🤖 AI Daily Brief

不做信息搬运工，做有观点的策展人

每日从 6 大数据源（含 9 个 RSS 订阅）采集 150+ 条 AI / 开发者资讯
经过两阶段 GPT 策展，输出 10 条精选 + 编辑评论

📰 查看今日简报 · 📚 往期归档

💡 什么是"策展"？ 借鉴艺术展策展人（curator）的工作方式 — 从大量素材中选出最有价值的，编排成有结构的展览。这里指 GPT 扮演"主编"角色：对新闻打分、聚类、选稿、写评论，而不是简单的 RSS 搬运。

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📷 效果预览

每日简报 (daily-brief.md)

每日简报包含 5 个板块：

板块	说明
📌 今日焦点	1 条最重要的新闻，附 3-5 句深度编辑评论 + 延伸来源
🔥 热点速览	5-8 条精选，每条附编辑观点
🛠️ 今日工具	1-2 个值得关注的开源项目/工具
💡 今日洞察	AI 提炼的每日金句
📎 延伸阅读	候选池中未入选的条目

👉 查看今日简报示例

飞书群推送卡片

每天 08:30（北京时间）自动推送到飞书群，交互卡片格式，支持一键跳转完整简报。

配置方式见下方 📱 飞书推送 章节。

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🚀 快速开始

1. 克隆 & 安装

git clone https://github.com/statefulai/ai-daily-brief.git
cd ai-daily-brief
python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

2. 配置 API Key

cp .env.example .env

编辑 .env，填入 OpenAI 兼容 API 的 Key：

OPENAI_API_KEY=sk-your-key-here
OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1    # 或其他兼容端点

3. 运行

# 完整 pipeline（采集 + 策展 + 输出）
python main.py

# 仅拉取数据源，不调用 LLM
python main.py --sources-only

# 预览策展结果（不写入文件）
python main.py --dry-run

# 使用自定义配置文件
python main.py --config my-config.yaml

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💡 为什么用它

	RSS 订阅器	手动整理	AI Daily Brief
数据来源	自选 feed	手动浏览	6 源（含 9 个 RSS）自动采集
筛选方式	全部展示	人工判断	GPT 两阶段打分 + 聚类
编辑观点	❌ 无	✅ 有（耗时）	✅ 每条附 AI 编辑评论
去重 / 聚合	❌ 同新闻多次出现	人工去重	✅ topic_key 自动聚合
来源多样性	依赖订阅偏好	依赖个人习惯	✅ 单源 ≤5 条约束，反信息茧房
维护成本	低	高	零人工，GitHub Actions 定时

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📡 数据源

来源	类型	更新频率	说明
HackerNews	社区热帖	实时	Top stories，min score 50
GitHub Trending	开源项目	每日	Python / TypeScript / Rust / Go
HuggingFace	论文 & 模型	每日	Daily Papers + Trending Models
阮一峰周刊	中文精选	每周五	科技爱好者周刊，解析最新一期
Reddit r/LocalLLaMA	社区讨论	实时	本地大模型、量化、部署热帖
RSS 订阅 (9 源)	官方博客 & 媒体	实时	见下方详细列表

📋 RSS 订阅源完整列表

来源	URL
OpenAI Blog	openai.com/blog/rss.xml
Anthropic	anthropic.com/rss.xml
Google AI Blog	blog.google/technology/ai/rss/
HuggingFace Blog	huggingface.co/blog/feed.xml
GitHub Blog	github.blog/feed/
The Verge AI	theverge.com/rss/ai-artificial-intelligence/
TechCrunch AI	techcrunch.com/category/artificial-intelligence/feed/
机器之心	jiqizhixin.com/rss
arXiv cs.AI	rss.arxiv.org/rss/cs.AI

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🏗️ 工作原理

┌── 数据采集 · 6 源并发
│
│   HackerNews · GitHub · HuggingFace
│   阮一峰周刊 · Reddit · RSS (x9)
│   ⇣ 约 150 条/天
│
├──▶ 过滤去重
│
│    关键词白名单 + 黑名单
│    36h 时效过滤 + URL 去重
│    跨日去重（回溯 2 天归档）
│    ⇣ 约 80 条
│
├──▶ Stage 1: 打分聚类 (LLM)
│
│    importance 评分 1-10
│    分类 + topic_key 聚合
│    来源多样性约束: 单源 ≤5 条
│    ⇣ 20 候选
│
├──▶ Stage 2: 主编选稿 (LLM)
│
│    选焦点 + 写编辑评论
│    推荐工具 + 提炼金句
│    ⇣ 10 精选
│
└──▶ daily-brief.md + archives/ + 飞书推送

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⚙️ 配置

所有配置在 config.yaml，无需改代码：

配置项	默认值	说明
llm.model	gpt-5.4	Stage 1 (打分) 使用的模型
llm.model_editorial	gpt-5.4	Stage 2 (选稿) 使用的模型
llm.base_url	DuckCoding relay	API 端点（支持任意 OpenAI 兼容端点）
filter.max_age_hours	36	只保留 N 小时内的内容
filter.keywords.include	24 个 AI 关键词	关键词白名单
filter.keywords.exclude	crypto, nft, blockchain	关键词黑名单
sources.reddit.subreddits	["LocalLLaMA"]	Reddit 子版块列表
sources.reddit.min_score	50	Reddit 帖子最低分
sources.ruanyf_weekly.max_items	20	每期周刊最多提取条数

📋 完整配置文件示例

参见 config.yaml

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🚢 部署

GitHub Actions（推荐）

仓库已配置 GitHub Actions 自动运行：

• 定时: 每天 00:00 UTC (北京时间 08:00)
• 手动触发: Actions → Daily News → Run workflow

在仓库 Settings → Secrets → Actions 中添加：

Secret	必需	说明
OPENAI_API_KEY	✅	OpenAI 兼容 API Key
OPENAI_BASE_URL		API 端点（可选，默认 OpenAI 官方）

📱 飞书推送（可选）

支持将每日简报以交互卡片推送到飞书群。Fork 用户只需 3 步启用：

1. 创建飞书群机器人

群设置 → 群机器人 → 添加机器人 → 自定义机器人 → 复制 Webhook URL

2. 设置 GitHub Secret

Secret	必需	说明
FEISHU_WEBHOOK_URL	✅	Webhook 地址
FEISHU_WEBHOOK_SECRET		签名密钥（可选，安全加固）

3. 完成

每天 08:30（北京时间）自动推送（在每日简报生成 30 分钟后）。也可在 Actions → Feishu Push → Run workflow 手动触发。

💡 未设置 FEISHU_WEBHOOK_URL 时，workflow 会静默跳过（不影响其他 CI）。

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📁 项目结构

ai-daily-brief/
├── main.py              # 入口：采集 → 过滤 → 去重 → 策展 → 输出
├── sources.py           # 6 大数据源采集器
├── summarizer.py        # 两阶段 GPT 策展引擎
├── outputs.py           # 输出格式化（daily-brief + archive）
├── feishu_push.py       # 飞书群推送（可选，独立运行）
├── config.yaml          # 全量配置
├── .env.example         # 环境变量模板
├── .github/workflows/
│   ├── daily-news.yml   # GitHub Actions 定时采集
│   └── feishu-push.yml  # GitHub Actions 飞书推送
├── daily-brief.md       # ← 每日简报输出
├── archives/            # ← 历史归档 (YYYY-MM-DD.md)
└── requirements.txt     # 依赖：openai, httpx, feedparser, pyyaml

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📊 性能参考

阶段	耗时
数据采集 (6 源并发)	~30s
过滤去重	<1s
Stage 1 (5 批 × 20 条)	~90s
Stage 2 (20 候选 → 10 精选)	~25s
总计	~2-3 分钟

实际耗时取决于模型和 API 响应速度。

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📄 License

MIT