我用Doubao-Seed-Evolving 做了一个每天早上都想打开的 AI 资讯智能工作台 - 文章 - 开发者社区

一个人、一个 Cloudflare Worker、一个 D1 数据库，加上豆包大模型，把 14 个信息源熬成了一块「AI 智能工作台」。

一、为什么要做这个东西

作为一个同时写 AI 科技自媒体和开发者技术内容的人，我每天早上的状态基本是：Hacker News 刷一遍、Reddit 的 r/MachineLearning 和 r/LocalLLaMA 刷一遍、GitHub Trending 看一眼、arXiv 扫一眼，再加上新智元、量子位、36 氪 AI、AI Base 这些中文源——一个小时就没了，而且越刷越焦虑，生怕漏掉什么。

问题不是信息太少，而是信息太多但没有被加工。我需要的不是另一个 RSS 阅读器，而是一个能替我读、替我筛、替我总结、甚至替我想选题的「智能工作台」。

于是有了 AI Radar Intelligence OS：每小时自动抓取 → AI 富集摘要 → 跨源去重合并 → 生成选题，前端做成了一个参考 Apple / Linear / Perplexity / Vercel / Raycast 风格的仪表盘。它不是新闻网站，是一块 AI 从业者每天早上打开的智能工作台。

技术栈很轻：Cloudflare Workers + Hono + D1（SQLite）做后端，React 18 + Vite + Tailwind 做前端，模型调用走火山方舟（Volcengine Ark）的 Anthropic Messages 兼容协议。整个项目没有服务器，全在边缘跑。

二、老规矩：先和Doubao-Seed-Evolving 把需求聊清楚

动机想清楚之后，接下来才是我的固定习惯——老规矩，先和 Doubao-seed-evolving 模型沟通需求，让它把要做的东西列出来，再动手写代码。

我把脑子里模糊的想法丢给它：「我想做一个 AI 从业者每天早上打开的情报首页，不是新闻列表，是一个智能工作台，参考 Apple、Linear、Perplexity、Vercel、Raycast 的质感，要快、要智能、要可信」。它没有急着写代码，而是先反问、再拆解，最后给出一份结构化的需求清单：

首页要承载哪些版块：Hero 关键指标、AI 每日简报、Live 滚动情报条、精选情报、GitHub 趋势、arXiv 论文、势力榜、AI 工具、RZ动态，共九个；
哪些数据有真实来源、哪些没有：模型榜、AI 工具、后端没有专门表，它主动提出「用真实数据推导，不伪造跑分、金额、封面」——这正好是我最在意的信任底线；
全站风格统一：不只改首页，资讯、选题、主题、趋势、详情页全部套用同一套 OS 视觉语言；
动效与技术选型：引入 framer-motion 做弹簧/交错/页面过渡，lucide-react 线性图标替换 emoji，暗色/亮色自适应、aurora 背景、玻璃拟态；
性能要求：路由级 code-splitting、vendor 分包、聚合接口、DB 索引、缓存策略；
不能动的部分：数据采集、AI 富集、选题生成的 pipeline 和分类体系保持不变。

更关键的是，它在列需求的阶段就把「信任」这条主线拎了出来：所有数字、摘要、趋势都必须来自真实数据，推导逻辑要在 UI 上标明口径（比如「近 7 天动量」），没有金额就不显示金额。这一句后来成了整个产品的红线。

需求清单对齐之后，我才让它进入实现阶段。事实证明，这一步省了大量返工——与其边写边改，不如先让模型当一次产品经理，把「要做什么、不做什么、底线在哪」聊透。而豆包 Seed-Evolving 在这个「需求梳理 → 方案拆解 → 风险预判」环节表现出来的工程理解力，也是我愿意把 AFP 额度一路烧到上限的原因。

三、这个网站到底能干什么

1. 一张屏看完整个 AI 世界（总览 Dashboard）

首页是一个 bento 风格的仪表盘，九个版块全部基于真实数据，没有一个数字是编的：

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Hero 区：情报总数、今日新增、监控来源数、当前最热主题，数字滚动入场，配 aurora 渐变背景和跟随鼠标的聚光灯。

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AI 每日简报：把当天生成的选题卡的 hook、差异化角度、可引用事实抽成一段「3 分钟读完」的导语。
Live Intelligence Ticker：Bloomberg 终端风格的自动滚动情报条，hover 暂停，点击直达原文。
精选情报卡：AI 摘要 + 「为什么重要」+ 热度条 + 阅读时长 + 收藏/分享。
GitHub 趋势 / arXiv 论文 / AI 工具 / 初创：四个垂直版块。
势力榜：按真实主题提及量和 7 天动量排名，配 14 天迷你走势线——这是给「今天谁在霸榜」一个量化答案。

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其中版块（势力榜、AI 工具）后端没有专门的数据表，我坚持用真实数据推导，而不是伪造：势力榜来自主题提及时间序列，AI 工具来自 Product Hunt / AI Base 和带「AI 编程 / Agent」标签的 GitHub 项目，因为「信任」是这个产品的底线。

2. 跨源去重 + 热度加权

同一条新闻，新智元、量子位、Hacker News 可能都报。AI 富集阶段会为每个事件生成一个英文 eventKey（比如 Doubao-Seed-Evolving），后端据此把多个来源合并到同一条情报下，热度按来源权重累加。你看到的是「一件事」，而不是「五条重复的标题」。

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3. AI 每日选题（核心杀手锏）

每天早上 08:30（北京时间），系统自动取过去 24 小时热度最高的 20 条情报，让Doubao-Seed-Evolving生成恰好 6 张选题卡。每张卡包含：

工作标题 + 一句话卖点（hook）
五个平台各自的切入角度：公众号走深度分析、知乎走问答干货、小红书走实用情绪、短视频走 3 秒钩子、技术博客走原理实践——不是一句话换皮
差异化角度：「别人会怎么写，你怎么写得不一样」
可引用事实点，每条必须带输入里给过的真实 URL，不许编造
工作量评估（low/medium/high）
关联的原始热点

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这对内容创作者来说，等于每天有一个不吃早饭的资深编辑把选题会开完了。

4. 主题与趋势

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picture.image 14 个主题（大模型、Agent、AI 编程、开源、OpenAI、Anthropic、Google、字节/豆包、阿里/通义、DeepSeek、多模态、AI 硬件、自动驾驶、安全与监管）支持点进去看该主题下的资讯和近 30 天走势。趋势页是手绘的 SVG 多折线图，支持 1×/2×/3× 缩放、悬停十字线、末端标签防重叠、图例点击隐藏。

5. 刚刚做完的「智能工作台级」重构

这一轮我把整个前端从一个窄栏新闻列表重做成了 Intelligence OS：

浮动玻璃态导航胶囊，layoutId 做 tab 切换的弹簧动画
framer-motion 驱动的卡片浮起、交错入场、数字 count-up、页面过渡
lucide-react 线性图标替换了全部 emoji
全站暗色/亮色自适应，aurora 背景 + 浮动粒子 + 鼠标聚光灯
路由级 code-splitting + vendor 分包，首屏 JS 从单包 365KB 降到 react/motion/icons/app 四个可长期缓存的 chunk
长列表用 content-visibility:auto 跳过屏外布局，/api/overview 加了 stale-while-revalidate，DB 补了复合索引

6. 实测数据快照

上线跑了一段时间后，我截了一张当时的真实数据（GET /api/overview 原始返回，非演示数据）：

指标	数值
已富集情报总数	139 条
过去 24 小时新增	71 条
监控信息源	14 个（中英文混合）
当前最热主题	大模型（今日 43 条提及）
当日 AI 选题卡	6 张，全部由 `doubao-seed-evolving` 生成
首页各版块	Ticker 14 · 精选 8 · GitHub 6 · 论文 5 · 工具 8 · RZ 6

势力榜（按近 14 天主题提及量，括号内为近 7 天动量）：大模型 96（+86）、开源 37（+33）、Agent 35（+35）、多模态 18（+14）、Anthropic 16（+12）、安全与监管 14（+12）、OpenAI 11（+11）、阿里/通义 5（+5）。能清楚看到当天的三条主线：大模型底层迭代、开源项目爆发、Agent 与安全攻防。

版块当天命中 6 条真实行业动态——Anthropic 100 亿算力协议、AIROBO 数亿元首轮RZ、恺望数据逾亿元战略RZ、前海母基金数亿元押注 Om AI 联汇、美图 1 亿元 AI 影像挑战赛、智象未来三个月RZ超 21 亿跻身独角兽。金额全部来自新闻标题原文，系统只做关键词匹配，不解析、不换算、更不杜撰，没有金额的条目就只显示标题和摘要。

当天热度最高的三条精选情报是：逆向渗透 AI 技能路由包 reverse-skill（热度 73428）、腾讯云开源 Agent 团队级记忆中心 TencentDB-Agent-Memory（32748）、airllm 单 4GB 显存推理 70B 大模型（32598）。豆包据此生成的第一张选题卡是 reverse-skill——它准确抓住了「24k Star、兼容 Claude Code/Cursor、AI 编程下沉到安全攻防一线」这个核心，并为公众号、知乎、小红书、短视频、技术博客分别写了完全不同的切入角度，连「仅限授权测试」的合规边界都主动加上了。

四、为什么是Doubao-Seed-Evolving

整个智能工作台用了两个豆包模型分工：

任务	模型	原因
每小时资讯富集（摘要/分类/主题/去重键）	`doubao-seed-2-0-lite`	批量、高频、要快、要便宜
每日选题生成	`doubao-seed-evolving`	需要更强的推理、创意和长上下文综合

这个组合让我能把「体力活」交给 lite，把「脑力活」交给 Seed-Evolving。下面重点说说 Seed-Evolving 在这个项目里体现出的几个关键优点。

1. 1M 上下文：一天的热点可以一次性喂进去

选题生成不是逐条处理，而是把当天 Top 20 情报（标题、AI 摘要、为什么重要、分类、主题、热度、来源链接）一次性塞进一个 prompt，要求模型在全局视野下挑选 6 个最值得做的选题、合并同一事件、为五个平台分别写不同角度。

这就是 1M 上下文的价值：我不需要做分片、摘要再摘要、map-reduce 那套容易丢信息的拼装。一天的全部热点放进一个上下文窗口，模型能看到「整个信息版图」再做判断，选题之间不会重复，平台角度之间能形成互补。

在富集阶段，每批 6 条、每条摘要截断到 400 字，是我主动做的成本控制；但当我需要「全局综合」时，1M 的余量意味着我敢把整天的数据一次喂进去，而不用在工程上拆得七零八落。

2. 「永远更新的模型卡片」：代码不用改，模型自己进化

火山方舟上 doubao-seed-evolving 这个模型卡片是滚动更新的——别名永远指向最新的 Evolving 版本。这意味着我的 wrangler.jsonc 里只要写 MODEL_IDEAS="doubao-seed-evolving"，后端不需要发版、不需要改 endpoint，模型升级后选题质量会自动跟着变好。

对一个个人项目来说，这一点特别重要：我不用维护模型版本矩阵，也不用纠结「要不要升级到新版本」。我的选题系统永远跑在豆包最新的能力上。

3. Coding 工程能力：这次重构它就是我的结对程序员

这次 OS 级重构，Seed-Evolving 深度参与了编码：

前端从单包拆成 React.lazy 路由分包 + Vite manualChunks（react/motion/icons 独立缓存）
新增 /api/overview 聚合接口，用一条 IN 查询批量补来源，替掉了原来每条 item 单独查来源的 N+1
D1 复合索引设计、HTTP stale-while-revalidate 缓存策略
一堆 TypeScript 类型收敛和防御性归一化

picture.image 它在工程上下文里的表现是：能读懂既有代码的风格和约束，给出的改动是「融入式」而不是「另起炉灶式」。比如我要求它复用现有的 idea-shape.ts 归一化器、保持 Array.isArray 防御、沿用中文注释密度，它都能照着做。这种「在别人的代码库里优雅地动刀」的能力，比从零写一段 demo 难得多。

4. Agent 检索与指令遵循能力：富集本身就是一个结构化 Agent

富集任务本质上是一个小型 Agent：读入来自 14 个不同来源、格式各异的原始条目（HN 的 JSON、Reddit 的 API、GitHub Trending 的 HTML、arXiv 的 Atom、各家 RSS），输出严格结构化的 JSON，还要做跨源事件合并。

我在 system prompt 里下了十条「严格规则（违反视为失败）」，包括：

只有真正属于 AI 领域才 relevant，纯前端框架、普通 App、招聘一律 false
relevance 必须是 0–1 的数字，不能写「高/中/低」
summary 必须是 2–4 句中文，不许加「近日」「据悉」这类废话
公司归属必须准确，严禁张冠李戴：Qwen/通义绝不能打成「字节/豆包」，豆包绝不能打成「阿里/通义」，并给了每家公司的关键词白名单
eventKey 同一事件所有来源必须完全一致
只输出 JSON，不要 markdown 代码块

Seed-Evolving 和 seed-2-0-lite 在这种长指令 + 强约束 + 多类别分类任务上的遵循度相当稳，批量 6 条一次返回的 JSON 结构几乎不跑偏。我仍然在后端加了 sanitize() 做二次校验（relevance 数字兜底、category/topic 越界纠正、公司主题关键词复核），但这是「安全网」而不是「擦屁股」——防线的主力仍然是模型本身的指令遵循能力。

5. 幻觉控制：可引用事实必须带真实 URL

选题生成里有一条铁律：facts 里的每条 URL 必须是输入中给过的真实链接，不要编造。这直接关系到内容创作者会不会引用一个不存在的来源。

实际表现是：模型基本不会凭空捏造 URL 或事实。我在前端又加了一层 idea-shape.ts 的容错归一化（把偶尔被序列化成字符串/对象的字段收敛回正确形状），双层防护下，之前那种「点选题卡白屏」的问题已经彻底消失。

幻觉不是零，但它已经从「需要人盯着改」降到了「程序化兜底就能兜住」的水平——这是一个工程上可用的临界点。

6. 最出彩的地方：每日选题生成器

如果只能挑一个地方证明 Seed-Evolving 在这个项目里的价值，那就是每天早上 08:30 自动跑的「选题生成器」。它把我前面说的所有优点——长上下文、指令遵循、Agent 式的关联检索、幻觉控制——浓缩在一次模型调用里。

代码短到可以整篇贴出来。这是 worker/src/ai/ideas.ts 的核心：

const SYSTEM = `你是一位资深 AI 领域内容策划，服务对象是一位同时做"AI 科技自媒体"和"开发者技术内容"的创作者。
他的发布平台包括：微信公众号、知乎、小红书、短视频（抖音/视频号）、技术博客。

根据我给你的今日热点条目，挑选出恰好 6 个最值得做的选题，为每个选题输出一张选题卡。必须正好 6 张，不多不少；如果热点不够，就从相对没那么热但仍有价值的条目中补足。

选题原则：
1. 优先选有传播力、有信息差、有观点空间、能体现开发者视角的事件。
2. 不要每条新闻都做，纯RZ、纯人事、纯监管公告除非影响很大否则跳过。
3. 同一事件只出一张卡，把多个来源的事实合并。
4. platforms 为每个平台给一句不同的切入角度（不是同一句话换皮）：
   - 公众号：深度分析/观点视角
   - 知乎：问答体/干货拆解视角
   - 小红书：实用/情绪/清单视角
   - 短视频：3秒钩子+冲突点
   - 技术博客：技术原理/上手实践视角
5. angle 是差异化角度：说明"别人会怎么写，你怎么写出不一样的"。
6. facts 是可引用的事实点，每条带 url（必须是输入里给过的真实链接，不要编造）。
7. effort 取 low/medium/high。`;

export async function generateIdeas(env: Env, items: TopItem[], date: string) {
  const userPrompt = `日期：${date}
今日热点条目（已按热度排序）：
${JSON.stringify(items, null, 2)}

请输出 {"ideas": [数组]}，每个选题字段：
title(工作标题), hook(一句话卖点), platforms(对象数组，每项 {platform, angle}),
facts(事实点数组，每项 {text, url}), angle(差异化角度),
effort(low/medium/high), item_ids(关联的条目id数组，数字)`;

  const resp = await chatJson(env, env.MODEL_IDEAS, [
    { role: "system", content: SYSTEM },
    { role: "user", content: userPrompt },
  ], { temperature: 0.4, maxTokens: 6000, timeoutMs: 120000 });

  return (resp.ideas || []).map((r) => ({
    idea_date: date,
    title: asString(r.title, "(无标题)"),
    hook: asString(r.hook),
    platforms: normalizePlatforms(r.platforms),
    facts: normalizeFacts(r.facts),
    angle: asString(r.angle),
    effort: normalizeEffort(r.effort),
    item_ids: normalizeItemIds(r.item_ids),
    model: env.MODEL_IDEAS,
  }));
}

调用方传入的 items 是当天热度最高的 20 条情报，每条都带着完整的 title / summary / why / category / topics / score / sources[{url,name}]，被 JSON.stringify 整体塞进一个 prompt。注意这里几个设计细节正好对应模型的几项能力：

「恰好 6 张，不多不少」+ 热点不够就补足 —— 这是对指令遵循的硬约束，模型要在「宁缺毋滥」和「必须交满 6 张」之间自己做权衡；
「同一事件只出一张卡，把多个来源的事实合并」 —— 这需要模型在 20 条长上下文里识别哪些是同一事件，跨条目做 Agent 式的关联与合并，而不是逐条复述；
五个平台各给一句不同切入角度，「不是同一句话换皮」 —— 这要求模型真的理解五种内容形态的差异，而不是套模板；
facts 必须带输入里给过的真实 URL —— 这是反幻觉的硬约束，模型被禁止凭空造链接；
item_ids 是关联的条目 id 数组 —— 模型要回头从输入里挑出它引用了哪几条，相当于一次「可溯源的检索」，让每张选题卡都能点回原始热点。

更妙的是最后那一段 .map()：模型输出我并不直接信任，而是过 asString / normalizePlatforms / normalizeFacts / normalizeEffort / normalizeItemIds 五个归一化器，把偶尔被序列化成字符串、缺字段、枚举越界的脏数据收敛回正确形状。这是我和 Seed-Evolving 磨合出来的协作方式——模型负责聪明，代码负责兜底。

为什么说这是它「最出彩」的地方？因为富集任务是「读一条、吐一条」的体力活，换成小模型也能干；而选题生成是在一整个上下文窗口里做全局判断、跨源合并、多视角创作、还要自报来源的综合活。它生成的不是摘要，是判断——哪些值得写、怎么写得不一样。这正是 1M 上下文 + 强指令遵循 + 反幻觉三者同时在线时，大模型才能交付的东西。也是我愿意把这个最关键的日常任务，单独留给 doubao-seed-evolving 而不是 lite 的原因。

五、深度测评的代价：AFP 用量被我打到上限

说实话，这一轮重构和调优我对 Seed-Evolving 做了非常重度的测评：反复迭代选题 prompt（从「写 6 个选题」到精确到五个平台各自的人设和句式）、测试不同 temperature、对比 lite 和 Evolving 在富集质量上的差异、压测长上下文下的 JSON 稳定性、用它重构前后端代码……

结果就是：AFP 用量直接打到了上限。

这算是个幸福的烦恼——它说明这个模型在真实工程场景里是「用得起来、而且越用越想用」的，而不是调两下就丢到一边的玩具。配额触顶反而成了我对它能力最直接的一次背书：如果不是真的好用，谁会把额度烧到上限呢。

（小提示：批量富集这类高频任务我已经切给 doubao-seed-2-0-lite，只让 Seed-Evolving 做每日选题这种高价值综合任务，把好钢用在刀刃上。）

六、一些工程上的小心思

两模型分工：lite 跑量，Evolving 跑质，成本和质量平衡。
显式关闭 thinking：火山方舟的豆包默认开 extended thinking，批量结构化任务会白烧 token，我在 API 层显式 thinking: { type: "disabled" }。
容错 JSON：模型偶尔给 JSON 套 ```json fence，代码里统一剥掉再 parse。
错误边界：React ErrorBoundary 包住每张卡，单条坏数据不会拖垮整页。
主题公司归属二次校验：后端用关键词表复核 AI 的公司打标，标题权威优先，防止摘要里的幻觉把别家公司带进来。
已读/收藏 localStorage：阅读状态跨组件同步，轻量不依赖后端。
尊重 prefers-reduced-motion：动画在无障碍设置下降级为即时显示。

七、接下来想做什么

给势力榜接入真实的模型跑分/评测数据，而不只是提及量
把选题卡的五个平台角度做成「一键复制成稿框架」
加一个「情报回顾」周报，让 Seed-Evolving 每周做一次趋势综述
等 D1 数据再厚一点，用 1M 上下文做「月度 AI 产业复盘」

八、写在最后

这个项目让我重新确认了一件事：大模型真正的杠杆，不是替你写一段话，而是替你走完一整条信息流水线——从抓取、筛选、摘要、去重、分类、打标，到选题策划，全在边缘自动跑。我每天早上打开它，看到的不是一堆链接，而是已经被加工好的「认知」。

Doubao-Seed-Evolving 在其中扮演的是那个「主编 + 资深工程师」的角色：长上下文 hold 得住全局、模型卡片自动进化、写代码能融入既有工程、指令遵循稳、幻觉可控。它不是完美的，但它已经过了「能在生产里扛事」那条线。

我把 AFP 打到上限，就是最好的证明。

如果你也想自己跑一个，或者看看这套工作流具体怎么实现的，代码和在线站点都放在这里，欢迎 Star、提 Issue、照着改：

🔗 在线体验：https://airadar.hizzyyc.com/
💻 源码仓库：https://github.com/ConanEdogawa-FE/ai-radar

整个项目前后端加起来没多少代码，Cloudflare Workers + D1 + 豆包的组合部署成本几乎为零，照着 README 填个 ARK Key 就能拥有自己的 AI 情报工作台。

AI Radar Intelligence OS x 豆包/火山方舟 · 数据每小时自动更新，选题每天 08:30 自动生成。