热点数据自动筛查平台

工程介绍

这是一个帮我从大量社区讨论中找出“值得继续研究和写作”的热点平台。

它会定时收集 Hacker News、Reddit、X、Indie Hackers 和小红书上的帖子与评论，把相近内容整理成同一个主题，再检查证据够不够、内容有没有重复。最后，系统会给出可以继续展开的写作论点，并保留对应的原文出处。

• 自动收集： 不用逐个平台翻找，热点内容会集中到一个工作台。
• 辅助筛选： 主题会被分成“今日可写”“观察中”“证据不足”和“重复风险”。
• 结论可追溯： 每个论点都能回到原帖和支撑它的证据，方便核对。

实现方案

数据怎么处理

1. 定时拉取： 通过 n8n 定时收集 Hacker News、Reddit、X、Indie Hackers 和小红书上的帖子与评论。
2. 统一整理： 不同平台的数据会被整理成相同格式，保存标题、正文、作者、发布时间、原文链接和互动数据；内容发生变化时会保留新版本。
3. 提取证据： AI 从每条内容中提取最多 5 条可以回到原文核对的证据，并标记核心实体、问题、场景、立场和可信度。
4. 形成主题： 系统按照“研究领域 + 核心对象 + 讨论问题”把证据归为主题，再由 AI 复核主题是否一致、是否值得继续写，并生成有证据支撑的论点。

结果怎么判断

• 主题成立： 至少要有 1 条核心证据、2 条有效证据、2 条独立内容和 2 个讨论串，并通过可写性复核。
• 今日可写： 主题已经确认、有可用论点，并且至少来自 2 个独立讨论串。
• 证据不足： 证据少于 2 条、没有可用论点，或暂时无法形成稳定判断。
• 重复风险： 重复证据至少有 2 条，并且占全部证据的一半以上。
• 展示顺序： 综合主题状态、平台热度、独立讨论数、证据数量和判断可信度排序，优先展示更值得继续研究的主题。