借助 AIHOT,我改了个自己的专属雷达

每天早上的日报、自动归并的同类报道、按质量门槛精选出来的几十条——这些本来是资讯站的活儿。但通用站的逻辑是「什么都收」，我的逻辑是「只收我这条垂直」。差别不在于技术多牛，在于把一套开源框架改造成自己的垂直雷达（🌿）。

它本质不是某个站，是一套能生成资讯站的框架（MIT 开源，作者就是微信上那位「数字生命卡兹克」）。作者本人是设计师出身，自述半年前还看不太懂代码，这套是和 AI 一起重写的——光这个背景，就值得打工人多看两眼。

它的工作流是这样的：一条资料从信源进来，先判重、再预筛；可能重要的，用同一套评分标准独立打两次分，过了门槛才进精选；然后写中文标题、答案先行的摘要和推荐理由，把不同来源说同一件事的报道聚成一个事件，按有多少独立来源在说排出热点；最后每天早上 08:00 出一份日报（周报、月报同理）。

开箱给到的是通用 AI 资讯能力，拆开看有这么几块：

它和普通订阅站差在哪？ 把信源喂进去就完事的 RSS 阅读器、邮件订阅，本质是「搬运工」——你订什么它转发什么，筛选判断全甩回给你。几百条进来，几百条原样堆在面前，读不完还是你的事。

AIHOT 不一样，在于 AI 介入了「读」这一步：它先替你把每条过一遍筛子、独立打两次分，把不值的拦在门外；留下来的，写中文标题、答案先行的摘要和推荐理由，你扫一眼就知道讲了啥、值不值得点；同一件事多家在说，它归成一个事件，不让你重复刷；再按独立来源数排出热点、标出「上升」和「新」。

说白了，传统订阅站是「你订、它转发」，AIHOT 是「你订、它先读、判、写、排，再把值得看的几条递到你面前」。这也是它名字里那个 HOT——不是搬运，是有了判断，活起来了（🌿）。

母站长什么样：源站 aihot.news 就是它跑通用版的活样本。母站实际接入了 865 个信源，打开是实时滚动的 AI 行业动态流，每条带热度值；往下是「精选流」，每条都有信源名、一个 0–100 的「精选 AI 评分」、中文标题、摘要和推荐理由，同一件事多家信源报道会归并在一起。信源覆盖 IT之家、Hacker News、OpenRouter、OpenAI 官网、数字生命卡兹克公众号、TechCrunch、The Decoder 等几十家。每天 08:00 一份日报，把当天值得看的几条递到你面前。

母站还有个我觉得挺妙的板块——AI 模型排行榜（就是下面这张，/leaderboard ）。它不自己造评测数据，而是把各家机构的公开评测结果汇到一起算「共识分」：我截图那会儿，它已经统计了 20 项评测、9 家机构，前三名 Claude Opus 5.5、GPT-6 Astro、Claude Fable 5.1 都压在 94.8 分以上；每个模型还标出上线日期、评测证据来自哪些机构、输入输出价格。

AIHOT 源站的 AI 模型排行榜：跨多家机构的公开评测共识排名

有意思的是这跟资讯那套是同一个思路：多来源摆一起、按公开标准打分、最后出一个共识结论。资讯是「同一件事多家在说就归并+加热度」，榜单是「同一个模型多家测过就取共识」——都是让 AI 替你把散落的信息收敛成判断（🌿）。

但它默认是「通用 AI 站」。我要的是垂直。一句话说清分工：

想清楚这点，改造就不是「重写」，而是「换四样东西」（🌿）。

要改的只是四份文件，全在实例目录里：

端口隔离长这样（脱敏示意）：

# 一个垂直 = 一个独立 compose 项目，四隔离 # 单个部署：图研雷达（Mac 本地生图垂直） services:   web:     image: aihot-tuyan-app        # 镜像名独立，不能共用 aihot-app     ports: ["3XXX:3000"]   # 端口自行指定，别和别的垂直撞   db:     image: postgres:16     volumes: ["tuyan-vol:/var/lib/postgresql/data"]

改完这四样，重建镜像部署，一个垂直雷达就立起来了（🌿）。

图研雷达首页：只盯 Mac 本地生图的垂直资讯流

sources.json 是垂直味的来源。通用版里的大堆信源，到我这垂直里该删的删、该加的加。比如我的「图研雷达」只盯 Mac 本地生图，那 ComfyUI、Stable Diffusion 系、HuggingFace 文生图模型、NVIDIA、Reddit 的 r/ComfyUI·r/StableDiffusion·r/LocalLLaMA、arXiv cs.CV 才是我的菜。

加源有个隐蔽坑：sources.json 是烤进镜像的，只改 NAS 上的文件不生效。想立即生效又不重建，直接写库：

-- sources.json 没挂进容器，想立即生效就直接写库 INSERT INTO sources (id, name, kind, config, tier, interval_minutes, enabled) VALUES ('json-hf-models-t2i', 'HuggingFace 文生图模型', 'json_list',   '{"url":"https://huggingface.co/api/models?pipeline_tag=text-to-image&sort=created"}'::jsonb,   'T1', 240, true); UPDATE sources SET next_fetch_at = now();   -- 立即触发首抓

还有个门槛语义容易搞错：精选判据是两次独立打分的平均值 ≥ 门槛，不是单次。所以想挡掉 56 分的弱稿，门槛得提到 57 以上，提到 56 没用（🌿）。

图研雷达「全部」页：按质量门槛精选出的、值得看的条目

摘要、打分、归并都走 LLM 接口，但后端不是写死的——它接 OpenAI 兼容的各种服务。我之前在号里分享过几个免费大模型，按需替换 endpoint 和 key 就能用，不绑任何一家（🌿）。

自建 embedding 必须跑成「站点网络里的容器」。 语义归并和相似度匹配要靠 embedding，我在 NAS 上跑了 ollama（bge-m3 模型）。但容器够不到宿主本机的服务——防火墙只放通了 LAN 其他机器和公网，偏偏到不了宿主自己。所以正确解法是把 ollama 作为服务塞进站点的 compose 网络，走「容器→容器」，而不是想着从站点去连宿主（🌿）。

热榜接入有个前提坑。 我把微博、百度、知乎、B站、抖音、头条六个热榜接进来当热度信号，结果一条都没匹配上。查了半天才发现：代码里写了「没有 embedding 就直接返回不匹配」。没先把 embedding 通道打通，热榜 100% 空转，还不报错——这种沉默失败最坑人。

站点本来只在家里 NAS 的局域网里（公网 IP 是 CGNAT，IPv6 入站也被拦），外网根本进不来。正解是 Cloudflare Tunnel：cloudflared 从 NAS 主动拨一条出站长连接挂到 Cloudflare 边缘，访客连 Cloudflare、再由这条连接回传本机端口。不需要公网 IP、不需要端口映射、不需要 IPv6 入站。

门禁我用 Caddy 的 basic_auth 做一道固定账号密码（Cloudflare Access 做不了固定密码，只能邮箱验证码）。我的「图研雷达」现在已经把这道门禁撤了，直接开放——顺带说一句，连飞牛 NAS、改 Caddyfile、热重启这一切，都是 WorkBuddy 直接 SSH 上去自己干的，我一行配置都没碰（🌿）：

👉 https://tu.liyuans.win/（盯 Mac 本地生图的垂直雷达，随意逛）

你点进去能看到它怎么把 ComfyUI、SDXL、各类生图模型和权重、节点工作流，每天筛成几条值得看的（🌿）。

图研雷达日报页：每天自动把垂直赛道筛成几条值得看的

框架母站：https://aihot.news/（通用版，在线可玩）

开源仓库：github.com/KKKKhazix/AIHOT（MIT，自己部署）

我的公开实例：https://tu.liyuans.win/（垂直改造的活样本）

抄的路径就五步：fork 仓库 → 改那四份文件（站名/信源/分类/口径）→ 独立栈部署 → 接上 LLM（后端开放配置，可接我之前分享过的免费大模型）→ 用 Tunnel 接公网。真正值钱的不是代码，是把「我想要什么垂直」想清楚那一下（🌿）。

我是 Leonn，一个白天写需求、晚上薅 AI 的普通打工人，热衷于分享 AI 观察与干货。