ne0juan/ai-paper-daily：全自动中文 AI 资讯站开源

每天 10 分钟，看懂 AI 圈的人在想什么、行业在往哪走。在线阅读：https://dailyaibot.com

一个全自动的中文 AI 资讯站：每天北京时间 08:00 / 13:00 / 19:00 抓取、筛选、翻译、存档，只收**今天和昨天（T / T-1）**发布的内容。

今日风向：大模型把当天内容归纳成 3–5 条趋势判断，每条附出处
资讯与观点：量子位、极客公园、IT 之家等中文媒体（约 7 成）+ Sam Altman、Dario Amodei、Karpathy、Paul Graham、宝玉等 30 余位业内人物的博客 + OpenAI / Anthropic / DeepMind / DeepSeek / xAI 官方发布
热门项目：GitHub 上正在走红的 AI 开源项目（Skills、MCP、智能体框架…），附上手提示
架构 · 评测：模型架构、智能体 harness、评测方法与新基准（科学空间、Lilian Weng、Sebastian Raschka、METR、arXiv…）
论文：每天只留讨论度最高的 1–2 篇，附白话解读和中文全文链接
原文存档：论文 PDF / 文章渲染成 PDF 托管在站内，国内网络也能打开

零服务器：GitHub Actions 定时运行，Cloudflare Pages 免费托管，大模型默认用 DeepSeek（每天成本约几毛钱）。

GitHub Actions (cron ×3/天)
  ├─ radar/sources.py   RSS / 列表页 / HF Daily Papers / Hacker News / GitHub Trending / arXiv 检索
  ├─ radar/scoring.py   规则分：来源权威度 40% + 热度 30% + 多源交叉 12% + 机构 8% + 新鲜度 10%
  ├─ radar/llm.py       大模型审稿：质量 1-10、中文标题/观点提炼/白话解读/上手提示、「今日风向」
  ├─ radar/mirror.py    原文存档：论文下载 PDF，文章用无头 Chromium 渲染成 PDF
  ├─ data/              每日精选 JSON（提交回仓库，天然就是历史档案）
  └─ scripts/build_site.py → dist/ → Cloudflare Pages（wrangler）→ scripts/smoke.py 线上冒烟测试

部署你自己的一份

Fork 本仓库，在 Actions 页启用工作流。
在 Settings → Secrets and variables → Actions 添加：
- CLOUDFLARE_API_TOKEN（必需）：Cloudflare API Token，权限含 Account · Cloudflare Pages · Edit。
- LLM_API_KEY（推荐）：DeepSeek 等 OpenAI 兼容接口的 Key；不填则退回规则打分 + 免费机器翻译。
Actions → Radar scan & deploy → Run workflow。首次运行会自动创建 Pages 项目并部署到 <项目名>.pages.dev。
数据源、每期篇数、各栏目配额、时效规则都在 config/sources.yaml。
绑定自己的域名：Actions → Bind custom domain，再在域名 DNS 处把 @ 和 www CNAME 到 <项目名>.pages.dev。

大模型

默认走 DeepSeek deepseek-chat（OpenAI 兼容接口）。要换模型：在仓库 Variables 里设 LLM_PROVIDER / LLM_BASE_URL / LLM_MODEL（Anthropic、OpenAI、Kimi、通义等均可）。没有 Key 时自动退回：规则打分 + 免费机器翻译（标「机翻」）。

其他可选配置

X_BEARER_TOKEN（Secret）：接入 X 官方 API，抓取 config/sources.yaml 里账号推文中的论文/文章链接。
CLOUDFLARE_ACCOUNT_ID（Secret）：不填则用 Token 自动发现。
PAGES_PROJECT（Variable）：Pages 项目名，默认 ai-paper-radar。
数据源、每期篇数、阈值、PDF 保留天数：改 config/sources.yaml。
只让特定人访问：Cloudflare Zero Trust → Access 给域名加邮箱规则。

测试

pip install -r requirements.txt && python -m playwright install chromium
python -m unittest discover -s tests -t . -v

tests/test_unit.py：解析器、去重合并、打分、LLM 输出容错（离线 fixtures）
tests/test_pipeline.py：完整跑三期 → 不重复入选、论文每天 ≤2 篇且取最热 → 构建站点 → verify_dist 校验
tests/test_e2e.py：Chromium 驱动真实页面：阅读顺序（风向→必读→三刊→论文）、不重复、「新」标记、往期切换、雷达跳转、PDF 可下载、设计质检全部通过，并截图
scripts/verify_dist.py：部署前闸门（文件数/大小限制、坏 PDF、数据一致性）
scripts/smoke.py：部署后线上冒烟（新版本已生效、PDF 以 application/pdf 可下载）
Probe sources 工作流：每周体检所有数据源，原始响应可用于刷新 fixtures

CI 日志、截图、每次扫描报告都会发布到 reports 分支。

手动触发

Actions → Radar scan & deploy → Run workflow（可指定时段，或只重新部署）。

阅读逻辑

今日风向：大模型把当天内容归纳成 3–5 条趋势判断，每条附出处。
今日必读：全天最值得读的 3 条（不含专栏和论文）。
晚间刊 → 午间刊 → 晨间刊：从新到旧，同一条只出现一次；上次访问后新增的标「新」。
热门项目 → 架构 · 评测：两个专栏各有独立配额，不挤占资讯名额。
论文：每天只留讨论度最高的 1–2 篇，附白话解读和「中文全文」（幻觉翻译）。
观点类卡片以人物为先（姓名｜身份）；「读原文」默认打开本站存档 PDF。

设计质检

scripts/design_qa.py 以端传媒、FT中文网、少数派的正文排版与 W3C《中文排版需求》为标准，自动测量：正文 ≥16px、行高 1.7–1.95、每行 28–42 字、中文不斜体、中英文间留空、对比度（正文 ≥7:1、辅助 ≥4.5:1，含暗色）、字号阶梯 ≤8、手机触控 ≥44px、首屏可见头条、无横向滚动、卡片信息不重复。CI 中不达标即失败；每次部署后对线上站点再测一次，报告在 reports 分支。

许可

代码以 MIT 协议开源。站点收录的文章、论文及存档 PDF 版权归原作者所有，仅供学习交流；如有侵权请提 Issue，会尽快移除。

欢迎提 Issue / PR 推荐数据源（尤其是中文一线从业者的博客），候选源放在 config/candidates.yaml，每周由 Probe sources 工作流自动体检。