AI Brief：中文优先的AI情报简报系统，将信息噪音转化为可执行洞察

AI Brief v2是一款以中文为核心的AI情报简报产品，旨在解决AI信息爆炸带来的过载问题，将海量信息转化为结构化、可执行的每日简报。项目采用本地优先的MVP架构，核心设计理念为‘以判断力为导向’，通过回答六大关键问题（发生了什么、为什么重要、谁应关注等）提供深度洞察，涵盖GitHub趋势项目追踪、模型演进档案、学术论文解读及AI求职研究雷达等功能模块。

在AI信息爆炸时代，开发者、研究者和技术决策者面临信息过载困境，筛选有价值内容成为繁重认知负担。AI Brief v2为此诞生，不同于追求广度的聚合工具，其核心设计理念是‘以判断力为导向’，聚焦回答六个关键问题：发生了什么、为什么重要、谁应该关注、如何处理信息、下一步该做什么、如何验证理解正确性。

AI Brief v2包含四大功能模块：

1. 项目追踪：基于GitHub Trending数据，通过深度挖掘评分机制（worthDeepDive）评估项目技术新颖性、实用性及社区活跃度；
2. 模型档案：curated的公司级模型与产品能力演进档案，追踪模型能力变化轨迹，帮助理解厂商技术路线；
3. 论文深读：通过发现、证据评估、排序、审阅、验证等结构化流程，将学术论文转化为易理解的技术洞察；
4. AI求职研究雷达：独立CLI/数据流水线模块，用于论文发现、筛选及教授风格审阅，助力AI求职者训练研究能力。

AI Brief v2采用本地优先架构，技术栈体现‘无外部依赖’理念：

• 前端：Vite + React + TypeScript，静态JSON数据存储于public/data/目录，无数据库依赖；
• 数据流水线：通过npm命令触发GitHub Trending摄取（支持强制刷新/干跑）、论文处理管道及状态同步；
• 数据契约：清晰定义数据结构（如trending.json、models.json等），通过验证脚本确保一致性。

项目遵循‘信号优于噪音’原则，偏好少量高信号内容而非广泛覆盖：

• 项目评分：深入评估技术价值、创新程度及实用性，而非仅看星标数量；
• 论文处理：多轮筛选与深度分析，确保内容阅读价值；
• 模型验证：对‘最新’模型声明需官方来源验证，避免营销炒作误导。

AI Brief v2适合以下用户：

• AI开发者：追踪开源工具、框架及最佳实践；
• 技术决策者：了解模型演进与行业趋势，辅助技术选型；
• AI研究者：快速筛选有价值论文，获取深度解读；
• AI求职者：通过论文雷达模块训练研究能力，准备面试；
• 中文技术社区：获取高质量中文AI情报，降低语言门槛。

当前版本存在以下待改进项：

1. 首页重构为每日推荐内容聚合页；
2. 建立小批量信号新闻模块；
3. 当日官方来源验证模型‘最新’声明；
4. 结构化项目评分理由；
5. 优秀雷达论文转化为完整文章；
6. 优化来源可信度展示；
7. GitHub Trending HTML解析快照测试；
8. 拆分单一大CSS文件。

AI Brief v2代表不同于主流聚合工具的思路：不追求覆盖范围，而追求信号质量；不罗列信息，而提供判断。在信息过载时代，这种以判断力为核心的设计哲学，可能是开发者真正需要的解药。