Horizon 🌅：AI 驱动的个人新闻雷达，自动产出中英双语每日简报

仓库：https://github.com/Thysrael/Horizon

一句话总结

Enjoy the News itself. Leave others to Horizon.

Horizon 是一个 AI 驱动的个人新闻雷达：自动从 Hacker News / Reddit / Telegram / RSS / Twitter / GitHub / OpenBB 等来源抓取内容，去重 → 打分 → 过滤 → 检索背景 → 汇总评论 → 生成中英双语每日简报，然后同时发布到 GitHub Pages / 邮件订阅 / 飞书 / 钉钉 / Slack / Discord / MCP Server。

作者的产品哲学写得非常清楚：

Good news is scattered; bad news is endless.（好新闻散落，坏新闻无穷。） AI 擅长降噪，但新闻依然需要人的品味——你信任的信息源、改变你阅读方式的那条评论、只有人能分享的隐藏彩蛋。

Horizon 不是又一个 AI 摘要器，而是**"AI 降噪 + 人类品味"**的组合：可自定义 sources、processing profiles、模型、语言、投递渠道、评论摘要

核心特性

能力	说明
📡 多源聚合	Hacker News、RSS/Atom、Reddit（含用户）、Telegram 频道、Twitter/X、GitHub 事件与 Release、OpenBB 金融新闻 watchlist
🤖 稳定处理档案	每个源可绑定一个 profile（含 prompt + 打分逻辑 + enrichment 块），支持用户自定义阈值
🔗 跨平台去重	同一条新闻在多平台出现只保留一次
🔍 背景检索	对不熟悉的概念/公司/项目/术语自动 web research 补上下文
💬 社区讨论摘要	HN / Reddit / Twitter 的 top N 评论自动汇总
🌐 中英双语	同一份源数据自动出两版简报
📝 GitHub Pages 站点	Markdown 自动发布到日更简报站
📧 SMTP/IMAP 邮件通讯	自托管订阅系统，自动处理订阅/退订
🔔 Webhook 推送	飞书 / 钉钉 / Slack / Discord / 自定义 webhook
🧩 MCP Server	把 fetch/score/filter/enrich/summarize 全流程暴露成 MCP 工具，AI 助手可直接调用
🧙 交互式向导	`horizon-wizard` 根据兴趣（"LLM 推理"/"嵌入式"/"web 安全"）自动生成源配置

工作流水线

Config (sources / profiles / models / outputs)
    │
    ├── Fetch（并发拉全部源）
    │
    └── Deduplicate（跨平台合并同一 story）
        │
        └── AI Score & Filter（用 profile prompt 打分 + 阈值过滤）
            │
            └── Enrich（背景补充 + 评论汇总，每块指定允许工具）
                │
                └── Summarize（标题/导读/正文/引用，双语 Markdown）
                    │
                    ├── GitHub Pages
                    ├── Email
                    ├── Webhooks（Feishu/Lark/DingTalk/Slack/Discord）
                    └── MCP

关键设计：Profile 是核心抽象——每个 source 绑定 profile，profile 决定 prompt/enrichment/工具白名单，用户偏好（阈值、topic 去重）从 profile 抽离到 processing.profile_settings，做到"团队共享 profile + 个人调阈值"。

支持的模型 Provider

图标一览：Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Doubao（豆包）、MiniMax、OpenClaw、Ollama——覆盖国内外主流 + 本地。

五分钟上手

1. 安装

bash

对你的Agent 说帮我安装一下  https://github.com/Thysrael/Horizon.git

2. 配置

推荐用交互式向导：

bash

uv run horizon-wizard
# 问你感兴趣的话题（"LLM 推理"/"嵌入式"/"web 安全"）
# 自动生成 data/config.json

或手动最小配置：

jsonc

{
  "ai": {
    "provider": "openai",
    "model": "gpt-4",
    "api_key_env": "OPENAI_API_KEY"
  },
  "sources": {
    "rss": [
      {
        "name": "Simon Willison",
        "url": "https://simonwillison.net/atom/everything/",
        "profile": "tech-news"
      }
    ]
  },
  "processing": {
    "profiles_dir": "profiles",
    "default_profile": "tech-news",
    "profile_settings": {
      "tech-news": {
        "threshold": 7.0,
        "topic_dedup": true
      }
    }
  }
}

.env 放真正的 API Key：

bash

OPENAI_API_KEY=sk-your-key

均衡摘要——避免某个分类刷屏：

jsonc

{
  "digest": {
    "max_items": 20,
    "category_groups": {
      "ai":      { "limit": 5, "categories": ["ai-news", "ai-tools", "machine-learning"] },
      "finance": { "limit": 5, "categories": ["finance", "business", "equities"] }
    },
    "default_group": "other",
    "default_group_limit": 3
  }
}

3. 运行

bash

uv run horizon --hours 24
# 或 docker compose run --rm horizon --hours 24

参数	默认	说明
`--hours N`	24	抓最近 N 小时
`-d`, `--data-dir`	`data`	数据目录（含 summaries / subscribers / 默认 config 位置）
`-c`, `--config`	`<data-dir>/config.json`	只改 config 文件路径
`-l`, `--log-level`	`WARNING`	日志级别

产物落到 data/summaries/。

4. 自动化

内置 GitHub Actions workflow .github/workflows/daily-summary.yml——每天定时生成 + 部署到 GitHub Pages 一条龙。Live Demo 就是这么跑的。

支持的源

源	抓什么	评论
Hacker News	高分 story	✅ Top N
RSS / Atom	任意 feed	—
Reddit	subreddit + 用户	✅ Top N
Telegram	公共频道	—
Twitter / X	特定用户	✅ Top N replies
GitHub	用户事件 + Repo Release	—
OpenBB	按 watchlist / provider 拉公司新闻	—

投递渠道

渠道	作用
GitHub Pages Daily Site	Markdown 拷到 `docs/`，Pages 自动发布
Email Subscription	自托管 SMTP/IMAP，自动处理订阅/退订
Webhook	飞书 / 钉钉 / Slack / Discord / 自定义 webhook 模板
MCP Server	把 fetch/score/filter/enrich/summarize/run 全流程作为工具暴露给 AI 助手

亮点设计

Profile 抽象：源的 prompt/工具白名单和用户阈值分离——团队可共享 profile，个人只调阈值
默认 AI 匹配 profile：source 不指定 profile 时走 "auto" 让 AI 自动匹配；也能给定 profile 数组限定候选
背景 enrichment + 工具白名单：每个内容块只能用被允许的工具，避免"想调什么调什么"的失控
评论摘要是一等公民：不是简单转发，是汇总"改变你阅读方式的那条评论"
社区源中心：horizon1123.top 让用户共享挖到的优质源
MCP-Ready：Horizon 本身可作为 MCP Server 给 Claude Desktop / Codex 用——"每日新闻"变成 agent 的一等工具

我的判断

Horizon 在同类"AI 新闻摘要"工具里定位非常清晰：

对比 hackernews-daily / reddit-daily 这类单源脚本：Horizon 多源统一，覆盖专业信息渠道（OpenBB 金融）
对比 Feedly AI / Readwise Daily：Horizon 是开源自托管、可 fork 可改 prompt，还能中英双语，还能反向作为 MCP 给 AI 用
对比 World Monitor（前一篇总结的项目）：那是"全球情报 + 地图 + 金融雷达"的大而全 dashboard；Horizon 是**"个人主义的新闻雷达"**——Profile-first、可定制、可自动推送

作者的产品哲学非常清醒——"AI 降噪 + 人类品味"这一段应该被很多做 AI 内容工具的团队默念三遍。

适合谁：

每天被 HN / X / RSS 淹没的工程师、研究员、投资人
想给团队 Slack / 飞书 / 钉钉群做定制化每日简报的团队 lead
想给自己的 AI 助手挂一套「新闻雷达工具」的 Claude Code / Codex 用户
学习"AI Pipeline + 用户配置系统"设计的开发者——Profile 抽象和 enrichment 工具白名单都是模板级案例

要留意：

数据源多、模型多，LLM 调用成本可能不低（阈值和 top N 都可调，务必先看余额）
OpenBB extra 依赖较重，非金融用户跳过即可
Twitter 抓取需要 Playwright，Docker 目前不带浏览器
尚未发 PyPI，只能 git clone

Horizon 🌅：AI 驱动的个人新闻雷达，自动产出中英双语每日简报 ​

一句话总结 ​

核心特性 ​

工作流水线 ​

支持的模型 Provider ​

五分钟上手 ​

1. 安装 ​

2. 配置 ​

3. 运行 ​

4. 自动化 ​

支持的源 ​

投递渠道 ​

亮点设计 ​

我的判断 ​

Horizon 🌅：AI 驱动的个人新闻雷达，自动产出中英双语每日简报

一句话总结

核心特性

工作流水线

支持的模型 Provider

五分钟上手

1. 安装

2. 配置

3. 运行

4. 自动化

支持的源

投递渠道

亮点设计

我的判断