想搭一个自动追热点的行业日报站？GitHub 4000 星开源框架 AIHOT 三条命令跑起来

做垂直行业的资讯站或自媒体，最消耗时间的不是写，而是"每天早上刷十几个信息源"。刷完还得挑、还得写摘要、还得判断哪条是真热点哪条是软文。市面上用大模型自动聚合热点的产品不少，但绝大多数是黑箱：它凭什么选这条？筛选标准是什么？你想改成自己行业的规则，无从下手。

最近在 GitHub 热榜上看到一个挺有意思的开源项目 AIHOT（https://github.com/KKKKhazix/AIHOT），4000 多星，MIT 协议。它把作者自己正在线上运行的热点站完整搬了出来——网站、后台、采集流程、聚簇算法，最关键的是所有提示词的原文和入选门槛全部公开。官方演示站就是 aihot.news，跑起来的效果可以先看一眼。

它是怎么工作的

整个流水线分五步，每一步的逻辑都写在仓库文档里：

1. 采集：支持六种信源类型，RSS、网页、API 都能接，仓库自带 18 个海外 AI 资讯源做示范，跑起来就能看到效果；
2. 初筛：每条资料先过大模型筛一遍，把明显不值得看的过滤掉；
3. 两次独立打分：剩下的资料用不同提示词独立打两次分，双保险防止模型一次抽风放水；
4. 事件聚簇：不同来源报道同一件事的，聚成一条事件，而不是刷屏十条重复内容；
5. 热度排序：按有多少个独立信源在说这件事排热点榜，每天早上生成一份中文日报。

产出形式也齐全：站内日报、RSS 订阅、公开 API，甚至带 MCP 接口——你可以让自己的 AI 助手直接读这份热点数据。

三条命令跑起来

部署门槛不高，一台装了 Docker 的机器加任意一个 OpenAI 兼容的模型 API Key（DeepSeek、千问、智谱都行）：

```bash

git clone https://github.com/KKKKhazix/AIHOT.git myhot

cd myhot

node scripts/init-env.ts --llm-key 你的模型APIKey

docker compose up -d --build

```

打开 http://localhost:3000 就是站点首页，后台在 /admin 路径，管理员密码在 .env 文件的 ADMIN_PASSWORD 字段里改。一两分钟后开始进内容，第一批资料处理完大约半小时。技术栈是 Node.js 24 加 TypeScript、PostgreSQL 和 Docker Compose，React Router 服务端渲染，整套东西没有 exotic 组件，普通 VPS 就扛得住。

想把模板换成自己的行业，照着仓库里的 customize.md 文档一步步来：改站名、改分类、换信源、调提示词、设入选门槛、换品牌视觉。作者反复强调一句话：把信源换成你的，把精选标准换成你的 KnowHow，它才是你的站。

上线前过一遍这份清单

• 别沿用 AIHOT 的名字和 Logo，它们不在 MIT 许可范围内，代码随便用，品牌不行；
• 示范信源是海外 AI 资讯源，正式上线前务必换成你自己领域的源，内容定位才成立；
• 服务器要部署在中国大陆或需要配域名和 HTTPS 的，deploy.md 文档里有专门章节；
• 算一下 Token 账：每条资料要过一次初筛加两次独立打分，信源量大了模型调用量线性上涨，选个便宜够用的模型比堆贵模型更划算；
• 它是快照式开源，作者没承诺每次线上更新都同步，重要改动自己留意仓库。

两点观察

第一，作者在 README 里自我介绍是设计师出身，半年前还看不太懂代码，这套框架是和 AI 一起重写的。这件事本身比框架更有说服力：领域 KnowHow（知道什么值得看、门槛怎么定）加上 AI 写码，已经足够一个非职业开发者交付一个完整的全栈产品。代码能力在贬值，判断力在升值。

第二，这类热点聚合站真正的壁垒从来不是技术——框架开源了谁都能跑——而是你的信源名单和精选标准。换句话说，工具已经免费了，剩下值钱的只有你对某个行业的品味和信息嗅觉。想做行业内容站的，不妨先把信源清单列出来再动手。

对独立站长和想做行业垂直内容的人来说，这是个可以直接抄作业的起点：三条命令起服务，一个周末换皮上线，剩下的功夫全花在选源和调标准上。