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GitLite

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gitlite — search

#developer-tools #typescript #claude-code #codex #dsh #dsh-plugin #ai-agent #ai-agents #deepseek-harness #agent-skills #macos #cli

ai-hot-radar

★ 98 Open GitHub ↗

React19+NestJS 实现的ai情报站，集成20+RSS信源，包含twitter、hacker news等以及7个搜索信源，数据清洗合并，AI评分展示后展示AI圈最有价值的消息

// repository documentation

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# 🛰️ AI Hot Radar

简体中文 ·
 <a href="README.en.md">English</a>

<a href="https://aihotradar.com">🌐 在线体验 aihotradar.com</a>

> 一款实时聚合多源 AI 资讯、AI 自动评分精选、生成每日日报的开源工具。

## 一、项目简介

AI Hot Radar 是一个面向 AI 行业从业者的热点雷达。系统每 10 分钟从 Twitter / X、Bing、HackerNews、IT之家、雪球、Bilibili、Google DeepMind Blog 等 20+ 信息源抓取最新资讯，通过两阶段 AI 评分（短 prompt 预筛 + 5 维评分）筛掉噪音，把真正值得看的内容沉淀到「精选」「AI 日报」「我的关注」三个视图中。

技术栈：

- **后端**：NestJS 11 + Express + Prisma + SQLite + Socket.io
- **前端**：Next.js 15 + React 19 + TailwindCSS + lucide-react
- **AI**：兼容 OpenAI 协议的任意模型（阿里云百炼 / 硅基流动 / DeepSeek / OpenAI 均可）
- **数据源**：RSS、Bing/HackerNews 搜索、twitterapi.io、Bilibili 抓取

## 二、核心功能

### 1. 热点雷达（多源聚合 + AI 评分）

- 20+ 信息源持续抓取，关键词预过滤跳过非 AI 内容（IT之家 / 36氪 / 财联社等综合源）
- 两阶段评分：便宜模型预筛 → 完整评分，节省 AI 调用成本
- 同事件多源去重，按权威性挑主条（OpenAI Blog 优先于 V2EX 转发）
- 默认按真实发布时间排序，每天凌晨 03:30 自动清理 30 天前数据

### 2. 精选模式

经 AI 五维评分 + tier 加成 + 阈值过滤后的高质量资讯流，按重要度排序。

### 3. AI 日报

每天北京时间早上 8:00 自动生成，包含「今日重点 / 模型情报 / 国内国外动态 / AI 产品 / 社区热议 / 论文趋势」六大板块，可手动重新生成。

### 4. 我的关注

订阅自定义关键词，AI 自动扩展同义词、判断真伪与相关性。订阅后实时通过 WebSocket 推送，重要热点可触发邮件通知。

### 5. Agent 接入

把整个系统封装为三种接入方式，让 AI 应用 / RSS 阅读器 / 第三方服务都能消费：

- **Skill**：在 Claude Code、Cursor 等支持 Skills 的工具中 `/install-skill`，AI 助手自动获得「查日报、查精选、按关键词搜索」能力
- **RSS**：精选 / 全量 / 日报三个 RSS Feed，可被 Feedly、Inoreader 等订阅
- **REST API**：5 个无认证 JSON 接口，可直接接入飞书机器人、企业微信、自动化工作流

## 三、快速开始

> 详细的本地运行说明见 [docs/LOCAL_SETUP.md](docs/LOCAL_SETUP.md)；
> 服务器 Docker 部署见 [docs/DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md)；本地一键发版到 Docker Hub 用 `./release.sh`。

### 前置条件

- Node.js ≥ 18（推荐 20 LTS）
- 一个兼容 OpenAI 协议的 AI API Key（阿里云百炼 / 硅基流动 / DeepSeek 任选其一）

### 1. 克隆并安装

```bash
git clone https://github.com/zenitlab/ai-hot-radar.git
cd ai-hot-radar

cd server && pnpm install && npx prisma generate && npx prisma db push
cd ../client-next && pnpm install
```

### 2. 配置环境变量

```bash
cp server/.env.example server/.env
```

编辑 `server/.env`，至少填入 AI Key：

```env
OPENAI_API_KEY=your_api_key_here
OPENAI_BASE_URL=https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1
MODEL_NAME=qwen-coder-turbo

# 可选
TWITTER_API_KEY=your_twitter_api_key_here
```

### 3. 启动（两个终端）

```bash
# 终端 1
cd server && pnpm run dev   # http://localhost:3001

# 终端 2
cd client-next && pnpm run dev   # http://localhost:3000
```

打开 http://localhost:3000，即可看到主界面。

| 服务          | 地址                             |
| ------------- | -------------------------------- |
| 前端页面      | http://localhost:3000            |
| 后端 API      | http://localhost:3001            |
| Prisma Studio | `cd server && npx prisma studio` |

## 四、项目结构

```
ai-hot-radar/
├── client-next/         # Next.js 前端（App Router）
│   └── src/components/
│       ├── curated/     # 精选
│       ├── hotspot/     # 热点雷达
│       ├── digest/      # AI 日报
│       ├── keywords/    # 我的关注
│       ├── agent/       # Agent 接入
│       └── changelog/   # 更新日志
├── server/              # NestJS 后端
│   └── src/
│       ├── agent/       # Agent 接入：RSS / API / Skill
│       ├── curated/     # 精选筛选
│       ├── digest/      # 日报生成
│       ├── entities/    # 关键词聚合
│       ├── hotspots/    # 热点抓取与评分
│       ├── keywords/    # 关键词管理
│       ├── rss-feeds/   # RSS 信源
│       ├── scheduler/   # 定时任务
│       └── notifications/
├── skills/hot-monitor/  # Agent Skill 包
└── docs/                # 项目文档
```

## 五、Agent 接入示例

启动服务后，所有 Agent 接口已可用：

```bash
# 精选 RSS
curl http://localhost:3001/api/agent/rss/curated.xml

# 查询今日 AI 日报
curl http://localhost:3001/api/agent/digest

# 按关键词搜索
curl "http://localhost:3001/api/agent/search?q=Claude&limit=5"

# Skill 描述
curl http://localhost:3001/aihot-skill
```

更多用法见前端「Agent 接入」页。

## 六、生产部署与发版

> 完整说明见 [docs/DEPLOY.md](docs/DEPLOY.md) 与 [docs/DEPLOY-NEXTJS.md](docs/DEPLOY-NEXTJS.md)，这里只列日常发版流程与踩过的坑。

### 架构

```
公网 HTTPS(443)
   └─ 宿主机 nginx（宝塔面板，SSL + 反代）
        ├─ location /      → 127.0.0.1:8080  前端容器（Next.js standalone）
        └─ location /api/  → 127.0.0.1:3001  后端容器（NestJS）
```

前端镜像 `zenitlab/ai-hot-radar-frontend:latest`、后端 `...-backend:latest`，均由本地 `release.sh` 构建后推送到 Docker Hub，服务器 `docker compose pull` 拉取。

### 发版流程（三步，缺一不可）

```bash
# 1. 本地 Mac：构建并推送新镜像到 Docker Hub
./release.sh frontend            # 或 backend / all

# 2. 服务器：拉取新镜像（务必看到 "Downloaded newer image"，
#    显示 "up to date" 说明没拉到新镜像，多半是第 1 步没推成功）
docker compose pull frontend

# 3. 服务器：强制重建容器（漏了 --force-recreate 可能仍跑旧容器）
docker compose up -d --force-recreate frontend
```

> `release.sh` 设置 `SERVER_HOST=user@host` 可在推完镜像后自动 SSH 部署。

### ⚠️ 坑：发版后线上页面不更新

**现象**：镜像已更新、容器已重建，但线上页面 / favicon 仍是旧的，甚至不同页面卡在不同版本。

**根因**：宿主机 nginx 全局 `proxy.conf` 里的 `proxy_cache` 会被站点 `location /` 继承，把前端 **HTML 页面**按 URL 缓存了很久（Next.js 对静态 prerender 页面会下发 `Cache-Control: s-maxage=31536000`，即一年，nginx 照单全收）。容器本身是对的，是缓存挡住了。

**根治**：在站点配置 `location /`（反代到 8080 那段）里关闭 HTML 缓存，已生效：

```nginx
location / {
    proxy_pass http://127.0.0.1:8080;
    proxy_cache off;          # 关键：HTML 页面不缓存，每次回源新容器
    # ...其余 proxy_set_header 不变
}
```

`/api/`(3001) 与 `/_next/static/`（带 hash 的静态资源）不受影响，性能无损。改完发版即时生效，无需再手动清缓存。

若临时需要清一次已有缓存：

```bash
sudo rm -rf /www/server/nginx/proxy_cache_dir/*   # 清空缓存目录，按需回源重建
```

### 排查小抄

```bash
# 直连容器看真实内容（绕过 nginx 缓存）
curl -s http://127.0.0.1:8080/curated | grep -oE 'rel="icon" href="[^"]*"'

# 从公网核对（以 curl 为准，别以自己浏览器为准——浏览器会本地缓存 favicon）
curl -s https://www.aihotradar.com/curated | grep -oE 'rel="icon" href="[^"]*"'
```

## 七、License

MIT

ai-hot-radar

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