🚀 AI每日新闻聚合平台 - Insight Pro

项目时间: 2025年12月
项目类型: 个人项目 · 全栈开发
GitHub: github.com/sjkncs

📋 项目概述

Insight Pro 是一个类似行业标杆的AI新闻聚合平台，旨在为用户提供全面、智能的新闻资讯服务。

项目链接:

🔗 GitHub仓库: https://github.com/sjkncs (私有仓库)
🌐 在线演示: 部署在GitHub Pages

核心功能

📰 多源聚合 - 整合微博热搜、知乎热榜、36氪等多个数据源
🤖 AI分析 - 集成DeepSeek、Claude、GPT、通义千问4种AI模型
📊 智能推荐 - 基于用户兴趣的个性化推荐
🔍 趋势预测 - 分析热点话题发展趋势

🛠️ 技术架构

后端技术栈

# 核心框架
Flask              # Web框架
BeautifulSoup      # 网页爬虫
Requests           # HTTP请求

# 数据处理
Pandas             # 数据分析
NumPy              # 数值计算

# AI集成
OpenAI API         # GPT模型
Anthropic API      # Claude模型
DeepSeek API       # DeepSeek模型
Qwen API           # 通义千问模型

前端技术栈

// 原生技术
JavaScript (ES6+)  // 核心逻辑
CSS3               // 样式设计
HTML5              // 页面结构

// 特性
- 响应式设计
- 深色主题
- 流畅动画
- 懒加载优化

💡 核心亮点

1. 智能缓存机制

实现了高效的缓存策略，性能优化达95%：

class CacheManager:
    def __init__(self, ttl=3600):
        self.cache = {}
        self.ttl = ttl
    
    def get(self, key):
        if key in self.cache:
            data, timestamp = self.cache[key]
            if time.time() - timestamp < self.ttl:
                return data
        return None
    
    def set(self, key, value):
        self.cache[key] = (value, time.time())

2. 多模型AI分析

集成4种主流AI模型，提供多角度分析：

DeepSeek - 深度语义理解
Claude - 长文本分析
GPT-4 - 综合智能分析
通义千问 - 中文优化

3. 现代化UI设计

🎨 深色主题设计
📱 完美适配移动端
⚡ 流畅的交互动画
🖼️ 优雅的卡片布局

📊 项目成果

性能指标

指标	数值
缓存命中率	95%
页面加载时间	<2s
API响应时间	<500ms
数据更新频率	15分钟

功能覆盖

✅ 微博热搜实时抓取
✅ 知乎热榜数据整合
✅ 36氪科技资讯
✅ AI智能摘要
✅ 趋势分析预测
✅ 个性化推荐

🚀 部署方案

GitHub Pages部署

# 1. 构建静态文件
python build.py

# 2. 部署到GitHub Pages
git add .
git commit -m "Deploy to GitHub Pages"
git push origin gh-pages

CI/CD自动化

配置GitHub Actions实现自动化部署：

name: Deploy to GitHub Pages

on:
  push:
    branches: [ main ]

jobs:
  deploy:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v2
      - name: Build
        run: python build.py
      - name: Deploy
        uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3

💻 核心代码示例

新闻爬虫

class NewsSpider:
    def __init__(self):
        self.session = requests.Session()
        self.cache = CacheManager()
    
    def fetch_weibo_hot(self):
        """抓取微博热搜"""
        url = "https://weibo.com/hot/search"
        response = self.session.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        
        hot_list = []
        for item in soup.select('.hot-item'):
            hot_list.append({
                'title': item.select_one('.title').text,
                'heat': item.select_one('.heat').text,
                'url': item.get('href')
            })
        
        return hot_list

AI分析接口

class AIAnalyzer:
    def analyze_news(self, news_list, model='gpt-4'):
        """使用AI模型分析新闻"""
        prompt = f"分析以下新闻热点:\n{news_list}"
        
        if model == 'gpt-4':
            return self.gpt_analyze(prompt)
        elif model == 'claude':
            return self.claude_analyze(prompt)
        elif model == 'deepseek':
            return self.deepseek_analyze(prompt)
        else:
            return self.qwen_analyze(prompt)