GitHub-радар
Фреймворк сайта, который сам находит и пишет новости по твоей теме
AIHOT — открытый движок для сайта-самиздата: он сам собирает источники, оценивает новости и каждый день выпускает готовый дайджест.
Это код веб-сайта, который каждый день сканирует выбранные источники, с помощью языковой модели отбирает самое важное и пишет из этого заголовки и краткие дайджесты.
Когда пригодится
Пригодится, если хочешь свой тематический новостной сайт (по праву, HR, финансам, ИИ и т. п.) без найма редакции. Не нужен, если хватает ручного мониторинга новостей или нет доступа к API языковой модели.
Плюсы
- Работает на обычном компьютере, видеокарта не нужна
- Сам объединяет новости из разных источников в одну карточку
- Можно настроить под любую тему и свои критерии отбора
- Достаточно дешёвой языковой модели, дорогая не обязательна
Минусы
- По умолчанию сайт и промпты на китайском — придётся переводить
- Нужен платный API-ключ языковой модели, хоть и дешёвой
- Первая обработка новостей занимает около получаса
Как поставить — по шагам
- 1Установи Docker и Node.js 24 — без них сайт не поднимется.
- 2Клонируй репозиторий и запусти его через Docker командой из README, указав свой ключ модели.
- 3Получи API-ключ LLM с OpenAI-совместимым интерфейсом, например DeepSeek, Qwen или Zhipu GLM.
- 4Открой сайт на http://localhost:3000, админ-панель — на /admin.
- 5Отправь агенту текст из блока ниже, чтобы настроить источники и язык под свою тему.
- 6Проверь дневной дайджест на следующий день — первая обработка новостей идёт около получаса.
Текст для агента
Текст для шага с агентом — скопируй и отправь (Claude Code, Codex, любой):
Разверни AIHOT отсюда: https://github.com/KKKKhazix/AIHOT — подними через Docker по README, настрой под мою тему (я скажу, какие источники важны и что меня интересует) и покажи дневной дайджест на http://localhost:3000. Нужен ключ к LLM с OpenAI-совместимым API — спроси у меня, если потребуется.
Лёгкое: нужен обычный компьютер с Docker и Node.js, видеокарта не нужна. Вся работа модели идёт через API-ключ к любой совместимой с OpenAI LLM — например, DeepSeek, Qwen или Zhipu GLM.
Открыть на GitHub▌ Ещё находки