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解决什么问题

每天打开技术社区，满屏都是「重磅」「颠覆」，但真正值得读的内容往往被淹没在标题党、培训广告和未经证实的传闻里。AI 行业节奏快，一次融资、一个版本更新、一条监管新规都可能影响技术选型，但人工筛选的成本很高：你得先分清信源是否可靠，再判断是不是旧闻翻炒，最后还要花时间提炼要点。

ai_news_assistant 的目标是把这一轮重复劳动自动化：从全网检索到生成一份结构化的中文早报，中间所有的清洗、筛选、去重、分类环节都有明确规则，而不是靠模型自由发挥。

它如何工作

核心流程分为四步：

• 采集与抓取：先按关键词做全网检索，再对高价值链接逐页抓取正文，记录标题、来源、发布时间和链接。
• 硬性筛选：只保留近 24 小时内容，按信源优先级过滤营销软文和无实锤传闻，同一事件只保留一条最权威来源。
• 分类归档：有效资讯归入四大板块——模型&产品发布、投融资动态、AI政策法规、前沿科研突破，每条摘要控制在 80—150 字。
• 输出与推送：生成 Markdown 简报保存到 ./data/ 目录，同时推送精简版到微信，最后输出一条包含检索量、过滤量、归档路径的执行日志。

筛选规则比较克制：原文没有披露的字段一律写「原文未披露」，禁止猜测模型参数、融资金额或政策条款；事实与观点分开；空分类必须标注「今日暂无相关动态」，而不是用无关内容凑数。

适用边界与注意点

• 时间窗口固定为 24 小时，不适合做周报回顾，除非你用「查看本周AI简报」手动触发汇总。
• 效果取决于检索和抓取环节可用，网络不通或页面反爬时，日志会记录异常数量但不会让任务中断。
• 它不负责判断资讯的长期价值，只做事实层面的筛选与归类，投资或技术决策仍需人工判断。