여러 소스에서 뉴스를 수집하고 점수를 매겨 중복을 제거한 뒤, 영어와 중국어로 데일리 브리핑을 작성하는 셀프 호스팅 Python 파이프라인입니다.
KKKKhazix/AIHOT
직접 소스와 큐레이션 기준을 설정해 뉴스를 수집·필터링·분류하고 매일 다이제스트를 발행하는 셀프 호스팅 프레임워크입니다.
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어떤 프로젝트인가요?
AIHOT은 큐레이션 뉴스 사이트를 위한 엔진입니다. RSS 피드, 웹 목록, JSON API, X 계정, WeChat 공식 계정, 직접 전달한 콘텐츠에서 자료를 가져온 뒤 LLM으로 항목을 사전 필터링하고, 서로 독립적으로 두 차례 점수를 매겨 중국어 제목과 요약을 작성합니다. 여러 매체가 같은 사건을 보도하면 하나의 사건으로 묶으며, 트렌드는 기사 수가 아니라 해당 사건을 다룬 서로 다른 출처 수를 기준으로 순위를 매깁니다.
프롬프트, 선택 기준치, 점수 산정 로직은 저장소의 일반 파일로 관리하므로 코드를 수정하지 않고도 특정 업계에 맞게 편집 기준을 바꿀 수 있습니다. 기술 스택은 Node.js 24, TypeScript, 서버 사이드 렌더링을 지원하는 React Router, Fastify, PostgreSQL, Docker Compose입니다. 에이전트가 사용할 수 있도록 RSS 피드, 공개 API, MCP 서버, llms.txt도 제공합니다.
데모용으로 해외 AI 뉴스 공개 소스 18개가 포함되어 있습니다. 설정하려면 Docker와 OpenAI 호환 모델 API 키가 필요합니다.
핵심 기능
- 01RSS, 웹 페이지, JSON API, X 계정, WeChat 계정, 직접 전달한 콘텐츠에서 자료를 수집합니다.
- 02LLM으로 항목을 사전 필터링하고, 선정 전에 두 차례 점수를 매깁니다.
- 03같은 사건에 대한 보도를 묶고 서로 다른 출처 수를 기준으로 트렌드 순위를 매깁니다.
- 04중국어 제목과 요약, 일간·주간·월간 다이제스트를 생성합니다.
- 05에이전트용 RSS, 공개 API, MCP, llms.txt를 제공합니다.
- 06프롬프트와 선택 기준치는 일반 파일로 편집할 수 있습니다.
활용 사례
- 법률, HR, 금융, 귀금속 분야의 업계 뉴스 사이트 운영
- 특정 출처를 추적하는 비공개 일일 브리핑 제작
- LLM 기반 콘텐츠 큐레이션 및 사건 분류 실험
빠른 시작
- 1
저장소를 클론합니다
git clone https://github.com/KKKKhazix/AIHOT.git myhot - 2
프로젝트 폴더로 이동합니다
cd myhot - 3
LLM API 키를 사용해 설정 파일을 생성합니다
node scripts/init-env.ts --llm-key <你的模型 API Key> - 4
Docker Compose로 사이트를 시작한 다음 http://localhost:3000 을 엽니다
docker compose up -d --build
사용 전 알아둘 점
- OpenAI 호환 LLM API 키가 필요하며, 설정 파일을 생성하려면 Node.js 24가 필요합니다.
- 세련된 범용 프레임워크라기보다는 제작자의 AIHOT 사이트를 구동하는 엔진이며, 데모 소스는 18개만 포함되어 있습니다.
- 제작자는 자신이 전문 개발자가 아니라고 밝혔으므로, 다듬어지지 않은 부분이 있을 수 있습니다.
Repolode 주간에 소개됨
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RSS, 웹페이지, API, X, WeChat 등에서 수집하는 자체 호스팅 업계 뉴스 사이트 프레임워크입니다. 사전 필터 후 LLM이 두 번 점수를 매기고, 같은 사건 기사를 묶어 서로 다른 출처 수로 트렌드를 정렬합니다.
포함된 컬렉션
토픽
자주 묻는 질문
- AIHOT은(는) 무엇인가요?
- 직접 소스와 큐레이션 기준을 설정해 뉴스를 수집·필터링·분류하고 매일 다이제스트를 발행하는 셀프 호스팅 프레임워크입니다. AIHOT은 큐레이션 뉴스 사이트를 위한 엔진입니다. RSS 피드, 웹 목록, JSON API, X 계정, WeChat 공식 계정, 직접 전달한 콘텐츠에서 자료를 가져온 뒤 LLM으로 항목을 사전 필터링하고, 서로 독립적으로 두 차례 점수를 매겨 중국어 제목과 요약을 작성합니다. 여러 매체가 같은 사건을 보도하면 하나의 사건으로 묶으며, 트렌드는 기사 수가 아니라 해당 사건을 다룬 서로 다른 출처 수를 기준으로 순위를 매깁니다.
- AIHOT은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- AIHOT은(는) MIT 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- AIHOT은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. AIHOT의 마지막 커밋은 2026년 11월 5일입니다.
- AIHOT은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 법률, HR, 금융, 귀금속 분야의 업계 뉴스 사이트 운영 특정 출처를 추적하는 비공개 일일 브리핑 제작 LLM 기반 콘텐츠 큐레이션 및 사건 분류 실험
- AIHOT는 어떻게 설치하나요?
- 저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/KKKKhazix/AIHOT.git myhot 프로젝트 폴더로 이동합니다: cd myhot LLM API 키를 사용해 설정 파일을 생성합니다: node scripts/init-env.ts --llm-key <你的模型 API Key> Docker Compose로 사이트를 시작한 다음 http://localhost:3000 을 엽니다: docker compose up -d --build
- AIHOT은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/KKKKhazix/AIHOT
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
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