一句话：伯乐News雷达（ai-news-radar）是由 LearnPrompt 团队开源的 AI 资讯智能筛选系统。在信息洪流中，真正的智慧不是收集更多，而是过滤得更好。
一、这是什么？
伯乐News雷达（ai-news-radar）是由 LearnPrompt 团队开源的 AI 资讯智能筛选系统。核心解决一个问题：AI 新闻太多，重复太多，噪音太多——你不需要更多信源，你需要一个帮你筛信源的工具。
项目名字取自"千里马常有，而伯乐不常有"——信息源（千里马）到处都是，但能判断哪些值得追、怎么接最稳定的工具（伯乐），此前没有。
| 维度 | 数据 |
|---|---|
| 项目名称 | ai-news-radar（伯乐Skill） |
| GitHub 仓库 | github.com/LearnPrompt/ai-news-radar |
| 在线体验 | learnprompt.github.io/ai-news-radar/ |
| 开源协议 | MIT |
| 更新频率 | 每30分钟自动刷新 |
| 默认信源 | 22个（可扩展至150+） |
| 部署方式 | GitHub Actions + GitHub Pages，零服务器 |
二、核心能力：伯乐"看马三绝招"
第一招：智能识别最优接入方式
伯乐不会傻打开网页硬扒文本。它会先分析一个信息源，判断最稳定的接入路径是什么：有 RSS？优先走结构化订阅。有公开 API？走 API 拿数据。有 Skill 接入？直接装 Skill。都没有？用 Jina 兜底读静态页面。需要登录态？走 Agent 邮箱订阅。
| 信源类型 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 官方RSS/changelog | 官方发布的RSS订阅、产品更新日志 | OpenAI Blog、Anthropic Blog |
| 私人OPML/RSS | 用户自己的RSS订阅列表 | 个人Feedly导出 |
| 公开GitHub feed/JSON | GitHub公开动态、开放API | Follow Builders JSON |
| 公开页面 | 公开网页内容 | TechURLs、Info Flow |
| AgentMail邮箱订阅 | 通过邮箱订阅的新闻邮件 | 各类AI Newsletter |
| X API | Twitter/X API接入 | 开发者账号 |
| Skill接入 | 已封装为Skill的信息源 | AI HOT Skill |
| REST API | 网站提供的公开API | AI HOT /api/public/items |
第二招：分层筛选，一手源+聚合源双重架构
伯乐不是把所有源一锅炖，而是分两层：
| 层级 | 角色 | 代表信源 |
|---|---|---|
| 一手源 | 保障信息可信度 | OpenAI、Anthropic、Google DeepMind |
| 聚合源 | 拓展信息覆盖面 | TechURLs、Buzzing、Info Flow |
一手源负责准，聚合源负责全。两层配合，既不会漏重要信息，也不会被二手转述误导。
第三招：7天观察期 + 65%差异过滤
这是伯乐最核心的质量把控机制：
- 7天观察期：新接入的信源不会立即上线，先观察7天，看它能否稳定输出内容
- 65%差异阈值：7天内，新信源与现有信源的内容差异必须大于65%才保留
- 信源健康检查：持续监控每个信源的可用状态，坏了的自动跳过
"22个默认信源里没有一条是冗余的，每条都在提供独特价值。"
三、技术架构
| 维度 | 实现 |
|---|---|
| 部署方式 | 纯静态，GitHub Pages，无后端依赖 |
| 数据格式 | 静态JSON文件，100%自持 |
| 自动更新 | GitHub Actions 每30分钟运行 |
| 多语言 | 中英文双语 + AI术语翻译修正表 |
| 私有信源 | 支持 Base64 编码存入 GitHub Secrets |
| 扩展性 | OPML格式 RSS 自定义订阅 |
四、怎么用？四种方式
方式一：在线浏览（零门槛）
直接打开 learnprompt.github.io/ai-news-radar/，无需安装、无需注册，看到的就是最近24小时精选AI资讯。
方式二：安装雷达Skill（零API、零Key）
把以下指令丢给你的 Agent（Codex / Claude Code / OpenClaw / Hermes 等）：
方式三：Fork 仓库自定义（开发者）
Fork github.com/LearnPrompt/ai-news-radar，修改 feeds/follow.example.opml，开启 GitHub Pages，GitHub Actions 自动每30分钟更新。
方式四：关注"伯乐精选"
在线页面中有"伯乐精选"板块，展示经多源验证的趋势信号——同一事件被多个独立信源报道时才会出现在这里，可信度最高。
五、X API 成本优化（开发者关心）
伯乐对 X API 调用做了三重优化：
- 只看过去24小时：不拉历史，保留备份去重
- 每账号最多3条：同一账号一天最多保留3条新推文
- 过滤无效内容：去掉转发和回复
成本：满额返回125条/天，约 $0.625/天，不到5块人民币。
六、多语言支持
| 能力 | 说明 |
|---|---|
| 原生支持 | 中英文双语 |
| AI翻译 | 11种语言自动翻译 |
| 术语修正 | 内置术语修正后处理表，自动修正Google翻译的AI术语错误 |
术语修正示例："快速工程" → "提示工程"、"快速词" → "提示词"。
七、项目演进：四次迭代
| 阶段 | 做法 | 问题 |
|---|---|---|
| 第一阶段 | RSS泛滥，全量订阅 | 被信息淹没，大量重复 |
| 第二阶段 | AI预处理去重总结 | 丢失信源属性，无法判断可信度 |
| 第三阶段 | AI News Radar固定页面 | 无法满足个性化需求 |
| 第四阶段 | 伯乐Skill，智能筛选信源 | 当前版本，解决以上所有问题 |
"真正的安全感不来自信息量，而来自判断力。AI让获取信息成本越来越低，选择信源、保留原始来源、判断哪些值得追，这些事情更重要。"
八、适合谁用？
| 用户类型 | 使用方式 | 价值 |
|---|---|---|
| AI爱好者 | 在线浏览 | 每天3分钟掌握AI圈大事 |
| 开发者 | Fork仓库自定义 | 打造专属资讯雷达，数据100%自持 |
| Agent用户 | 安装雷达Skill | 零API零Key，让Agent自动播报AI资讯 |
| 内容创作者 | 关注伯乐精选 | 获取经多源验证的趋势信号，找选题 |
九、总结
伯乐News雷达的核心价值：
- 不是"收集更多"，而是"过滤得更好"
- 不是"更大的聚合站"，而是"更聪明的筛选器"
- 不是"给你500个源全盘接收"，而是"帮你从500个里挑出最适合你的10个"
在信息洪流中，真正的智慧不是收集更多，而是过滤得更好。