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卡兹克开源AIHOT完整框架:多Agent协同重写、信源精选评分、事件聚簇与热度算法,全部Prompt公开。
在重写完之后,做了一个小小的决定。 这个月活百万的AI热点站 AIHOT,正式开源了。 AIHOT网址:https://t.co/Uw2WWYs2wr 开源地址:https://t.co/mRNUdDAaWz 采集流程、精选评分、聚簇机制,连生产环境里的全部Prompt,能开源的都开源给大家了。 过去,总有人问我说,能不能做个游戏行业、法律行业、HR、金融等等行业版本的AIHOT…… 但我确实不懂那些行业,也没有那个时间和精力,但我知道,你们懂。 于是,那不如,把火种交给大家吧。 半年以前,我是一个最最基础的开发小白,只是懂一些产品和设计而已。 半年以后,我终于可以把一个曾经只属于我的小东西,交到更多人的手里。 我不知道它最后会被改成什么样子,会走到多远的地方。 但这可能就是开源最浪漫的地方把。 愿我们都能用AI,把那些曾经只有少数人才能做到的事,一点一点,变成普通人也可以拥有的能力。 也愿诸君,乾坤既大,草木尤青。 本心择路,笃志前行。 以上。
被很多专业者骂了,但是在折腾了3天以后,AIHOT最终还是重写完然后上线了。。。我觉得还是可以分享一下我全部跟AI协同的流程,万一对其他人有用呢(当然我就是个纯外行,仅供参考): 1. 使用Claude Opus 5.5和GPT-6 Astra并行对旧项目进行蒸馏,并且设计交流包。要求:架构分离,为多Agent并行开发而设计,保留所有功能和容易踩坑的细节。 2. 使用Claude Fable 5.1对两个模型生产的功能文档、交接包和旧代码库进行全面对照,寻找不合理和遗漏的地方进行完善。 3. 使用Claude Opus 5.5在不看任何旧代码的情况下,根据最终的功能文档、交接包、线上网站的端到端测试,进行全方位的重写(大概写了12个小时)。 4. 使用Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra并行审查新写完的项目,将其与旧代码库的所有细节进行逐行审计,看看是否有功能和细节遗漏,在用户体验层面,能否完美还原,最终产出两份审计报告。 5. 使用Claude Opus 5.5根据审计报告,进行优化开发,开发完成以后,清空所有上下文,自己再并行N个子Agent,以功能模块化的方式,跟旧代码库进行对比,看是否遗漏功能和逻辑细节(无视代码实现,只看功能和逻辑细节)。 6. 使用Claude Fable 5.1和GPT-6 Astra并行审查所有可能的BUG和漏洞,继续Opus 5.5优化。 7. 使用Opus 5.5优化所有前端UI,进行控件组件化统一,部分UI界面全面重设计,加了一部分Opus 5.5擅长的JS+Canvas动效,例如关于页和更新页。 8. 导出旧项目所有数据库,进行线上服务器彩排,6小时的影子系统并行,过程中实时监控,使用Claude Opus 5.5自动化并行修复过程中出现的所有问题。 9. 使用GPT-6 Astra进行全面的端到端测试。 10.无缝切换上线。 11. 使用GPT-6 Astra根据真实数据,全方位优化缓存、CDN、页面大小等问题,提升全站性能。 12.监控问题,不断优化。 以上,大概就是一个纯外行者的“重写”的经验,虽然AIHOT这个项目很小,但是我自己干的很开心。希望能对大家有一点点的启发。
是什么 数字生命卡兹克将其月活百万的 AI 热点站 AIHOT(aihot.news)以 MIT 许可完整开源。仓库是 TypeScript 全栈框架(Node.js 24 + React Router SSR + Fastify + PostgreSQL + pg-boss + Docker Compose),流水线为:采集 → 预筛 → 独立双次评分 → 中文写作 → 事件聚簇 → 热度榜与日报。
核心设计
三个亮点值得注意:其一,行业 KnowHow 全部沉淀在 industry/prompts/ 与门槛配置里,改行业不改代码,用户可拿自标注样本用 scripts/eval-selection.ts 校准评分;其二,热度按事件而非文章计算——向量召回候选后由模型判定事件关系,48 小时内每个独立信源只计一次、24 小时衰减,天然抗重复抓取与单源刷量;其三,对 Agent 友好,同一份内容提供 RSS、公开 API、MCP 和 llms.txt。
引用推文披露的多 Agent 重写流程本身即是方法论样本:两模型并行蒸馏旧代码产出交接包、第三方模型交叉对照、不看旧代码纯按文档重写、双模型逐行审计、影子系统 6 小时并行后无缝切换。
关键洞察 作者不懂法律、HR、金融,于是把「火种」连同全部生产 Prompt 交出去——承认认知边界、将领域判断权移交给行业从业者,是这个开源最聪明的一步。
边界与风险 仓库是线上代码快照而非打磨过的通用框架,不含真实信源与运营数据;名字和 Logo 不在许可范围内;作者自述非职业开发者,代码质量需使用者自行评估。