PROJECT 01独立开发 / AI × 信息研究
AITracker
从官方信源里，找到值得关注的 AI 动态。
面对不断增加的模型、产品和论文更新，我希望有一个更克制的追踪方式：优先看一手资料，识别真正的变化，再把信息整理成可以快速阅读和回溯的摘要。
查看项目源码7家机构
11个官方信源
180 天滚动历史
01问题 / PROBLEM
信息很多，值得跟进的信号很少。
如果把所有新闻、宣传和更新都放在一起，很难判断哪些变化值得进一步研究。AITracker 从信源选择开始控制噪声：只抓取官方更新日志、RSS 与论文社区，过滤活动及营销文案。
02方法 / APPROACH
从收集、判断，到可回看的简报。
01 / 收集
使用「每站点一适配器」架构。新增信源时，主要补充配置与适配器。
02 / 筛选
从信源直接性、更新实质性、时效性和分析相关性四个维度评分，并对信号去重、打标签与排序。
03 / 呈现
生成摘要与首页 AI Brief；无 API Key 时回退到本地事实摘要，保留基本可读性。
03延伸 / FURTHER WORK
把追踪延伸到价格和金融数据。
项目还并行核验六家厂商旗舰模型的官方价格，解析失败时保留最近一次成功值并标注状态；另设金融数据与 Benchmark 专线，按发布时间、下载量等条件筛选金融评测集和数据集。
技术实现：Next.js 15 · TypeScript · 定时任务与访问触发刷新 · 持久化存储
想继续了解这个项目？