返回资源列表

GitHub（作者 KKKKhazix／数字生命卡兹克） · KKKKhazix（数字生命卡兹克）

AIHOT：自己找热点、自己写日报的行业热点站框架

AIHOT：自己找热点、自己写日报的行业热点站框架是GitHub（作者 KKKKhazix／数字生命卡兹克）的免费开源项目（zh-CN）。前置条件：原站未说明代码阅读门槛：README 说“要改的东西几乎都在 site/ 和 industry/ 这两个文件夹里，代码基本不用动”，并建议把仓库交给 Claude Code、Codex 等 Agent 改造，作者自述“设计师出身，半年前还看不太懂代码”；了解命令行基本操作即可上手。

读懂并跑通一套基于 LLM 的资讯聚簇、打分精选、日报生成的完整工程框架，并能把它改造成自己行业的热点站。

打开官方课程
难度
见前置条件
类型
开源项目
语言
zh-CN
规模
1 个课节
内容费用
免费
动手
需要动手环境

使用限制

需本地安装 Docker 与 Node.js 24，并自备一个 OpenAI 兼容模型 API Key；无需学习平台账号。

练习与作业
OpenAI 兼容的模型 API Key（DeepSeek、千问、智谱等），生成标题摘要、打分与聚簇需要调用模型 API 调用产生的费用，网页未说明具体金额
内容提示
项目成熟度：README 明确说明作者不是专业开发者、设计师出身，代码是其与 AI 一起重写的，“一定还有写得不好的地方”，发现问题不保证很快回复。

第一次学这门课？先完成学前准备，把课程目录搭好。

每节课这样学

  1. 发提示词把下面的每课提示词发给 AI Agent，它会准备这一课的练习文件。
  2. 学官方课节打开对应课节学习，按提示从第一道练习做起；它不会替你写答案。
  3. 记进度学完让 AI Agent 在 progress.md 勾选，并把疑问整理到 questions.md。
每课提示词 · 每次学习前用
继续学习「AIHOT：自己找热点、自己写日报的行业热点站框架」。课程目录是 aihot-industry-hotspot-framework/（不知道完整路径就先问我）。
1. 读 progress.md，找到下一课；如果我指定了第几课，就准备那一课。
2. 打开这一课的官方页面和本地讲义，列出本课练习要用的工具、文件和样例数据。缺少的先告诉我，等我同意再安装或下载。
3. 在 lessons/ 对应的课节文件夹里准备好练习：exercises/ 里给每道题建一个文件，写上题号和题目原文链接，不写答案；已有文件保留，样例数据放到 data/。拿不到官方题目或起始代码时记录限制，不编造替代品。
4. 按 README 运行开课时生成的自检脚本或在线检查清单，并检查本课新增工具能否正常使用。
5. 告诉我：本课先读哪几节、从哪道练习开始、大约需要多久。我学完后，帮我在 progress.md 勾选并把问题整理到 questions.md。

边界：
- 需要管理员权限、会产生费用或需要填写密钥的操作，先告诉我原因，等我同意。密钥由我在本机配置，不发到聊天，不写进笔记或版本库；原项目需要 .env 时确认已被 Git 忽略。
- 不替我写练习或作业答案，也不替我提交。我卡住时只给提示；我明确要求时才给解答。
- 只下载许可允许个人保存的材料；其余只放链接。不把未运行的命令说成成功。

课节共 1 节 · 官方顺序

  1. 01AIHOT 仓库主页（README：这是什么、怎么工作、跑起来、改成你的行业、文档、许可）

常见问题

免费吗？

免费：README 正文直接给出完整功能说明、运行命令与改造指引，代码以 MIT 许可证开源，未见付费墙。实践可能产生费用：网页写明需自备 OpenAI 兼容模型 API Key，调用模型完成打分、精选与写作，可能产生费用；部署文档「花多少钱」一节仅见标题，节选无正文，未说明具体金额。

需要什么基础？

原站未说明代码阅读门槛：README 说“要改的东西几乎都在 site/ 和 industry/ 这两个文件夹里，代码基本不用动”，并建议把仓库交给 Claude Code、Codex 等 Agent 改造，作者自述“设计师出身，半年前还看不太懂代码”；了解命令行基本操作即可上手。软件、账号与硬件：本机安装 Docker 与 Node.js 24，并准备一个 OpenAI 兼容的模型 API Key（README 示例为 DeepSeek，也支持千问、智谱）。

有中文吗？

本站记录的语言是zh-CN；是否有中文字幕或译本本站未核实，请以原站为准。

怎么开始？

从原始资源入口开始：https://github.com/KKKKhazix/AIHOT。本页“学前准备”列出环境与工具，“学习指南”给出开课提示词，可以在自己的电脑上按步骤开始。开课提示词尚未完整验证。练习与作业需要自备：OpenAI 兼容的模型 API Key（DeepSeek、千问、智谱等），生成标题摘要、打分与聚簇需要调用、模型 API 调用产生的费用，网页未说明具体金额。

来源与使用须知

收录时间
本站首次收录 2026-10-23
指南参考
课程主页

版权与转载

  • MIT：代码可自由使用和修改，需保留版权声明。原站说明
  • 本站只提供原始链接和学习指南，不转载、不镜像课程材料；引用时请注明原作者与出处。