AIHOT：行业资讯筛选与成刊框架

原研究日期：2026-10-01；资料核对：2026-10-13。研究对象：KKKKhazix/AIHOT。 本文只修订研究笔记，不改本站历史新闻、新闻任务或发布配置。

一句话定性

AIHOT 把采集、筛选、结构化、写作、事件归组和成刊放在一条可配置流水线里。 换信源和行业标准，就可以研究自己的资讯站；但它更像需要校准的编辑部，不是输入一堆网页就自动获得可信新闻的机器。

作者说明，公开仓库是线上引擎的导出，不能保证每次线上变化都同步；真实运营信源和一部分 AIHOT 专属功能没有包含在内。因此，开源仓库、演示站和未来 fork 的表现不能互相代替。

关键纠错：两次评分不是 AND 门

当前精选说明写的是：

score1 + score2 >= 2 × threshold

即两次评分的平均达到按信源分级设置的门槛；不是每次都必须分别达标，也不是取较高分。页面显示分数为平均后向下取整。原文及旧图的“两次都达标”已经不准确。

例如门槛 60 时，80 与 40 的和达到 120，满足这一分数条件；是否真正精选还要经过预筛、材料充分性及归组去重。这是说明现行规则的算例，不是模型质量实验。

“独立打两次分”是两次请求的流程安排，不保证统计独立、排除相同偏差或判断为真。应评估它是否减少了目标场景的误选和漏选，而不是把调用次数当作事实核查次数。

流程不只是六个连续盒子

• 同一网址和内容先判重；缺少可靠日期或只有标题的普通文章，按当前文档可能等待补料，不应凭空生成新闻。
• 预筛挡掉明显无关材料，评分与结构化各有职责。
• 结构化提取主体、行为、时间及原文条件；写作依赖这些材料，但提示词约束仍可能失败。
• 分数够了也要等待归组与新信息检查，不能把超时或模型失败当作自动放行。
• 日报按规则编排；周报/月报汇编既有日报，模型只参与文档指定的总述和导读，不能把所有刊物都说成整份由模型自由创作。

实际步骤和默认时间以精选与校准文档为准，不继续把“早上 8 点”当作所有部署的固定时区和必定出刊保证。

事件、热度与证据要分开

归组文档区分同一次发生、同一故事的后续、仅有关系、不同事件。候选可由向量召回，也可在未配向量服务时使用文字重合度；复核可以另配模型，不是每次都必须换一家供应商。

README 的热度规则按事件、独立来源和时间衰减计算。多个来源都报道，不等于多个独立证据都核实了事实：同源转述、通讯稿和错误转载仍会放大同一说法。热度是关注度信号，不是真实性分数，也不是金融或政策结论。

定制面现在是 site/ 与 industry/

原文把 industry/ 说成唯一入口、把 industry/site.ts 当作站点配置，已过时。当前README把定制面分为：

配置化降低一些改造成本，但定制连接器、界面或权限仍可能需要代码。“代码成为常量、完全不用改”只是比喻，不是承诺。

怎么研究与校准

先按官方部署说明准备 Node、Docker、数据库和模型配置，并安全编辑密钥；原文把真实 Key 放进 --llm-key 命令的做法可能留下 shell 历史或进程参数记录，不作为推荐安全示例。本文没有部署、消耗模型额度或跑采集。

接着选少量获准使用的信源，自行标注“该选/不该选/两可”，区分开发集与留出集。看查准率、查全率和覆盖率，还要把模型失败算入完整准确率；不能只展示成功输出的高分。归组评测另有关系样本集，不与选稿准确率混算。

公开评测工具的存在不等于本次已经运行；README 中页面毫秒数字是作者特定部署口径，不是一般页面加载速度或本站 fork 的性能保证。

数据、品牌与发布边界

代码 LICENSE为 MIT，需保留相应通知。它不授予新闻全文、图片、第三方信源、AIHOT 名称或 Logo 的使用权；作者也明确要求更换品牌。

采集和自动写作涉及平台规则、个人信息、材料版权及错误传播。即使只在团队内部使用，也不能先宣布“合规没问题”。对外公开前，逐项确认来源、授权、事实、引用和实际业务要求，必要时由专业人员判断。

保险例子应读当前监管机构等官方发布渠道；不能把已变更的机构名或未经核实的“裁判文书网 RSS”当作可直接接入接口。技术、地方政策、金融等场景都要按各自权威来源校准，不用统一提示词替代专业判断。

一句话总结：最值得借鉴的是把选稿标准、来源和评测显式化；自动化加快的是处理流程，不是自动取得真实性、转载授权或发布资质。

本次资料核对覆盖官方 README、精选、归组和许可证；未验证线上服务、采集结果、完整预算熔断或模型效果。