头条新闻

多源AI头条聚合，含交叉验证、去重排序与影响解读

AI 头条新闻

目标

收集、聚合并按热度排序 AI 领域新闻，优先捕捉“正在发酵”的真实热点而不是 SEO 聚合噪音。

先读参考文件

使用 references/sources.md 获取推荐信源总览。 使用 references/source-catalog.md 获取分层优先级与覆盖范围。 使用 references/search-matrix.md 获取 6 维检索词矩阵与反模式。

缺省参数推断

当用户未指定时，使用以下默认值：

• 时间窗口：默认近 24 小时；信号不足时扩展到近 72 小时；周报请求扩展到近 7 天。
• 地域范围：全球 + 中国。
• 输出语言：中文。
• 深度：standard（15-25 条）。
• 受众：产品、工程、商业混合读者。

核心原则

• 不要只搜 "AI news today" 这类泛词，否则会被 SEO 聚合页主导。
• 必须执行分层检索，覆盖周报、社区热度、产品发布、融资、研究、监管 6 个维度。
• 社区热度是关键输入，但必须做一手源或主流媒体交叉验证。

硬性门槛

• 搜索次数少于 8 次，不得开始输出。
• 6 个维度必须全覆盖，每个维度至少 1 次检索。
• 某维度结果为空时，必须更换关键词再检索一次。
• 默认建议 10-12 次检索，以保证覆盖率。

工作流

1. 多维度分层搜索。

• 按 references/search-matrix.md 的 A-F 六维执行检索。
• 优先从 Newsletter/周报抽取线索，再专项回查产品、论文、融资、政策细节。
• 记录每次检索的关键词、时间、命中链接数，便于输出统计。

2. 交叉验证与补漏。

• 周报提到但未覆盖的事件，追加专项检索。
• 同一事件被 3+ 来源提及时，标记为高热候选并补足细节。
• 中英文媒体热点不一致时，保留两侧代表性事件，避免偏科。

3. 去重与合并。

• 同一事件多源报道时合并为一条，保留一个规范标题。
• 选最权威或最完整链接做主来源，补 1-3 条佐证链接。
• 项目更名或同团队延续版本视作同一事件并合并。

4. 热度评估与排序。

• 使用 1-5 星热度等级。
• 按以下信号综合判断：
  • 多家媒体报道同一事件（3+ 来源）
  • 社区病毒传播证据（GitHub、HN、Reddit、X 等）
  • 权威来源强背书（大厂官宣、顶会、官方文档）
  • 真实用户反馈与落地案例
  • 技术突破性与潜在影响范围
  • 争议性（安全、伦理、监管）
  • 时效性（新近事件优先）
• 同星级下按“来源可靠性 + 发布时间”排序。

5. 撰写摘要与质检。

• 每条新闻输出一句话摘要（50 字内）和来源链接。
• 对高热新闻补 重要性解读 与 信噪判断。
• 所有相对时间表述补充绝对日期，避免时间歧义。
• 保持客观，不做主观站队或营销式结论。

输出模板

按以下结构输出：

markdown

# AI 今日头条 - <YYYY-MM-DD>（<Timezone>）

## ⭐⭐⭐⭐⭐ 热度最高
1. **[新闻标题]**
   > 一句话摘要（不超过 50 字）
   > 重要性解读（可选，1-2 句）
   > 🔗 [来源名称](URL)

## ⭐⭐⭐⭐ 高热度
2. **[新闻标题]**
   > 一句话摘要
   > 🔗 [来源名称](URL)

## ⭐⭐⭐ 中等热度
...

## 观察名单（未确认/进行中）
- [事件]：已知信息 / 缺失信息 / 下一步验证动作

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📊 本次共收集 XX 条新闻 | 搜索 XX 次 | 覆盖维度：A/B/C/D/E/F | 更新时间：HH:MM

输出模式

• quick：8-12 条，重点热点速览。
• standard：15-25 条，默认模式。
• deep：25+ 条，含更完整的趋势脉络与争议点。

注意事项

• 优先使用 HTTPS 链接。
• 遇到付费墙内容时标注“需订阅”。
• 主榜条目至少包含 1 个权威来源链接。
• 仅社区来源且无法交叉验证的条目放入观察名单，不进主榜。