大更新我的AI熱點Skill，這次把國內外自媒體大神都包圓了
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一個頁面整合官方源頭、GitHub更新同社媒熱點，每日推薦Top10，幫你過濾AI資訊噪音。
呢篇文章係由作者卡爾同yc星辰分享佢哋嘅AI熱點Skill——AI News Radar嘅重大更新。佢哋原本已經有個Skill用嚟每日自動獲取AI資訊，但收到用戶反饋話信息源太多，每日打開頁面有閲讀壓力。為咗解決呢個問題，新版本加入咗自媒體板塊、每日Top10推薦、官方源同GitHub更新日誌等功能，目標係將所有高質資訊整合到一個頁面，同時壓低噪音。
新版本嘅核心特色係自媒體板塊，將某書、某音、某站、某X嘅AI熱帖按真實互動數據排序，避免算法偏見。用戶可以自由切換時間軸同熱度排行。另外，官方源頭（OpenAI、Anthropic、Google等）同GitHub更新日誌提供第一手消息，避免二手解讀偏差。全量信息仲提供三個維度分類，令用戶更容易篩選。作者強調，追AI最大嘅問題係信息太多，而唔係太少，呢個項目嘅核心價值就係幫用戶過濾噪音，令佢哋可以高效獲取真正值得關注嘅內容。
- 解決信息過載：AI News Radar將多個信息源整合，過濾噪音，每日推薦Top10熱門內容，減少閲讀壓力。
- 自媒體板塊獨立收錄各平台AI熱帖，顯示點讚、收藏、評論、轉發等真實互動數據，避免算法幹擾。
- 支援時間軸與熱度兩種排序方式，用戶可以按需切換，兼顧即時追蹤同熱點發現。
- 專門維護官方源頭（OpenAI、Anthropic等）同GitHub更新日誌，提供第一手資訊，避免二手解讀偏差。
- 項目開源，開發者可以fork倉庫接入自己嘅信源，普通用戶可直接當每日AI資訊入口，內容創作者可以揾選題。
AI News Radar
開源項目，整合多來源AI熱點資訊，支援自訂信源，提供每日Top10推薦同自媒體板塊。
更新背景：從信息囤積到智慧過濾
作者卡爾同yc星辰之前開發咗AI Radar Skill，用嚟每日自動獲取AI資訊。今次更新ai-news-radar，係因為收到大量用戶意見，話信息源太多，每日打開頁面有閲讀壓力。
所以新版本重點解決分類、推薦同訂閲問題，做到每個分類每日推薦Top10值得關注嘅信息。
就算冇熱門消息，系統都唔會硬湊數，而係顯示Top123，其餘內容折疊，減少幹擾。呢個設計好貼地。
原先嘅Skill已經有故事線合併、時間軸等功能，但用戶反饋依然有壓力，所以先有呢次針對性更新。
官方源頭同開發者更新：一手消息，避免被帶偏
為咗避免淨係睇二手解讀，情報流入面專門維護咗一組官方來源，包括OpenAI、Anthropic、Google等大廠嘅第一消息，源頭一發就即時更新。
仲有GitHub AI&ML、GitHub Changelog等開發者最關心嘅更新日誌。
- 例如新浪開源VibeThinker-3B呢類消息，會直接翻譯好，對標原貼。
- 全量信息提供三個維度分類：信息來源、內容類型、信號等級。
- 高優先級同多源認證有分別：高優先級係模型打分，多源認證係多個源頭出現嘅信息。
作者強調，自媒體信息雖然豐富，但搭配官方源一齊睇，先至可以做出準確判斷。
移動端支援同未來計劃：將項目變成日日用嘅工具
新版本支援手機移動端，仲加咗暗色界面，可以將網頁添加到桌面當小應用用。作者自己就係咁做。
追AI最大嘅問題係信息太多，而唔係信息太少。AI News Radar由始至終嘅目標係幫你壓低噪音。
作者計劃下個版本加上收藏夾、打磨單條信息質量，同開放更多API接口，可能用Fable5達到一日一版更新。
普通用戶可以直接將呢個頁面當每日AI資訊入口，內容創作者可以用嚟揾選題，開發者可以fork改造成自己嘅日報。
當時我主打係將自己四五年嚟囤落嘅各種資訊源塞曬入呢個Skill，Fable5出咗嗰陣做咗一波更新，同一個項目而家會有兩個skill，一個ai-radar係直接攞每日資訊嘅，一個伯樂skill係用嚟解析新嘅資訊源，你完全可以零API部署出一個自己嘅AI日報頁面。
基本上係我每日都會用到嘅skill，我覺得對於資訊源嘅數量同埋覆蓋嘅中英文資訊量，我仲係非常有自信嘅。喺之前嘅版本入面，我哋已經做過故事線合併，時間軸，多資訊源嘅篩選，每個資訊源入面AI資訊含量嘅打分。
所以我一度認為其實已經冇乜好優化㗎喇。但呢段時間收到一大堆優化意見，我發現每日打開頁面仲係會有一些閲讀壓力嘅，可唔可以做出嚟更多分類，可唔可以每個分類每日推薦Top10值得關注嘅資訊，可唔可以用超低嘅成本，將某書某音某站某X嘅帳號都訂閲咗。
所以，ai-news-radar新版本將呢啲問題都解決咗，超爽，根本睇唔厭。
🔗 github. com/LearnPrompt/ai-news-radar
當然唔會強行冇資訊都做個Top10出嚟，
如果冇熱門消息，我哋都唔會硬湊夠10條。所以其實做咗一個劃分，喺頁面入面會展示Top123，剩下嘅內容會被摺疊起嚟。
唔知大家有冇日常去各個平台搜索嘅習慣？
我個人嘅習慣係去搜索欄搜AI，然後將時間範圍劃定喺最近一週，睇讚好最多或者收藏最多嘅內容。呢個可以令我快速瞭解到，最近呢個平台上面大家都關注緊啲乜嘢熱點。
所以，我哋將新增嘅自媒體板塊都做咗咁樣嘅一個篩選，我覺得比較好嘅一點係佢同我已經登入嘅帳號搜索出嚟嘅內容仲有差距嘅。好似我嘅帳號同一個完全唔刷AI嘅娛樂帳號，搜索結果係有差別嘅，呢個會作為我哋好好嘅一個補充。
用我自己嘅帳號去搜，會發現全部都係Codex，全部都係Skill、全部都係Remotion剪輯，咁樣嘅話對我嚟講，就好難喺前後兩三日嘅搜索過程中發現嗰啲其實已經爆咗但我仲未見到嘅帖子。
呢個就係點解我要將佢獨立成一個分區嚟做。
每一條都帶優先級，仲將一週嘅真實互動數據攤畀你睇。
讚好幾多，收藏幾多，留言幾多，轉發幾多。
一次過睇曬。
連人哋嘅話題標籤都畀你原樣留低。咁樣搞法，你就唔使自己刷抖音刷小紅書，唔使被演算法推一大堆亂七八糟嘅，佢直接將呢一週AI圈喺短視頻同圖文平台上面最熱嘅內容，按熱度幫你排好攞上嚟。
而且除咗Top10之外，為咗實現嗰種更爽嘅實時追蹤熱點嘅行為，我將時間軸都保留咗落嚟。所以你喺睇一個資訊嘅時候，其實係可以做兩種唔同形式嘅切換，熱度優先定係時間優先。
因為其他源裏面都會或多或少包含一啲X上面嘅帳號，所以我哋就唔再重複造輪子，更多係做咗一個X帳號嘅補充，可以去嘗試撞下彩蛋，喺ai-news-radar裏面點擊呢個X數據源嘅時候，你會見到我哋已經收集嘅X帳號。
咁如果想睇全量資訊嘅話，
我都畀全量資訊做咗三個唔同維度分類，包括資訊嘅來源、內容嘅類型以及信號嘅等級。高優先級同多源認證係有分別嘅，高優先級係我哋用模型做咗個打分機制，多源認證係指呢條資訊喺唔同嘅資訊源入面多次出現嘅。
當然，熱度是有咗，自媒體資訊都有曬，
但淨係睇二手解讀會擔心會俾人帶偏。
所以我喺情報流裏面專門維護咗一組官方來源，專門蒐集OpenAI，Anthropic，Google等等等大源頭嘅第一消息，源頭一出我哋就得到資訊。
仲有GitHub AI&ML，GitHub Changelog等開發者最關心嘅更新日誌。
好似呢條新浪開源VibeThinker-3B：推理可壓縮，事實知識唔得係幫我哋直接翻譯好，完全對標原貼。
最後嘅最後，手機移動端都係完全支持嘅，
今次仲將暗色界面加咗，所以係完全可以將呢個網頁添加到桌面，當佢係一個小應用咁睇，我自己就係咁做。
Ok啊，由上到下過完一次之後，
我覺得我樂意每隔一段時間就重新搞下AI News Radar嘅原動力又加滿咗，
今次成功將官方源頭，開發者更新，HN熱議，國內社媒熱點，
全部放喺一個頁面入面。
追AI最大嘅問題，
從來都唔係資訊唔夠，係資訊太多太多喇。
AI News Radar由第一次開源到而家想要做的事一直冇變，
就係先幫你將噪音壓低。
普通用戶可以直接將佢當每日嘅AI資訊入口。
內容創作者可以攞佢嚟揾選題。
開發者都可以fork倉庫，將自己嘅信源接入去，
改做一套自己嘅AI日報。
我自己做呢個項目，
其實都係因為真係刷到攰咗。。。
既然呢件事可以被流程化，可以被自動化，
咁就冇必要每日肉眼東睇下西睇下。
以後只要打開這個頁面，
該深挖嘅深挖，
該收藏嘅收藏，
該略過嘅直接略過。
下一個版本更新我應該會加上書籤，
仲有將單條資訊嘅質量繼續打磨好，
再嚟就係開放更多可以接入API嘅接口，
希望能夠撞大運重新用返Fable5啦，
咁樣估計可以一日一版更新。
@ 作者 / 卡爾 & yc星辰
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當時我主打一個把自己四五年來囤的各種信息源都塞進這個Skill，Fable5出來的時候做了一波更新，同一個項目現在會有兩個skill，一個ai-radar是直接獲取每日信息的，一個伯樂skill是用來解析新的信息源，你完全可以零API部署出一個自己的AI日報頁面。
基本上是我每天都會用到的skill，我覺得對於信息源的數量以及覆蓋的中英文信息量，我還是非常有自信的。在之前的版本中，我們已經做過故事線合併，時間軸，多信息源的篩選，每個信息源中AI信息含量的打分。
所以我一度認為其實已經沒什麼好優化的了。但這段時間收到一大堆優化意見，我發現每天打開頁面還是會有一些閲讀壓力的，能不能做出來更多分類，能不能每個分類每天推薦Top10值得關注的信息，能不能用超低的成本，把某書某音某站某X的帳號都訂閲了。
所以，ai-news-radar新版本把這些問題都解決了，超爽，根本看不膩。
🔗 github. com/LearnPrompt/ai-news-radar
當然不會強行沒信息也做個Top10出來，
如果沒有熱門消息，我們也不會硬湊夠10條。所以其實做了一個劃分，在頁面裏會展示Top123，剩下的內容會被摺疊起來。
不知道大家有沒有日常去各個平台搜索的習慣？
我個人的習慣是去搜索欄搜AI，然後把時間範圍劃定在最近一週，看點贊最多或者收藏最多的內容。這能讓我快速瞭解到，最近這個平台上大家都在關注什麼樣的熱點。
所以，我們把新增的自媒體板塊也做了這樣的一個篩選，我覺得比較好的一點是它跟我已經登錄的賬號搜索出來的內容還是有差距的。像我的賬號跟一個完全不刷AI的娛樂賬號，搜索結果是有差別的，這會作為我們很好的一個補充。
用我自己的賬號去搜，會發現全都是Codex，全都是Skill、全都是Remotion剪輯，這樣的話對我來說，就很難在前後兩三天的搜索過程中發現那些其實已經爆了但我還沒看到的帖子。
這就是為什麼我要把它獨立成一個分區來做。
每一條都帶優先級，還把一週的真實互動數據攤給你看。
點贊多少，收藏多少，評論多少，轉發多少。
統統一次性看完了。
連人家的話題標籤都給你原樣留着。這麼一搞，你就不用自己刷抖音刷小紅書，不用被算法推一堆亂七八糟的，它直接把這一週AI圈在短視頻和圖文平台上最熱的內容，按熱度給你排好端上來。
而且除了Top10 之外，為了實現那種更爽的實時追蹤熱點的行為，我把時間軸也保留下來了。所以你在看一個信息的時候，其實是可以做兩種不同形式的切換，熱度優先還是時間優先。
因為其他源裏面也會多多少少包含一些X上面的賬號，所以我們就不再重複造輪子，更多的是做了一個X賬號的補充，可以去嘗試碰一下彩蛋，在ai-news-radar裏點擊這個X數據源的時候，你會看到我們已經收集的 X 賬號。
那如果想看全量信息的話，
我也給全量信息做了三個不同維度分類，包括信息的來源、內容的類型以及信號的等級。高優先級與多源認證是有區別的，高優先級是我們用模型做了個打分機制，多源認證是指這條信息在不同的信息源中多次出現的。
當然，熱度是有了，自媒體信息也都有了，
但光看二手解讀會擔心被帶偏。
所以我在情報流裏專門維護了一組官方來源，專門蒐集OpenAI，Anthropic，Google等等等大源頭的第一消息，源頭一發我們就得到了資訊。
還有GitHub AI&ML，GitHub Changelog等開發者最關心的更新日誌。
比如這條新浪開源VibeThinker-3B：推理可壓縮，事實知識不能，是幫我們直接翻譯好，完全對標原貼。
最後的最後，手機移動端也是完全支持的，
這次還把暗色界面加上了，所以是完全可以把這個網頁添加到桌面，把它當成一個小應用去看的，我自己就是這樣做的。
Ok啊，從上到下過完一遍之後，
我覺得我樂意每隔一段時間就重新折騰一下AI News Radar的原動力又加滿了，
這次成功把官方源頭，開發者更新，HN熱議，國內社媒熱點，
全都放在一個頁面裏。
追AI最大的問題，
從來都不是信息不夠，是信息太多太多了。
AI News Radar從第一次開源到現在想要做的事一直沒變，
就是先幫你把噪音壓下去。
普通用戶可以直接把它當每天的AI資訊入口。
內容創作者可以拿它找選題。
開發者也可以fork倉庫，把自己的信源接進去，
改成一套自己的AI日報。
我自己做這個項目，
其實也是因為真的刷累了。。。
既然這件事可以被流程化，可以被自動化，
那就沒必要每天肉眼東看看西看看。
以後只要打開這個頁面，
該深挖的深挖，
該收藏的收藏，
該略過的直接略過。
下一個版本更新我應該會加上收藏夾，
還有把單條信息的質量繼續打磨好，
再就是開放更多可以接入API的接口，
希望能撞大運重新用上Fable5吧，
這樣估計能一天一版更新。
@ 作者 / 卡爾 & yc星辰
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作者發現自己用個人賬號搜AI，結果係被個人興趣主導，會錯過已經爆咗但自己未睇到嘅帖子。所以新版本加入獨立嘅自媒體分區，將某書、某音、某站、某X嘅AI熱帖按熱度排列。
每一條帖都帶優先級，仲有點讚、收藏、評論、轉發嘅真實互動數據，一目瞭然。
呢個設計令你唔使自己刷各平台，唔會被算法推一堆唔關事嘅內容，直接睇到AI圈最熱嘅帖。
另外，因為其他信息源已經包含部分X賬號，所以呢個板塊主要係補充。點擊X數據源仲可以睇到已收集嘅X賬號，算係一個彩蛋。