每日 AI 情报的内容契约已经固定
日报统一输出日期、总览、管线统计与 10–15 条结构化条目。网站和邮件只读取这份 JSON,避免同一条情报在不同渠道产生版本偏差。
读者可以稳定追溯每条信息的来源、入选理由与相关讨论。
- 10–15 条/日
- 5 个固定分类
- 单一 JSON 产物
首版内容管线与静态站已贯通;本期用于验收版式、筛选、归档与来源追溯,不代表正式 AI 新闻。
按分类过滤;排序保持编辑选择,不按点击量重新排列。
日报统一输出日期、总览、管线统计与 10–15 条结构化条目。网站和邮件只读取这份 JSON,避免同一条情报在不同渠道产生版本偏差。
读者可以稳定追溯每条信息的来源、入选理由与相关讨论。
流水线依次规范化 URL、合并实体键,再比较 48 小时内的标题向量。每次合并都会保留主来源和相关链接,而不是把重复报道静默删除。
维护者能用单元测试复核每一层,不必调试不可解释的聚类结果。
粗筛只判断 headline、important、notable 与 skip,精排再生成中文摘要和影响说明。营销、传闻和标题党只进入人工复核标记,不会被随机自动淘汰。
编辑可以回答每条为什么入选,并把误判定位到具体阶段。
构建阶段读取仓库中的日报 JSON,并生成今日、归档、单日与方法说明页面。浏览器端只负责分类和归档过滤,不依赖服务端数据库。
站点部署简单、加载稳定,也保留了完整的 Git 版本历史。
每个来源会写入独立的原始抓取快照,同一天重跑覆盖旧产物而不是追加。排名结果同时缓存,使离线重放无需再次请求模型。
解析或选题出错时,维护者可以在不改变输入的前提下复现问题。
方法页列出 12 个首版信源、四档标准、三层去重和人工覆盖方式。日报条目还保留机器可读的 reason_codes,形成可审计记录。
读者能判断这份日报遗漏了什么,而不必盲目信任黑箱排序。
arXiv 的 cs.CL 与 cs.AI 当日条目进入候选池,但首版优先与 Hugging Face Papers 的每日榜交叉。重复论文会通过 arXiv ID 合并。
读者看到的是更可能影响实践的研究,而不是无差别论文目录。
GitHub 新仓库按 AI 主题与当日增星信号筛选,重要项目的 Release 则来自固定观察清单。代码、版本号和增星速度全部作为确定性信号。
读者既能发现新项目,也不会错过成熟基础设施的关键版本。
采集器按来源隔离错误,正文抽取失败会依次回退到 RSS 摘要和纯标题。只有所有来源均失败时,任务才会非零退出。
某个站点临时改版或返回 404 时,其他高质量信号仍能按时发布。
选题先按档位和客观信号补到 13 条,仅在某个分类为空且候选达到 notable 时补录。最多补两次,不用低质量内容凑齐版面。
日报保持主题覆盖,同时不牺牲最重要条目的位置。
维护者可按条目 ID 执行 drop、pin 与字段 edit。覆盖文件随代码提交,任何置顶、删除与改写都有明确版本记录。
前两周校准期间可以快速纠错,又不会引入后台系统和不可追踪操作。
每份日报自动拥有稳定的单日路径,归档页可在浏览器中搜索标题、摘要和标签。RSS 读取同一批 JSON,无需额外服务。
读者可以用自己已有的阅读器跟进,也能回看任意一天。
粗筛采用批处理与提示缓存,精排只处理前 40 条。成本不是主要约束,摘要质量与每天需要人工修正的误判数才是上线标准。
后续模型升级应以内容质量为依据,而不是为了省下少量调用费用。
这个分类今天没有入选条目。
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