# Horizon
**Repository Path**: vegetableandchicken/Horizon
## Basic Information
- **Project Name**: Horizon
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-04-10
- **Last Updated**: 2026-04-10
## Categories & Tags
**Categories**: Uncategorized
**Tags**: None
## README
# 🌅 Horizon
**AI 筛选科技新闻，你只需阅读。**
[](https://www.python.org/downloads/)
[](LICENSE)
[](https://github.com/astral-sh/uv)
[](https://thysrael.github.io/Horizon/)
[](https://github.com/Thysrael/Horizon/commits/main)
[](http://makeapullrequest.com)
Horizon 从多个可自定义的信息源中收集新闻，利用 AI 对新闻进行打分与过滤，最终生成一份包含摘要、社区讨论和背景知识的中英双语日报。
[📖 在线演示](https://thysrael.github.io/Horizon/) · [📋 配置指南](https://thysrael.github.io/Horizon/configuration) · [English](README.md)
## 截图
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日报总览
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新闻详情
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终端输出
## 为什么需要 Horizon？
对于开发者来说，及时了解科技动态是一个重要需求。但现实情况是：
- **信息分散** — 有价值的新闻散落在 Hacker News、Reddit、Telegram、RSS 等不同平台
- **噪声太大** — RSS 订阅一旦增多，大量低质量内容淹没真正重要的信息
- **阅读门槛高** — 英文新闻涉及的背景知识不够了解，读完也不知道社区怎么看
- **耗费精力** — 每天手动浏览多个平台花费大量时间
Horizon 通过 **AI 自动打分过滤** + **背景知识补充** + **社区评论汇总** + **中英双语输出**，将每日信息获取从"大海捞针"变为"开箱即读"。
## 功能特性
- **📡 多源聚合** — 从 Hacker News、RSS、Reddit、Telegram 频道和 GitHub（Release 与用户动态）收集内容
- **🤖 AI 智能打分** — 支持 Claude、GPT-4、Gemini、DeepSeek、豆包（Doubao）、MiniMax 及任何 OpenAI 兼容 API，对每条内容评分 0-10，过滤噪声
- **🌐 中英双语日报** — 同时生成英文和中文版本的每日摘要
- **🔍 背景知识补充** — 自动搜索网络，为新闻中的陌生概念提供解释，降低阅读门槛
- **💬 社区声音** — 收集并汇总来自 HackerNews、Reddit 等评论区的社区讨论
- **🔗 跨源去重** — 自动合并来自不同平台的重复内容
- **📧 邮件订阅** — 自托管（SMTP/IMAP）的邮件列表系统，全自动处理订阅请求
- **📝 静态站点生成** — 通过 GitHub Actions 部署为 GitHub Pages 站点，定时自动更新
- **⚙️ 高度可定制** — 单个 JSON 配置文件，轻松自定义信息源、过滤阈值和 AI 模型
- **🧙 配置向导** — 交互式 CLI 根据你的兴趣推荐信息源，内置[预设源库](https://thysrael.github.io/Horizon/presets)，欢迎社区贡献
## 工作原理
```
┌──────────┐
│ Hacker │
┌─────────┐ │ News │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐
│ RSS │──▶│ Reddit │──▶│ AI Score │──▶│ Enrich │──▶│ Summary │
│ Telegram│ │ GitHub │ │ & Filter │ │ & Search │ │ & Deploy │
└─────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘
Fetch from Merge & Score Web search Generate
all sources deduplicate 0-10 each background Markdown &
& filter knowledge deploy site
```
1. **抓取** — 并发拉取所有已配置信息源的最新内容
2. **去重** — 合并来自不同平台的相同 URL 内容
3. **打分** — AI 根据技术深度、新颖性和影响力对每条内容评分 0-10
4. **过滤** — 仅保留超过设定阈值的内容（默认：6.0）
5. **丰富** — 对高分内容搜索网络获取背景知识，收集社区讨论
6. **总结** — 生成结构化的 Markdown 报告，包含摘要、标签和参考链接
7. **部署** — 可选发布至 GitHub Pages，作为每日更新的静态站点
## 快速开始
### 1. 安装
#### 方式 A：本地安装
```bash
git clone https://github.com/Thysrael/Horizon.git
cd horizon
# 使用 uv 安装（推荐）
uv sync
# 或使用 pip
pip install -e .
```
#### 方式 B：Docker
```bash
git clone https://github.com/Thysrael/Horizon.git
cd horizon
# 配置环境
cp .env.example .env
cp data/config.example.json data/config.json
# 编辑 .env 和 data/config.json，填入你的 API 密钥和偏好设置
# 使用 Docker Compose 运行
docker-compose run --rm horizon
# 或自定义时间窗口
docker-compose run --rm horizon --hours 48
```
### 2. 配置
**方式 A：交互式向导（推荐）**
```bash
uv run horizon-wizard
```
向导会询问你的兴趣（如"LLM 推理"、"嵌入式"、"web 安全"），自动从[预设源库](https://thysrael.github.io/Horizon/presets)匹配并生成 `data/config.json`，还可选让 AI 补充推荐小众源。
**方式 B：手动配置**
```bash
cp .env.example .env # 添加 API 密钥
cp data/config.example.json data/config.json # 自定义信息源
```
配置文件示例：
```jsonc
{
"ai": {
"provider": "doubao", // 支持 "openai", "anthropic", "gemini", "doubao", "minimax"
"model": "doubao-1-5-pro-256k",
"api_key_env": "DOUBAO_API_KEY",
"languages": ["en", "zh"] // 中英双语输出
},
"sources": {
"hackernews": { "enabled": true, "fetch_top_stories": 20, "min_score": 100 },
"rss": [
{ "name": "Simon Willison", "url": "https://simonwillison.net/atom/everything/" }
],
"reddit": {
"subreddits": [{ "subreddit": "MachineLearning", "sort": "hot" }],
"fetch_comments": 5
},
"telegram": {
"channels": [{ "channel": "zaihuapd", "fetch_limit": 20 }]
}
},
"filtering": {
"ai_score_threshold": 6.0,
"time_window_hours": 24
}
}
```
完整配置参考请查看[配置指南](docs/configuration.md)。
### 3. 运行
#### 本地安装
```bash
uv run horizon # 使用默认 24 小时窗口
uv run horizon --hours 48 # 抓取最近 48 小时的内容
```
#### 使用 Docker
```bash
docker-compose run --rm horizon # 使用默认 24 小时窗口
docker-compose run --rm horizon --hours 48 # 抓取最近 48 小时的内容
```
生成的日报将保存在 `data/summaries/` 目录中。
### 4. 自动化（可选）
Horizon 非常适合作为 **GitHub Actions** 定时任务运行。查看 [`.github/workflows/daily-summary.yml`](.github/workflows/daily-summary.yml) 获取现成的工作流配置，可自动生成日报并部署到 GitHub Pages。
## 支持的信息源
| 信息源 | 抓取内容 | 评论收集 |
|--------|---------|---------|
| **Hacker News** | 按分数排序的热门文章 | 支持（前 N 条评论） |
| **RSS / Atom** | 任意 RSS 或 Atom 订阅源 | — |
| **Reddit** | Subreddit 帖子 + 用户动态 | 支持（前 N 条评论） |
| **Telegram** | 公开频道消息 | — |
| **GitHub** | 用户动态 & 仓库 Release | — |
## MCP 集成
Horizon 内置了 [MCP](https://modelcontextprotocol.io/) Server，AI 助手可以直接通过它驱动抓取、打分、过滤、富化和摘要流程。
```bash
# 启动 MCP Server（stdio 模式）
uv run horizon-mcp
```
可用工具包括 `hz_validate_config`、`hz_fetch_items`、`hz_score_items`、`hz_filter_items`、`hz_enrich_items`、`hz_generate_summary` 和 `hz_run_pipeline`。
完整工具说明见 [`src/mcp/README.md`](src/mcp/README.md)，客户端接入见 [`src/mcp/integration.md`](src/mcp/integration.md)。
## 路线图
- [x] 多源聚合（HN、RSS、Reddit、Telegram、GitHub）
- [x] 多 AI 模型打分（Claude、GPT-4、Gemini、DeepSeek、豆包、MiniMax）
- [x] 中英双语日报生成
- [x] 网络搜索补充背景知识
- [x] 社区讨论收集
- [x] 邮件订阅（自动处理订阅/退订请求）
- [x] **Docker 部署支持**
- [x] **MCP Server 集成**
- [x] GitHub Pages 部署
- [x] Web UI 仪表板
- [x] **配置向导** — 交互式 CLI，根据用户兴趣自动推荐并配置信息源
- [ ] **Web 界面优化** — 改善日报汇总和新闻详情的展示体验
- [ ] Slack / Webhook 通知
- [ ] 更多信息源（Twitter/X、Discord 等）
- [ ] 按信息源自定义打分 Prompt
## 贡献
欢迎贡献！请随时提交 Issue 或 Pull Request。
### 贡献信息源预设
Horizon 的配置向导使用社区维护的[预设源库](https://thysrael.github.io/Horizon/presets)来推荐信息源。**我们非常欢迎你来扩充它！**
1. Fork 本仓库
2. 在 `data/presets.json` 中添加你的信息源（需同时提供中英文描述）
3. 提交 PR
好的候选源：小众但高质量的 RSS 订阅、活跃的 subreddit、值得关注的 GitHub 账号、或你擅长领域的 Telegram 频道。
## 鸣谢
- 特别感谢 [LINUX.DO](https://linux.do/) 提供的宣传平台。
- 特别感谢 [HelloGitHub](https://hellogithub.com/) 提供的指导意见。
## 许可证
[MIT](LICENSE)