一句话总结
一个设计师出身、半年前还看不太懂代码的作者，把自己每天在跑的 AI 热点站 AIHOT（aihot.news）整个框架开源了——不是截图、不是「思路分享」，而是采集、预筛、两次独立评分、中文写作、事件聚簇、热度排序、日报成刊的完整实现，连每一句提示词的原文和入选门槛都在仓库里。9 月 28 日放出，两天拿到 3142 星、902 fork。作者在 README 里写得很直白：他做不了所有行业的热点站，所以把火种交出去，把信源换成你的、把精选标准换成你的 KnowHow，它就是你的行业热点站。
数据来源
- AIHOT 开源仓库：github.com/KKKKhazix/AIHOT（README、docs/ 各篇文档、industry/ 目录配置，MIT 许可证；星标与 fork 数为 2026-09-29 数据）
- AIHOT 线上站：aihot.news（首页、关于页、模型榜、性能实测页）
- 仓库内文档：《把它改成你的行业》《信源》《精选与校准》《事件归组与关系评测》《部署》《架构》《模型榜与 Codex 重置监控》
- 配图取自该仓库 docs/assets 下的官方图（含
-dark/-light两版，本文使用浅色版）
AIHOT 是什么：一个设计师和 AI 一起写了半年的站
先把身份说清楚，因为这件事跟很多「开源项目」的语境不一样。作者是数字生命卡兹克，自称设计师出身，README 里原话是「半年前还看不太懂代码，这套代码是我和 AI 一起重写的」。他做出来的 AIHOT 是一个 AI 资讯站：每天从一批信源里收资料，用大模型先筛一遍、再独立打两次分，挑出真正值得看的，写成中文标题和摘要；把不同来源说的同一件事聚成一个事件，按多少人在说排出热点；每天早上出一份日报。
所以这个仓库最反常识的地方在这里：它不是从框架出发想一个框架，而是从一个真的在跑的站里抽出来的一份快照。
作者自己列了三条「说在前面」，值得照着念一遍：
- 这不是一个精心打磨的通用框架，而是线上代码的快照，以后能同步多少不保证
- 仓库里没有 AIHOT 真正的信源名单和运营数据，只带了 18 个公开的海外 AI 资讯源做示范
- 不希望你用 AIHOT 的名字和 Logo——换上你自己的名字，它就是你的站
开源的是流水线，不是截图
大多数「开源一个站」的帖子给的是一张架构图加一句「欢迎交流」。AIHOT 给的是六步流水线的完整实现，而且每一步的标准都可改：
- 采集：RSS、网页列表、X、公众号、自己的脚本推送；同一篇只留一份
- 预筛：先问一句「这是不是这个行业的事」——宽进，只拦明显无关的
- 两次评分：同一把尺子独立打两次分，两次之和过门槛才入选
- 写作：中文标题、答案先行的摘要、推荐理由和标签
- 聚簇：不同来源报道的同一件事归到一个事件，后续进展挂在后面
- 热点与成刊：按独立来源数算热度，每天 08:00 出日报，另有周报、月报
第 3 步是整套流程里最值得抄的一步。**「同一把尺子独立打两次分」**本质上是用重复评估压掉单次调用的抖动——一次打分容易被措辞、位置、上下文长度带偏，两次独立打分再求和，门槛才有意义。而所有提示词都放在 industry/prompts/，改标准不用改代码。
事件聚簇与热度：为什么一家媒体发十篇也只算一次
第二个值得单独看的是它的热度算法，因为它和大多数「热搜聚合」的逻辑是相反的。
聚簇的判定分两步：先用标题摘要的向量在最近两周里找候选报道，再让模型判断两篇是同一件事、后续进展，还是两件事；拿不准的合并，然后换一家模型再确认一遍。人工改过的归属不会被覆盖。
热度则按事件算，不按文章算：48 小时内每个独立来源只计一次，24 小时减半。这意味着——
- 重复抓取不会多算
- 一家媒体发十篇也只算一次
- X 上的讨论同样计入独立来源
所以排在前面的，是「真的有很多人在说的事」，而不是「某家号发得最勤的事」。这个设计直接决定了一个热点站的可信度，也是自建站最容易做歪的地方。
六种信源，一天三份刊
信源侧它支持六种：RSS、网页列表、JSON 接口、X 账号、微信公众号，以及你自己脚本推送进来的内容。信源还分级（官方一手 / 媒体个人），抓取频率按产出自动调整——产出高的抓得勤，产出低的不浪费请求。
成刊节奏是固定的：每天 08:00 日报、每周一 周报、每月 1 日 月报，按分类分节、带导语。站内还提供公司、方向、内容形态三类主题页，以及标题摘要搜索和全文相关搜索。
注意截图里的站名是 MyHOT——那是作者用仓库自带的示范信源在本地跑起来的样子。作者在 README 里也特别说明：仓库没有附送 AIHOT 真正的信源，所以「看起来不一样」是正常的，你喂什么它长什么样。
顺带藏了一个彩蛋：模型榜
仓库里带了两个「AI 专属模块」，其他行业一个开关就能关掉：一个是模型榜，一个是 Codex 重置监控。
模型榜的逻辑是「汇总多家公开评测、方法公开」，不是自己跑分。它会把多家机构的评测证据按共同证据排名，同时把价格换算成人民币列在旁边——这一点对国内读者比单纯的跑分更有用。
截图里可以看到它标注的口径：19 项评测、8 家机构，数据更新时间 09/29 06:51；前三名分别是 Claude Opus 5.5（共识指数 82.5）、Claude Fable 5.1（81.0）、GPT-6 Astra（80.9），每一条都带着「持续积累」或「证据敏感」的证据标记。榜单页面同时也产出接口，所以它既是给人看的，也是给 Agent 读的。
性能：服务器生成一个页面，中位数 10 毫秒
自建热点站最常见的翻车点是「聚合完了打不开」——一次请求要去问十几个外部源，页面就废了。AIHOT 的做法是把抓取和渲染彻底分开（后台进程采、页面只读库里已处理好的数据），所以线上实测是这样：
页面中位数 10 毫秒、95% 在 50 毫秒内；接口中位数 6 毫秒、95% 在 12 毫秒内；文章页 95% 在 14 毫秒内。图里那条虚线标的是「0.1 秒：人感觉不到等待的大致界线」——它的三个指标全都远远落在左边。当然作者也提醒了：这是线上实测，你的站快不快，取决于你自己的服务器和数据量。
怎么跑起来：Docker 加一个 OpenAI 兼容的 key
上手门槛比想象中低。官方给的三条命令：
git clone https://github.com/KKKKhazix/AIHOT.git myhot
cd myhot
node scripts/init-env.ts --llm-key <你的模型 API Key>
docker compose up -d --build
前置条件只有两个：装好 Docker，以及一个 OpenAI 兼容的模型 API Key——README 明确写了 DeepSeek、千问、智谱都可以，这对国内用户是实打实的友好。起来之后访问 http://localhost:3000，后台在 /admin，管理员密码在 .env 的 ADMIN_PASSWORD 里。一两分钟后开始有内容，第一次导入的资料大约半小时处理完。
技术栈是 Node.js 24 + TypeScript + React Router（服务端渲染）+ Fastify + PostgreSQL + pg-boss + Tailwind CSS + Docker Compose。中国大陆服务器、域名与 HTTPS 配法另有一篇《部署》文档。
改成你自己的行业：只动 industry/ 一个文件夹
这是整个仓库最「产品化」的一处设计——要改的东西几乎全在一个文件夹里，代码基本不动。
作者给的最省事路径是：打开你的 Agent（Claude Code、Codex 都可以），把仓库交给它，然后说一句——
请读 AGENTS.md 和 docs/customize.md，把这个站改成「法律」行业的热点站。
我关心的是：……（你想盯哪些信源，你觉得什么消息重要、什么不重要，越具体越好）。
他同时把最该花时间的地方点破了：真正值钱的不是代码，是评分标准和门槛。 拿一两百条你自己标注过的资料，用 scripts/eval-selection.ts 跑一遍，看它选得准不准，再回去改 prompts/selection-score.md。换句话说，这个仓库交给你的是机器，行业 KnowHow 得你自己往里灌——这也正是他开源的理由：他不懂你的行业。
给 Agent 用，也是给行业用的
值得一提的还有它的出口设计：同一份内容，既给人看，也给 Agent 用。官方提供的对外出口包括：
- RSS：精选、全部、全文、日报四路（日报单独有 RSS，可以直接喂给别的工具）
- 公开 API
- MCP：可以把整个热点站接进你自己的 Agent
llms.txt：把站点说明按 Agent 友好的格式暴露出来
这件事的意义是：一个行业热点站如果只做成「网页」，它的上限就是「你自己去看」；做成有 RSS + API + MCP 的源，它才能变成别人流水线里的一个环节。而 MCP 与 llms.txt 这两个出口，恰好是 2026 年之后越来越多工具站的标准动作——AIHOT 把它当默认项做了。
几句诚实的话：这是一份快照
如果你打算拿它改自己的站，有三件事最好提前接受：
- 它是快照，不是持续维护的框架。 作者明说来自线上代码，以后的更新「尽量同步」但没法保证
- 它不带信源。 仓库里那 18 个海外 AI 资讯源只是让你能跑起来看效果，真要用得自己攒
- 它的「AI 气息」很重。 模型榜、Codex 重置监控这类模块是给 AI 行业准备的，别的行业记得关掉
但反过来看，这几条也是它区别于「框架」的地方：框架只告诉你该怎么组织代码，快照告诉你的是「一个真跑的站长什么样、每一句提示词具体怎么写」。 后者通常更难拿到。
谁该上手
- 想给自己的行业做热点站的人：法律、HR、金融、贵金属、医疗——作者在 README 里点名过这些朋友，正是他开源的原因
- 做内容矩阵/资讯号的团队：它把「采集 → 精选 → 中文标题摘要 → 成刊」做成了一条可复用产线，比手动刷信息流便宜得多
- 想学「提示词工程怎么做成系统」的人：两次独立评分 + 门槛 + 用标注样本校准，这套方法可以搬到任何筛选场景
- 已经在用 RSS/自建信息流的人：把它当成一个升级版的信息路由器，MCP 出口可以接进自己的 Agent
可以先观望的：不打算长期维护、只想「装一个就自动出内容」的人——它省的是工程活，不省「你的行业什么才算热点」这道判断题，而那部分只能你自己回答。
总结
- 9 月 28 日 AIHOT 把整个框架开源（MIT），两天 3142 星、902 fork；给的是流水线，不是截图
- 六步流程全部公开：采集 → 预筛 → 同一把尺子独立打两次分 → 中文写作 → 事件聚簇 → 热点与成刊，提示词与门槛都在
industry/ - 热度按事件算，不按文章算：48 小时内每个独立来源只计一次、24 小时减半，所以「一家媒体发十篇」不会刷榜
- 六种信源 + 每天 08:00 日报，并提供 RSS / 公开 API / MCP /
llms.txt四个 Agent 出口 - 门槛不高：Docker + 一个 OpenAI 兼容的 key（DeepSeek、千问、智谱都行），改行业只动
industry/一个文件夹 - 最诚实的一点：这是一份线上快照、不带信源、也不带作者的运营数据——行业 KnowHow 得你自己写进评分标准里
图片出处：封面与「industry/ 文件夹」示意图由 UU AI Hub 自制；其余配图取自 AIHOT 开源仓库的官方图（docs/assets，浅色版），作者为数字生命卡兹克。数据来源为 AIHOT 仓库 README 与 docs/ 文档、aihot.news 线上站，星标与 fork 截至 2026-09-29。
