ContentForge AI

🚀 AI驱动的多平台内容自动化生产工厂

世界顶级AI新闻简报：全中文、多数据源、智能分类

✨ 核心功能

ContentForge AI 是一个基于 LangChain/LangGraph 的智能内容生产系统，专注于高质量内容产出。

🎯 两大内容生成模式

1️⃣ Auto 模式 - 全中文AI新闻简报

• 多个全球数据源实时聚合
• 智能分类：产业动态、学术前沿、技术创新、产品工具、行业应用
• 全中文翻译：标题、描述、洞察、深度观察
• 世界顶级科技媒体写作标准

2️⃣ Series 模式 - 100期技术博客系列

• 系统化生成100期技术博客
• 覆盖10大系列：LLM原理、RAG实战、Agent开发等
• 批量生成，进度追踪

🌟 核心优势

• ✅ 全中文简报 - 参照36氪、虎嗅等专业科技媒体标准
• ✅ 多数据源 - NewsAPI、TechCrunch、arXiv、Hacker News等
• ✅ 智能分类 - 5大分类自动组织
• ✅ 深度观察 - 核心洞察+产业分析
• ✅ 成本可控 - GLM-4.7模型，性价比高

🚀 快速开始

安装

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/Ming-H/content-forge-ai.git
cd content-forge-ai

# 2. 创建虚拟环境
python -m venv venv
source venv/bin/activate  # Windows: venv\Scripts\activate

# 3. 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 4. 配置API Key
cp .env.example .env
# 编辑.env，添加 ZHIPUAI_API_KEY

运行

系统使用统一入口 src/main.py，支持两种模式：

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📖 Auto模式 - 全中文AI新闻简报

核心特色：

• 🌍 多个全球数据源实时聚合
• 🇨🇳 全中文翻译，专业科技媒体写作标准
• 📊 5大智能分类：产业动态、学术前沿、技术创新、产品工具、行业应用
• 💡 核心洞察 + 深度产业观察
• 🔗 每条包含标题、描述、来源链接、热度评分

# 设置PYTHONPATH（替换为你的实际项目路径）
export PYTHONPATH=/Users/z/Documents/work/content-forge-ai

# 运行自动模式
python src/main.py --mode auto --once

输出位置：data/daily/YYYYMMDD/

• raw/ - 原始数据（按数据源组织的JSON）
• digest/ - 全中文简报（Markdown + JSON）

数据源 (多个)：

数据源	类型	内容
TechCrunch AI	新闻	AI行业新闻
NewsAPI.org	新闻	全球AI新闻聚合
arXiv	学术	AI重大论文
Hacker News	社区	科技热点讨论
MIT Tech Review	新闻	MIT技术评论
OpenAI Blog	官方	OpenAI官方动态
BAIR Blog	学术	UC Berkeley AI研究
Microsoft Research	学术	微软研究院博客
MarkTechPost	新闻	AI研究新闻
KDnuggets	新闻	数据科学权威
AI Business	新闻	AI行业新闻
The Gradient	期刊	AI研究期刊
InfoQ AI	技术	技术媒体
Hugging Face Blog	官方	Hugging Face官方博客

输出格式示例：

# AI每日热点 · 2026年01月22日

## 💡 核心洞察
- 多智能体协作范式确立，标志着AI从单一对话迈向自主执行新阶段
- 数据泄露与合成数据困境，反映出GenAI爆发期底层安全与质量的隐忧

## 📰 深度观察
**AI产业观察：从云端竞逐到端侧重构的范式转移**
（约350字专业分析文章）

## 🔍 本期热点

### 📈 产业动态（35条）
#### [据报Apple研发AI可穿戴设备，不甘落后OpenAI](链接)
**来源**：TechCrunch AI  ·  **热度**：70
一份关于该设备的报告显示，若这款可穿戴设备最终问世，最早可能会在2027年发布。

...

### 🎓 学术前沿（15条）
...

---

📖 Series 模式 - 100期技术博客系列

# 查看生成进度
python src/main.py --mode series --progress

# 生成指定集数
python src/main.py --mode series --episode 1

# 批量生成（如第1-10期）
python src/main.py --mode series --all --start 1 --end 10

---

🚀 部署到生产环境

# 1. 克隆项目
git clone https://github.com/Ming-H/content-forge-ai.git
cd content-forge-ai

# 2. 安装依赖
python -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt

# 3. 配置环境变量
cp .env.example .env
# 编辑.env文件，填入你的API密钥

# 4. 测试运行
python src/main.py --mode auto --once

# 5. 设置定时任务（每天早上3点执行）
crontab -e
# 添加：0 3 * * * /path/to/content-forge-ai/run_and_commit.sh

🔐 环境变量配置

创建 .env 文件：

# 必需的密钥
ZHIPUAI_API_KEY=your_zhipuai_api_key_here    # 智谱AI密钥（获取：https://open.bigmodel.cn/）

# 可选的密钥
NEWSAPI_KEY=your_newsapi_key_here            # NewsAPI密钥（推荐配置）
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here      # OpenAI密钥（备用）
TAVILY_API_KEY=your_tavily_api_key_here      # Web搜索（可选）

获取API密钥：

• 智谱AI - 必需，支持国产大模型GLM-4.7
• NewsAPI.org - 推荐，全球新闻聚合
• OpenAI - 可选，备用LLM提供商

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📂 输出结构

data/
├── daily/                    # Auto模式输出
│   └── 20260122/
│       ├── raw/              # 原始数据（按数据源）
│       └── digest/           # 全中文简报
│           ├── digest_20260122.md
│           └── digest_20260122.json
│
└── series/                   # Series模式输出
    ├── LLM_series/           # LLM系列分类
    │   ├── series_1_llm_foundation/
    │   │   ├── episode_001/
    │   │   │   ├── episode_metadata.json
    │   │   │   └── ep001_标题_article.md
    │   │   ├── episode_002/
    │   │   └── series_metadata.json
    │   └── ...
    └── ML_series/            # ML系列分类
        └── ...

logs/                        # 日志按日期分层
└── YYYYMMDD/
    └── app.log

---

🤖 Auto模式工作流程

1. RealAITrendAnalyzerAgent
   从多个数据源获取热点
   保留所有内容（不去重、不排序截断）
   输出: trends_by_source

2. TrendCategorizerAgent
   按分类组织热点
   5大分类：产业动态、学术前沿、技术创新、产品工具、行业应用
   输出: categorized_trends

3. NewsScoringAgent
   对新闻进行6维度评分筛选
   输出: scored_trends

4. WorldClassDigestAgent
   生成全中文世界顶级新闻简报
   翻译所有标题、描述
   生成核心洞察和深度观察
   输出: news_digest (全中文)

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📊 性能指标

• 热点获取：30-60秒（多个数据源）
• 分类整理：<1秒
• 全中文翻译+生成：50-60分钟
• 总耗时：约60分钟

内容质量：

• 全中文简报：500+行，专业科技媒体标准
• 核心洞察：3-5条深度判断
• 深度观察：约350字产业分析

成本（GLM-4.7）：

• 每次运行：约¥15-25
• Token使用：约150,000-200,000（含翻译）

优化建议：

• 使用 glm-4-flash 降低成本约80%
• 减少数据源（只用TechCrunch + arXiv + Hacker News）
• 调整翻译条数限制

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❓ 常见问题

Q: 简报是全中文的吗？

A: 是的。Auto模式生成的简报完全使用中文，包括：

• 所有标题和描述
• 核心洞察
• 深度观察分析
• 分类导语

Q: data/daily目录为什么不会被提交到GitHub？

A: data/daily/ 在 .gitignore 中，避免临时数据占用仓库空间。如需提交，可以手动添加或修改gitignore。

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📚 详细文档

• CLAUDE.md - 开发者指南和架构说明
• test/README.md - 测试文件说明

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📊 两种模式对比

模式	输入	输出	用途
Auto	（自动获取热点）	全中文简报	每日AI新闻
Series	100期配置	长文本技术博客	系统化内容库

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📄 许可证

MIT License - 详见 LICENSE

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最后更新：2026-01-27 Made with ❤️ by ContentForge AI Team