何兼容 OpenAI 格式的 API（DeepSeek、OpenAI、OpenRouter、Ollama 等）。选一个你已有的或去注册一个，拿到 API Key。

推荐 DeepSeek — 便宜、好用，注册即送额度。

第 3 步：把 API Key 存到 GitHub

进入你 fork 的仓库 → Settings → Secrets and variables → Actions → New repository secret

第 4 步：启用 GitHub Actions

点仓库顶部的 Actions 标签页，点 "I understand my workflows, go ahead and enable them"。

搞定。 每天北京时间 09:00 自动运行，结果会提交到 output/ 目录。

本地运行（可选）

如果你想在自己电脑上跑：

# 克隆仓库
git clone https://github.com/你的用户名/ai-daily-pulse.git
cd ai-daily-pulse

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 设置 API Key（二选一）
export API_KEY=sk-...                # 方式一：环境变量
# 或者编辑 config.toml 里的 api.api_key  # 方式二：配置文件

# 运行
python main.py

# 如果想多抓几天的内容（默认只抓最近 1 天）
LOOKBACK_DAYS=3 python main.py

运行后在 output/ 目录下会生成：

• output/AI Daily - YYYY-MM-DD.md — Obsidian 日报
• output/digest-YYYY-MM-DD.json — Web 前端数据（含趋势、构建方向、社媒文案）
• output/latest.json — 指向最近一日的 digest

Web UI 本地开发

# 确保已有 digest JSON（运行过 python main.py，或仓库已含 output/latest.json）
cd web
npm install
npm run dev

浏览器打开 http://localhost:3000。

部署到 Cloudflare Pages

项目已部署到 Cloudflare Pages（ai-daily-pulse.top）。配置要点：

• 项目类型：Pages（不是 Workers）
• 根目录：/
• 构建命令：cd web && npm install && npm run build
• 构建输出目录：web/out
• 环境变量：NODE_VERSION=20、SKIP_DEPENDENCY_INSTALL=true

也可以部署到 Vercel：

1. 导入本 GitHub 仓库
2. Root Directory 设为 web
3. Framework Preset：Next.js（默认即可）
4. 确保 CI 每日提交的 output/latest.json 在仓库中（与 Markdown 一同由 Actions 推送）

同步到 Obsidian（可选）

如果你用 Obsidian 做知识管理，可以用 Obsidian Git 插件自动同步：

# 在你的 Obsidian vault 目录下克隆仓库
cd /path/to/your/vault
git clone https://github.com/你的用户名/ai-daily-pulse.git "AI Daily"

然后安装 Obsidian Git 插件（社区插件市场搜 "Git"），设置：

• Custom base path：AI Daily
• Pull on startup：开启
• Auto pull interval：60（分钟）

之后每次打开 Obsidian 都会自动拉取最新日报。

怎么定制？

添加或删除信息源

编辑 feeds.toml，每个信息源的格式：

[[feeds]]
name = "信息源名称"
url  = "https://example.com/feed.xml"
lang = "zh"  # 中文用 "zh"，英文用 "en"

当前覆盖 47 个来源，按方向分类：

切换 AI 模型

编辑 config.toml，支持任何 OpenAI 兼容 API：

# DeepSeek（默认，便宜好用）
[api]
base_url = "https://api.deepseek.com"
scoring_model = "deepseek-v4-flash"

# OpenAI
[api]
base_url = "https://api.openai.com/v1"
scoring_model = "gpt-4o-mini"

# Ollama（本地运行，完全免费）
[api]
base_url = "http://localhost:11434/v1"
scoring_model = "qwen2.5:14b"
api_key = "ollama"
score_workers = 1

⚠️ 使用 OpenRouter 等第三方 API 时，base_url 必须包含 /api/v1，否则 OpenAI SDK 会解析失败。

完整配置项

所有配置都在 config.toml 里：

[api]
api_key = ""                          # 或用环境变量 API_KEY
base_url = "https://api.deepseek.com" # API 地址
scoring_model = "deepseek-v4-flash"   # 评分用的模型
summary_model = "deepseek-v4-flash"   # 摘要/洞察用的模型
price_in_per_m = 0.14                 # 输入 token 价格（$/百万 token）
price_out_per_m = 0.28                # 输出 token 价格（$/百万 token）

[pipeline]
lookback_days = 1                     # 抓最近几天的内容
dedup_window_days = 90                # 历史去重窗口（天）
content_cap = 4000                    # 每篇文章最多取多少字符
output_dir = "output"                 # 输出目录
history_path = "data/pushed.json"     # 历史记录文件
feed_health_path = "data/feed_health.json"  # Feed 健康监控文件
fetch_timeout = 15                    # RSS 抓取超时（秒）
fetch_workers = 8                     # 同时抓几个源
score_workers = 4                     # 同时评几篇
log_level = "INFO"                    # 日志级别（DEBUG/INFO/WARNING）

环境变量会覆盖 config.toml 的值，适合 CI 和密钥管理：

评分机制

每篇文章由 AI 打 0-10 分，核心标准是信息密度 × 可操作性：

• 有具体数字/产品名/技术名 → 有信息密度
• 读完能做某件事或做更好的判断 → 有可操作性
• 泛泛观点、营销软文、无数据的预测 → 直接 ≤4 分

保留门槛：≥5 分（GitHub Trending 来源 ≥4 分）且主题相关。

同一事件如果被多个来源报道，只保留得分最高的那篇（先用标题 Jaccard 相似度粗筛，疑似重复才送 AI 精确判断）。

各主题的详细评分标准见 PROMPTS.md。

核心功能详解

趋势检测

src/trends.py 基于 LLM 标签进行跨源聚类，识别同一主题被多个来源报道的信号：

• 自动提取每篇文章的 LLM 标签
• 统计同一标签在不同来源的出现次数
• 输出趋势信号：trend_signal（是否命中）、trend_topic（趋势主题）、trend_source_count（涉及源数）、trend_confidence（置信度：high/medium/low）

构建方向提炼（BuilderPulse）

src/insights.py 用 last30days 全局搜索社区真实讨论数据，反向匹配今日文章：

1. 调用 last30days 搜索 Reddit/Hacker News 过去 30 天的讨论
2. 按讨论热度挑出 top 2 篇文章
3. 只有持续趋势才生成构建建议，过滤一日游热点
4. LLM 生成恰好 2 个具体可做的项目，每个包含：
   • 产品名、描述、目标用户
   • 核心功能、变现模式
   • 难度评级（easy/medium/hard）
   • MVP 预估天数

前端通过 BuildDirections 组件展示，带难度徽章和趋势标签。

AI 评语（Why Now）

对评分 ≥ 7 的文章，LLM 自动生成时效性解释——"为什么这条信息现在值得关注"。在前端以 💡 AI 评语 形式展示。

中英双语摘要

每篇入选文章同时生成中文和英文摘要，Web 前端支持一键切换语言。

社媒文案生成

自动生成 X/Twitter 发帖文案：

• 中英双语短帖（280 字符以内）
• X Thread（3-5 条推文，hook → 亮点 → CTA）
• 可通过 publish.py 手动发帖（需配置 xurl）

成本优化

项目内置多层成本控制：

实测单次运行成本约 $0.01-0.02（DeepSeek V4 Flash）。

可靠性

自动重试

API 调用失败时自动重试：

• 429 (Rate Limit) → 重试 3 次，指数退避（2s, 4s）
• 5xx / 超时 → 重试 3 次
• 401 (Auth) → 直接报错，不重试

Feed 健康监控

系统自动追踪每个 feed 的运行状态，记录到 data/feed_health.json：

• 最后成功/失败时间
• 连续失败次数
• 累计文章数

连续失败 ≥ 3 次的 feed 会在运行时发出 WARNING 提醒，方便你及时替换失效源。

空跑保护

当 0 篇文章通过质量筛选时，main.py 直接 sys.exit(0)，不覆盖 latest.json。确保前端不会因为空跑而丢失上一期的文章和构建方向。

项目结构

ai-daily-pulse/
├── main.py                      # 入口：抓取 → 去重 → 评分 → 趋势 → 洞察 → 写出
├── config.toml                  # AI 模型与管线参数
├── feeds.toml                   # RSS 信息源列表（47 个）
├── requirements.txt             # Python 依赖
├── PROMPTS.md                   # 评分与摘要 prompt 说明
│
├── src/                         # Python 管线
│   ├── config.py                # 配置加载（env 可覆盖）
│   ├── feeds.py                 # RSS 抓取、内容清理、规则预筛选
│   ├── feed_health.py           # Feed 健康监控
│   ├── history.py               # URL 历史去重（90 天窗口）
│   ├── scorer.py                # AI 评分、Jaccard 去重、中英摘要、why_now、重试
│   ├── trends.py                # 趋势检测：LLM 标签跨源聚类
│   ├── insights.py              # 构建方向提炼 + 社媒文案生成
│   └── writer.py                # 输出 Markdown + digest JSON
│
├── web/                         # Next.js 16 前端
│   ├── app/
│   │   ├── [locale]/
│   │   │   ├── layout.tsx       # 顶栏、搜索、日期切换、多语言、暗色模式
│   │   │   ├── page.tsx         # 首页：今日脉搏 + 精选
│   │   │   ├── [date]/page.tsx  # 历史日期页面
│   │   │   ├── builder/page.tsx # Builder：可做项目（折叠卡片）
│   │   │   ├── builder/[date]/page.tsx  # Builder 历史日期
│   │   │   ├── explore/page.tsx # 探索：主题筛选
│   │   │   ├── item/[date]/[id]/page.tsx  # 文章详情
│   │   │   └── about/page.tsx   # 关于页面
│   ├── components/              # ProjectCard、BuildDirections、SummaryBlock 等 15 个组件
│   └── lib/
│       ├── api.ts               # 读取 ../output/*.json
│       └── types.ts             # DigestItem / DailyDigest / BuildProject 类型
│
├── output/                      # 管线产出（CI 每日提交）
│   ├── AI Daily - YYYY-MM-DD.md # Obsidian 日报
│   ├── digest-YYYY-MM-DD.json   # Web 用结构化数据（含趋势、构建方向、社媒文案）
│   └── latest.json              # 最近一日 digest 副本
│
├── data/
│   ├── pushed.json              # 已推送 URL 记录
│   └── feed_health.json         # Feed 健康状态
│
├── tests/                       # 80 个 pytest 测试
│   ├── test_config.py           # 6 个
│   ├── test_feeds.py            # 12 个
│   ├── test_feed_health.py      # 10 个
│   ├── test_history.py          # 16 个
│   ├── test_scorer.py           # 19 个
│   ├── test_trends.py           # 6 个
│   ├── test_writer.py           # 10 个
│   └── test_smoke.py            # 1 个
│
├── examples/                    # 示例日报
└── .github/workflows/
    ├── daily.yml                # 每日 09:00（北京时间）自动运行
    └── deploy.yml               # 手动部署（workflow_dispatch，备用）

Pipeline 架构

fetch (并发8) → prefilter (规则) → history dedup (URL) → score (并发4) → dedup (Jaccard+LLM) → summarize_zh (并发4) → summarize_en (并发4) → why_now (score>=7) → trend_detect (tags) → insights (build directions + social posts) → write

技术栈

管线

• Python 3.11+ + feedparser + OpenAI SDK
• GitHub Actions 定时调度（每天北京时间 09:00）
• logging 结构化日志（DEBUG / INFO / WARNING）

展示

• Next.js 16 + React 19 + TypeScript + Tailwind（web/）
• next-intl 多语言（zh-CN / zh-TW / en）
• Cloudflare Pages 托管（ai-daily-pulse.top）
• Obsidian Git 同步 Markdown 日报（可选）

License

MIT