自动汇集与去重内容
可抓取内容并写入原始阶段，同时对重复信息进行处理，减少同一事件在不同来源中反复出现。
BAIZE AI RESOURCE
AI 新闻与研究动态日报系统
Horizon
Horizon 是一套 AI 驱动的信息聚合与日报生成系统，可汇集科技、学术及社交趋势内容，完成去重、筛选、补充和摘要，帮助关注者更高效地获取重点动态。
资源介绍
Horizon 面向需要持续追踪科技资讯、研究进展或社交趋势的个人与团队，将分散的信息源汇集为可阅读的日报。它可按预设处理流程抓取内容、去除重复项、进行评分和筛选，再借助 AI 补充信息并生成 Markdown 摘要，减少手动搜集与整理新闻的时间。项目内置科技新闻、科技博客、财经新闻和 AI 创作者等处理配置，也支持通过配置文件调整运行设置。适合用于个人信息订阅、研究动态跟踪及内容运营选题收集；还可作为 MCP 服务接入兼容客户端，以工具方式分阶段执行或读取日报结果。
核心能力
AI 筛选与日报摘要
处理流程可依次完成内容评分、筛选、信息补充与 Markdown 摘要生成，帮助用户从大量动态中提炼重点。
内置多类信息追踪配置
项目提供 tech-news、tech-blog、finance-news 和 ai-creator 等处理配置，可用于不同主题的内容分析与补充。
MCP 工具调用
内置 MCP 服务器，支持校验配置、分阶段抓取与处理内容、运行完整流程，以及读取近期运行记录和生成的摘要。
可保存运行结果
每次 MCP 运行会保存原始、评分、筛选、补充后的内容及不同语言的摘要文件，便于回看各处理阶段的结果。
使用方法
准备 Python 3.11 或更高版本的运行环境，使用 uv 同步项目依赖。
根据 `.env.example` 设置所需密钥，并在 `data/config.json` 中配置运行参数；也可通过 `--config` 指定配置文件路径。
运行 `horizon` 执行内容处理并生成日报；可使用 `--data-dir` 指定摘要和订阅者等运行数据的保存目录。
如需让 MCP 客户端调用，启动 `horizon-mcp`，再通过其提供的工具执行完整流程或单独处理某一阶段。
需要容器化运行时，可使用项目提供的 Docker Compose 配置，并将 `.env` 与 `data` 目录挂载到容器中。
使用案例
科技研究日报
使用场景科研分析
研究人员持续收集科技与学术相关动态，使用 Horizon 对内容去重、筛选并生成摘要，获得更集中、更易浏览的每日信息简报。
内容选题追踪
使用场景内容运营
内容运营人员通过科技新闻或 AI 创作者配置汇集趋势信息，经评分和补充后查看日报，辅助发现值得跟进的选题方向。
MCP 中的信息处理流程
使用场景自动化工作
使用兼容 MCP 的客户端按需调用抓取、评分、筛选和摘要工具，或直接运行完整处理流程，并读取本次生成的摘要与阶段结果。
包含内容
horizon-source.zip
README-中文安装说明.md
LICENSE-MIT.txt
SHA256.txt
常见问题
Horizon 的运行环境要求是什么？
项目要求 Python 3.11 或更高版本。项目提供 uv 的依赖同步方式，并提供 Dockerfile 与 Docker Compose 配置用于容器化运行。
配置文件和运行数据可以放在指定目录吗？
可以。`--config PATH` 可指定配置文件；`--data-dir PATH` 可指定摘要、订阅者等运行数据目录。两者同时使用时，配置从 `--config` 读取，运行数据仍保存到 `--data-dir`。
Horizon 的 MCP 服务能做什么？
`Horizon-mcp` 可提供配置校验、内容抓取、评分、筛选、补充、摘要生成和完整流程运行等工具，还能读取运行记录、阶段内容、摘要及服务指标。
MCP 运行后的内容保存在哪里？
每次 MCP 运行会在 `data/mcp-runs//` 下保存元数据、原始内容、评分结果、筛选结果、补充结果以及 `summary-.md` 摘要文件。
相关资源
