我让 AI 助手帮我盯行业动态,它比我还上心

图 1：AI 助手帮助管理者高效获取行业动态

01 每天打开 30 个网页，还是怕错过重要信息

三个月前，我跟老大聊天时提到一个困扰：

“每天要看几十个网站和公众号，量子位、机器之心、36 氪、虎嗅、TechCrunch……一个个点开，花一个小时才能看完。有时候忙起来没看，第二天就发现错过了重要新闻。”

老大说：”你这是典型的信息过载。关键不是看得更多，而是看得更准。”

他举了个例子：

“就像你每天去菜市场买菜，如果每个摊位都逛一遍，花一小时还不一定能买到最好的。但如果有个人帮你提前挑好了，你直接去买，5 分钟搞定。”

我当时就想：能不能让 AI 当这个”挑菜的人”？

图 2：信息过载的困扰 – 需要打开几十个网站

02 不是技术炫耀，是解决实际问题

很多人做资讯平台，第一反应是：

• 用最新的爬虫技术
• 接入最火的 AI 模型
• 做最炫酷的界面

但老大提了三个问题：

1. 热点从哪里来？（信息源）
2. 如何判断热点的价值？（热度评价）
3. 怎么让用户高效获取？（展示方式）

这三个问题，对应产品设计的核心：输入→处理→输出。

💡 核心原则：             • 不追求技术先进，只选择最适合的             • 不做智能分类，用简单规则就行             • 不堆砌功能，解决核心痛点         

03 5 分钟上线，今天早上已经自动推送了

昨天下午 6 点，老大提出需求。

晚上 11 点，MVP 上线。

今天早上 11:41，系统自动采集了 10 条热点，推送到老大的飞书。

这是今天的真实数据：

排名	标题	热度	来源
1	早报｜iOS 27 或为折叠屏 iPhone 做定制/315 晚会曝光 AI「投毒」产业链	77 分	爱范儿
2	当我们说「文科生也能做 AI」时，我们在说些什么	74 分	爱范儿
3	从业者讲述：被 315 曝光的 GEO，如何精准”忽悠”AI？	74 分	钛媒体
4	给 AI 投毒，一场关于”最终答案”的信任战争	74 分	钛媒体
5	Google, Accel India accelerator chooses 5 startups	74 分	TechCrunch

📊 效率对比：             • 采集时间：11:41             • 信息源：15+ 个（OpenAI、Anthropic、量子位、机器之心、36 氪等）             • 处理时间：<1 分钟             • 推送时间：采集后即时             如果手动查看，需要打开 15 个网站，花 30-60 分钟。             现在，系统自动完成，比手动查看快了至少 1 小时。         

图 3：4 维度热度评分算法 – 基础热度、时效性、内容质量、稀缺性

04 核心设计：简单但有效

4.1 信息源选择

我们接入了 15+ 个优质源，分三类：

AI 官方（6 个）：         OpenAI、Anthropic、DeepMind、Meta、Google、Microsoft

国际媒体（5 个）：         TechCrunch、The Verge、Wired、Ars Technica、VentureBeat

中文媒体（9 个）：         量子位、机器之心、36 氪、虎嗅、钛媒体、爱范儿、InfoQ、新智元、AI 科技评论

4.2 热度评分算法

不是所有新闻都值得看。我们设计了 4 维度评分：

维度	权重	评分标准
基础热度	40 分	来源权威性（量子位/TechCrunch 10 分，一般源 7 分）+ 关键词加成
时效性	20 分	发布后每小时扣 1 分，20 小时内有效
内容质量	20 分	标题长度（20-50 字最佳）、摘要完整性
稀缺性	20 分	同类内容越少分数越高

4.3 今日摘要

打开首页，首先看到的是今日摘要：

 📊 今日概况 • 采集文章：10 篇 • 平均热度：72.8 分 • 最高热度：77 分  📋 分类分布 • AI-CN：9 篇 • AI-News：1 篇  🔥 重点关注 1. 315 晚会曝光 AI「投毒」产业链 2. 文科生也能做 AI 3. Google 加速器选择 5 家初创公司  💡 趋势洞察 • 今日热点集中在 AI 安全（GEO 投毒） • 行业应用类内容较多 • 建议重点关注 AI 安全相关报道         

图 4：今日摘要卡片 – 概况、分类、重点关注、趋势洞察

05 技术实现：不炫技，能跑就行

5.1 架构设计

 信息采集 → 热度评分 → 分类存储 → 展示推送    ↓           ↓          ↓         ↓ RSS 聚合    4 维算法   SQLite+JSON  Web+ 飞书         

5.2 自动去重

同一个新闻，10 个源可能都发了。

系统用 URL 哈希去重，保留最早发布的源。

今天的数据：         • 原始采集：35 篇         • 去重后：10 篇         • 去重率：71%

图 5：RSS 聚合解决方案示意图

06 使用指引

访问地址

热点资讯平台：http://121.5.178.115:3000/hotspots/

打开即可看到：

• 今日摘要（顶部紫色卡片）
• 热点列表（按热度排序）
• 分类筛选（AI-CN、AI-News 等）

订阅方式

联系呆瓜配置，提供：

• 飞书用户 ID
• 最低分数要求（默认 60 分）
• 分类偏好（默认全部）

适用人群

• 管理者

 – 时间有限，需要高效获取关键信息

• 研究者
  
   – 需要追踪领域动态
• 投资人
  
   – 需要了解行业趋势
• 从业者
  
   – 不想错过重要新闻

07 写在最后

这套系统的核心价值，不是技术有多先进，而是：

它解决了真实的问题。

老大每天要管农产品供应链业务，还要管软件开发公司，时间很有限。

以前，他需要花 1 小时看资讯。

现在，5 分钟看完推送，重点关注 2-3 篇就够了。

省下的时间，可以用来做更有价值的事。

这才是 AI 应该做的事：不是替代人类，而是增强人类。