AI 行业雷达

为什么需要它

AI 行业信息散落在官方公告、社区热帖、融资新闻和监管文件里，手动整理一份能长期追踪的日报往往要花掉大半天。更麻烦的是重复——昨天报过的事，周报里又出现一遍；一条未经验证的传闻混进主榜，整份报告的可信度就被拉低。

ai-industry-radar 把这件事变成固定流水线：按日报、周报、月报、季度报的节奏，从公开网络检索、去重、分类，最终落成一份中文 Markdown 报告。

它如何工作

核心是一次「算窗口 → 检索 → 清洗 → 成稿」的循环：

• 初始化：运行 scripts/init_report.py，按周期算出时间窗口（daily 24–48h、weekly 7d、monthly 30d、quarterly 90d），在 reports/ 下建目录，返回文件路径与标题。
• 六维检索：从 references/sources.md 读取 A–F 矩阵——周报 Newsletter、社区热度、产品与模型发布、融资商业、研究突破、监管政策。硬性门槛是总检索不少于 8 次、六维全覆盖。
• 交叉验证：URL 归一化去重，跨平台出现 2 次以上标为大热点；只有单源或传闻的事件进观察名单，不占主榜。
• 成稿：套用 references/report-templates.md 对应模板，开篇给出国内外双列速览表，每条标注热度星级与来源链接，末尾附检索统计。

四种周期不是同一件事的四份拷贝。周报及以上会读取近 30 天的已报事件缓存做跨期去重，避免与日报重复。深度分三档：quick 8–12 条、standard 15–25 条、deep 25+ 条且每条都要带分析。

支持主题过滤：--topic 「视频生成」 会把六维关键词收窄到单一赛道，产出独立文件而不覆盖全量日报。

适用边界

它不实时监听推送，每份报告只是触发时刻的一次检索快照。不做股价分析和投资建议，模型对比到架构层面为止，不展开代码级解析。中文信息密度优先，国外事件以翻译摘要为主。

可靠性上有明确的降级链：某维连续失败就换词重试一次，仍失败则跳过该维并在报告中标注；总检索不足 8 次或有效事件少于 5 条时不落盘，改为对话摘要模式。脚本初始化异常时手动算窗口，写入失败则只输出到对话。任何环节出错都会主动说明发生了什么、怎么处理的、对结果有什么影响。

运行期不执行任何代码或命令，不读写系统路径和凭据文件，不依赖第三方 API Key。