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KKKKhazix/AIHOT

Framework auto-hospedado para criar um site de notícias do setor: você conecta suas próprias fontes e critérios de curadoria, e ele coleta, filtra, agrupa e publica resumos diários.

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O que é?

AIHOT é um mecanismo para sites de notícias com curadoria. Ele busca conteúdo em feeds RSS, listas na web, APIs JSON, contas do X, contas oficiais do WeChat e conteúdo enviado manualmente; depois, usa um LLM para pré-filtrar os itens, avaliá-los duas vezes de forma independente e escrever títulos e resumos em chinês. Reportagens de diferentes veículos sobre o mesmo acontecimento são agrupadas em um único evento, e as tendências são classificadas pelo número de fontes distintas que as cobrem, não pela quantidade de artigos.

Os prompts, os limites de seleção e a lógica de pontuação são arquivos de texto simples no repositório, então é possível adaptar os critérios editoriais a um setor específico sem alterar o código. A stack inclui Node.js 24, TypeScript, React Router com renderização no servidor, Fastify, PostgreSQL e Docker Compose. O projeto também disponibiliza feeds RSS, uma API pública, um servidor MCP e llms.txt para consumo por agentes.

O projeto inclui 18 fontes públicas internacionais de notícias sobre IA como demonstração. Para configurá-lo, é preciso ter Docker e uma chave de API de um modelo compatível com OpenAI.

Recursos principais

  • 01Coleta conteúdo de RSS, páginas da web, APIs JSON, contas do X, contas do WeChat e conteúdo enviado manualmente.
  • 02Pré-filtra os itens e os avalia duas vezes com um LLM antes da seleção.
  • 03Agrupa reportagens sobre o mesmo acontecimento e classifica tendências pelo número de fontes distintas.
  • 04Gera títulos e resumos em chinês, além de resumos diários, semanais e mensais.
  • 05Disponibiliza RSS, uma API pública, MCP e llms.txt para agentes.
  • 06Prompts e limites de seleção podem ser editados em arquivos de texto simples.

Casos de uso

  • Manter um site de notícias sobre setores como direito, RH, finanças ou metais preciosos.
  • Criar um briefing diário privado que acompanhe fontes específicas.
  • Experimentar curadoria de conteúdo e agrupamento de eventos com LLMs.

Início rápido

  1. 1

    Clone o repositório

    git clone https://github.com/KKKKhazix/AIHOT.git myhot
  2. 2

    Acesse a pasta do projeto

    cd myhot
  3. 3

    Gere a configuração com sua chave de API de LLM

    node scripts/init-env.ts --llm-key <你的模型 API Key>
  4. 4

    Inicie o site com Docker Compose e abra http://localhost:3000

    docker compose up -d --build

Antes de usar

  • É necessária uma chave de API de LLM compatível com OpenAI, e o Node.js 24 é obrigatório para gerar a configuração.
  • É o mecanismo do site AIHOT do autor, não um framework genérico bem-acabado, e inclui apenas 18 fontes de demonstração.
  • O autor diz que não é um desenvolvedor profissional, então é provável que haja pontos pouco refinados.

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Perguntas frequentes

O que é AIHOT?
Framework auto-hospedado para criar um site de notícias do setor: você conecta suas próprias fontes e critérios de curadoria, e ele coleta, filtra, agrupa e publica resumos diários. AIHOT é um mecanismo para sites de notícias com curadoria. Ele busca conteúdo em feeds RSS, listas na web, APIs JSON, contas do X, contas oficiais do WeChat e conteúdo enviado manualmente; depois, usa um LLM para pré-filtrar os itens, avaliá-los duas vezes de forma independente e escrever títulos e resumos em chinês. Reportagens de diferentes veículos sobre o mesmo acontecimento são agrupadas em um único evento, e as tendências são classificadas pelo número de fontes distintas que as cobrem, não pela quantidade de artigos.
AIHOT é gratuito? Qual é a licença?
AIHOT é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
AIHOT ainda é mantido?
Manutenção ativa. O último commit de AIHOT foi em 5 de nov. de 2026.
Para que posso usar AIHOT?
Manter um site de notícias sobre setores como direito, RH, finanças ou metais preciosos. Criar um briefing diário privado que acompanhe fontes específicas. Experimentar curadoria de conteúdo e agrupamento de eventos com LLMs.
Como instalar AIHOT?
Clone o repositório: git clone https://github.com/KKKKhazix/AIHOT.git myhot Acesse a pasta do projeto: cd myhot Gere a configuração com sua chave de API de LLM: node scripts/init-env.ts --llm-key <你的模型 API Key> Inicie o site com Docker Compose e abra http://localhost:3000: docker compose up -d --build
Onde consigo AIHOT?
O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/KKKKhazix/AIHOT

Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.

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