[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"similar-Thysrael--Horizon":3,"tool-Thysrael--Horizon":61},[4,18,26,36,44,53],{"id":5,"name":6,"github_repo":7,"description_zh":8,"stars":9,"difficulty_score":10,"last_commit_at":11,"category_tags":12,"status":17},4358,"openclaw","openclaw\u002Fopenclaw","OpenClaw 是一款专为个人打造的本地化 AI 助手，旨在让你在自己的设备上拥有完全可控的智能伙伴。它打破了传统 AI 助手局限于特定网页或应用的束缚，能够直接接入你日常使用的各类通讯渠道，包括微信、WhatsApp、Telegram、Discord、iMessage 等数十种平台。无论你在哪个聊天软件中发送消息，OpenClaw 都能即时响应，甚至支持在 macOS、iOS 和 Android 设备上进行语音交互，并提供实时的画布渲染功能供你操控。\n\n这款工具主要解决了用户对数据隐私、响应速度以及“始终在线”体验的需求。通过将 AI 部署在本地，用户无需依赖云端服务即可享受快速、私密的智能辅助，真正实现了“你的数据，你做主”。其独特的技术亮点在于强大的网关架构，将控制平面与核心助手分离，确保跨平台通信的流畅性与扩展性。\n\nOpenClaw 非常适合希望构建个性化工作流的技术爱好者、开发者，以及注重隐私保护且不愿被单一生态绑定的普通用户。只要具备基础的终端操作能力（支持 macOS、Linux 及 Windows WSL2），即可通过简单的命令行引导完成部署。如果你渴望拥有一个懂你",349277,3,"2026-04-06T06:32:30",[13,14,15,16],"Agent","开发框架","图像","数据工具","ready",{"id":19,"name":20,"github_repo":21,"description_zh":22,"stars":23,"difficulty_score":10,"last_commit_at":24,"category_tags":25,"status":17},3808,"stable-diffusion-webui","AUTOMATIC1111\u002Fstable-diffusion-webui","stable-diffusion-webui 是一个基于 Gradio 构建的网页版操作界面，旨在让用户能够轻松地在本地运行和使用强大的 Stable Diffusion 图像生成模型。它解决了原始模型依赖命令行、操作门槛高且功能分散的痛点，将复杂的 AI 绘图流程整合进一个直观易用的图形化平台。\n\n无论是希望快速上手的普通创作者、需要精细控制画面细节的设计师，还是想要深入探索模型潜力的开发者与研究人员，都能从中获益。其核心亮点在于极高的功能丰富度：不仅支持文生图、图生图、局部重绘（Inpainting）和外绘（Outpainting）等基础模式，还独创了注意力机制调整、提示词矩阵、负向提示词以及“高清修复”等高级功能。此外，它内置了 GFPGAN 和 CodeFormer 等人脸修复工具，支持多种神经网络放大算法，并允许用户通过插件系统无限扩展能力。即使是显存有限的设备，stable-diffusion-webui 也提供了相应的优化选项，让高质量的 AI 艺术创作变得触手可及。",162132,"2026-04-05T11:01:52",[14,15,13],{"id":27,"name":28,"github_repo":29,"description_zh":30,"stars":31,"difficulty_score":32,"last_commit_at":33,"category_tags":34,"status":17},1381,"everything-claude-code","affaan-m\u002Feverything-claude-code","everything-claude-code 是一套专为 AI 编程助手（如 Claude Code、Codex、Cursor 等）打造的高性能优化系统。它不仅仅是一组配置文件，而是一个经过长期实战打磨的完整框架，旨在解决 AI 代理在实际开发中面临的效率低下、记忆丢失、安全隐患及缺乏持续学习能力等核心痛点。\n\n通过引入技能模块化、直觉增强、记忆持久化机制以及内置的安全扫描功能，everything-claude-code 能显著提升 AI 在复杂任务中的表现，帮助开发者构建更稳定、更智能的生产级 AI 代理。其独特的“研究优先”开发理念和针对 Token 消耗的优化策略，使得模型响应更快、成本更低，同时有效防御潜在的攻击向量。\n\n这套工具特别适合软件开发者、AI 研究人员以及希望深度定制 AI 工作流的技术团队使用。无论您是在构建大型代码库，还是需要 AI 协助进行安全审计与自动化测试，everything-claude-code 都能提供强大的底层支持。作为一个曾荣获 Anthropic 黑客大奖的开源项目，它融合了多语言支持与丰富的实战钩子（hooks），让 AI 真正成长为懂上",143909,2,"2026-04-07T11:33:18",[14,13,35],"语言模型",{"id":37,"name":38,"github_repo":39,"description_zh":40,"stars":41,"difficulty_score":32,"last_commit_at":42,"category_tags":43,"status":17},2271,"ComfyUI","Comfy-Org\u002FComfyUI","ComfyUI 是一款功能强大且高度模块化的视觉 AI 引擎，专为设计和执行复杂的 Stable Diffusion 图像生成流程而打造。它摒弃了传统的代码编写模式，采用直观的节点式流程图界面，让用户通过连接不同的功能模块即可构建个性化的生成管线。\n\n这一设计巧妙解决了高级 AI 绘图工作流配置复杂、灵活性不足的痛点。用户无需具备编程背景，也能自由组合模型、调整参数并实时预览效果，轻松实现从基础文生图到多步骤高清修复等各类复杂任务。ComfyUI 拥有极佳的兼容性，不仅支持 Windows、macOS 和 Linux 全平台，还广泛适配 NVIDIA、AMD、Intel 及苹果 Silicon 等多种硬件架构，并率先支持 SDXL、Flux、SD3 等前沿模型。\n\n无论是希望深入探索算法潜力的研究人员和开发者，还是追求极致创作自由度的设计师与资深 AI 绘画爱好者，ComfyUI 都能提供强大的支持。其独特的模块化架构允许社区不断扩展新功能，使其成为当前最灵活、生态最丰富的开源扩散模型工具之一，帮助用户将创意高效转化为现实。",107888,"2026-04-06T11:32:50",[14,15,13],{"id":45,"name":46,"github_repo":47,"description_zh":48,"stars":49,"difficulty_score":32,"last_commit_at":50,"category_tags":51,"status":17},4721,"markitdown","microsoft\u002Fmarkitdown","MarkItDown 是一款由微软 AutoGen 团队打造的轻量级 Python 工具，专为将各类文件高效转换为 Markdown 格式而设计。它支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片（含 OCR）、音频（含语音转录）、HTML 乃至 YouTube 链接等多种格式的解析，能够精准提取文档中的标题、列表、表格和链接等关键结构信息。\n\n在人工智能应用日益普及的今天，大语言模型（LLM）虽擅长处理文本，却难以直接读取复杂的二进制办公文档。MarkItDown 恰好解决了这一痛点，它将非结构化或半结构化的文件转化为模型“原生理解”且 Token 效率极高的 Markdown 格式，成为连接本地文件与 AI 分析 pipeline 的理想桥梁。此外，它还提供了 MCP（模型上下文协议）服务器，可无缝集成到 Claude Desktop 等 LLM 应用中。\n\n这款工具特别适合开发者、数据科学家及 AI 研究人员使用，尤其是那些需要构建文档检索增强生成（RAG）系统、进行批量文本分析或希望让 AI 助手直接“阅读”本地文件的用户。虽然生成的内容也具备一定可读性，但其核心优势在于为机器",93400,"2026-04-06T19:52:38",[52,14],"插件",{"id":54,"name":55,"github_repo":56,"description_zh":57,"stars":58,"difficulty_score":10,"last_commit_at":59,"category_tags":60,"status":17},4487,"LLMs-from-scratch","rasbt\u002FLLMs-from-scratch","LLMs-from-scratch 是一个基于 PyTorch 的开源教育项目，旨在引导用户从零开始一步步构建一个类似 ChatGPT 的大型语言模型（LLM）。它不仅是同名技术著作的官方代码库，更提供了一套完整的实践方案，涵盖模型开发、预训练及微调的全过程。\n\n该项目主要解决了大模型领域“黑盒化”的学习痛点。许多开发者虽能调用现成模型，却难以深入理解其内部架构与训练机制。通过亲手编写每一行核心代码，用户能够透彻掌握 Transformer 架构、注意力机制等关键原理，从而真正理解大模型是如何“思考”的。此外，项目还包含了加载大型预训练权重进行微调的代码，帮助用户将理论知识延伸至实际应用。\n\nLLMs-from-scratch 特别适合希望深入底层原理的 AI 开发者、研究人员以及计算机专业的学生。对于不满足于仅使用 API，而是渴望探究模型构建细节的技术人员而言，这是极佳的学习资源。其独特的技术亮点在于“循序渐进”的教学设计：将复杂的系统工程拆解为清晰的步骤，配合详细的图表与示例，让构建一个虽小但功能完备的大模型变得触手可及。无论你是想夯实理论基础，还是为未来研发更大规模的模型做准备",90106,"2026-04-06T11:19:32",[35,15,13,14],{"id":62,"github_repo":63,"name":64,"description_en":65,"description_zh":66,"ai_summary_zh":66,"readme_en":67,"readme_zh":68,"quickstart_zh":69,"use_case_zh":70,"hero_image_url":71,"owner_login":72,"owner_name":72,"owner_avatar_url":73,"owner_bio":74,"owner_company":75,"owner_location":75,"owner_email":76,"owner_twitter":75,"owner_website":77,"owner_url":78,"languages":79,"stars":92,"forks":93,"last_commit_at":94,"license":75,"difficulty_score":32,"env_os":95,"env_gpu":96,"env_ram":96,"env_deps":97,"category_tags":105,"github_topics":106,"view_count":32,"oss_zip_url":75,"oss_zip_packed_at":75,"status":17,"created_at":112,"updated_at":113,"faqs":114,"releases":145},5078,"Thysrael\u002FHorizon","Horizon","Automated AI news aggregator & summarizer. Generates daily briefings in English & Chinese. | 全自动 AI 科技新闻聚合与摘要生成器。","Horizon 是一款全自动的 AI 科技新闻聚合与摘要生成器，旨在帮助用户从海量信息中高效获取有价值的技术动态。它自动收集来自 Hacker News、Reddit、GitHub、RSS 订阅源及 Telegram 频道等多平台的资讯，利用大语言模型（支持 Claude、GPT-4、DeepSeek 等）对内容进行智能评分与过滤，剔除噪音，并生成包含核心摘要、背景知识补充及社区观点汇总的双语（中英文）每日简报。\n\n在信息过载的今天，开发者和技术从业者往往难以兼顾多个信息源，容易错过关键更新或陷入无效阅读。Horizon 通过跨平台去重、智能筛选和深度内容增强，解决了“找新闻难、读新闻累”的痛点，让用户只需花费几分钟即可掌握全球科技前沿。\n\n这款工具特别适合开发者、AI 研究人员、技术产品经理以及任何希望保持技术敏锐度的极客用户。其独特亮点在于高度可定制的配置文件、交互式设置向导，以及能够自动搜索网络以解释陌生概念的背景增强功能。此外，它还支持自建邮件订阅系统和通过 GitHub Actions 自动部署静态网站，既可作为个人知识库，也能轻松转化为团队内部的技术情报站。","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# 🌅 Horizon\n\n**AI curates the tech news. You just read.**\n\n[![Python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.11+-blue.svg?style=flat-square&logo=python&logoColor=white)](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002F)\n[![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-MIT-green.svg?style=flat-square)](LICENSE)\n[![uv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fendpoint?url=https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fastral-sh\u002Fuv\u002Fmain\u002Fassets\u002Fbadge\u002Fv0.json&style=flat-square)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fastral-sh\u002Fuv)\n[![Daily Summary](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThysrael\u002FHorizon\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fdeploy-docs.yml\u002Fbadge.svg?style=flat-square)](https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002FHorizon\u002F)\n[![GitHub commit activity](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcommit-activity\u002Fm\u002FThysrael\u002FHorizon?style=flat-square)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThysrael\u002FHorizon\u002Fcommits\u002Fmain)\n[![PRs Welcome](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http:\u002F\u002Fmakeapullrequest.com)\n![Sources Welcome](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F📡_sources-welcome-f97316?style=flat-square)\n\u003Cbr>\n\n![Claude](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FClaude-f0daba?style=flat-square&logo=anthropic&logoColor=black)\n![GPT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FGPT-412991?style=flat-square)\n![Gemini](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FGemini-8E75B2?style=flat-square&logo=google&logoColor=white)\n![DeepSeek](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDeepSeek-0A6DC2?style=flat-square)\n![Doubao](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDoubao-00D6C2?style=flat-square)\n![MiniMax](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FMiniMax-FF6F00?style=flat-square)\n![OpenClaw](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOpenClaw-C83232?style=flat-square)\n\nHorizon collects news from multiple customizable sources, uses AI to score and filter them, and generates a daily briefing — complete with summaries, community discussions, and background explanations in both English and Chinese.\n\n[📖 Live Demo](https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002FHorizon\u002F) · [📋 Configuration Guide](https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002FHorizon\u002Fconfiguration) · [简体中文](README_zh.md)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## Screenshots\n\n\u003Ctable>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd width=\"50%\">\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cstrong>Daily Overview\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FThysrael_Horizon_readme_a9f70f5e4ef4.png\" alt=\"Daily Overview\" \u002F>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"50%\">\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cstrong>News Detail\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FThysrael_Horizon_readme_2ffbab61b66f.png\" alt=\"News Detail\" \u002F>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>Terminal Output\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\u003Cbr>\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FThysrael_Horizon_readme_41bf84aa4889.png\" alt=\"Terminal Output\" width=\"400\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## Features\n\n- **📡 Multi-Source Aggregation** — Collects from Hacker News, RSS feeds, Reddit, Telegram channels, and GitHub (releases & user events)\n- **🤖 AI-Powered Scoring** — Uses Claude, GPT-4, Gemini, DeepSeek, Doubao, MiniMax, or any OpenAI-compatible API to rate each item 0-10, filtering out the noise\n- **🌐 Bilingual Summaries** — Generates daily reports in both English and Chinese\n- **🔍 Content Enrichment** — Searches the web to provide background knowledge for unfamiliar concepts\n- **💬 Community Voices** — Collects and summarizes discussions from comments on HackerNews, Reddit, etc.\n- **🔗 Cross-Source Deduplication** — Merges duplicate items from different platforms automatically\n- **📧 Email Subscription** — Self-hosted newsletter system (SMTP\u002FIMAP) that handles \"Subscribe\" requests automatically\n- **📝 Static Site Generation** — Deploys as a GitHub Pages site via GitHub Actions, updated on a schedule\n- **⚙️ Fully Configurable** — Single JSON config file, easy to customize sources, thresholds, and AI providers\n- **🧙 Setup Wizard** — Interactive CLI that recommends sources based on your interests, with a [curated preset library](https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002FHorizon\u002Fpresets) open to community contributions\n\n## How It Works\n\n```\n              ┌──────────┐\n              │ Hacker   │\n┌─────────┐   │ News     │   ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐\n│  RSS    │──▶│ Reddit   │──▶│ AI Score │──▶│ Enrich   │──▶│ Summary  │\n│ Telegram│   │ GitHub   │   │ & Filter │   │ & Search │   │ & Deploy │\n└─────────┘   └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘\n  Fetch from      Merge &        Score          Web search     Generate\n  all sources    deduplicate     0-10 each      background     Markdown &\n                                & filter        knowledge      deploy site\n```\n\n1. **Fetch** — Pull latest content from all configured sources concurrently\n2. **Deduplicate** — Merge items pointing to the same URL across different platforms\n3. **Score** — AI rates each item 0-10 based on technical depth, novelty, and impact\n4. **Filter** — Keep only items above your configured threshold (default: 6.0)\n5. **Enrich** — For high-scoring items, search the web for background context and collect community discussions\n6. **Summarize** — Generate a structured Markdown report with summaries, tags, and references\n7. **Deploy** — Optionally publish to GitHub Pages as a daily-updated static site\n\n## Quick Start\n\n### 1. Install\n\n#### Option A: Local Installation\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThysrael\u002FHorizon.git\ncd horizon\n\n# Install with uv (recommended)\nuv sync\n\n# Or with pip\npip install -e .\n```\n\n#### Option B: Docker\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThysrael\u002FHorizon.git\ncd horizon\n\n# Configure environment\ncp .env.example .env\ncp data\u002Fconfig.example.json data\u002Fconfig.json\n# Edit .env and data\u002Fconfig.json with your API keys and preferences\n\n# Run with Docker Compose\ndocker-compose run --rm horizon\n\n# Or run with custom time window\ndocker-compose run --rm horizon --hours 48\n```\n\n### 2. Configure\n\n**Option A: Interactive wizard (recommended)**\n\n```bash\nuv run horizon-wizard\n```\n\nThe wizard asks about your interests (e.g. \"LLM inference\", \"嵌入式\", \"web security\") and auto-generates `data\u002Fconfig.json` from a [curated preset library](https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002FHorizon\u002Fpresets) + optional AI recommendations.\n\n**Option B: Manual configuration**\n\n```bash\ncp .env.example .env          # Add your API keys\ncp data\u002Fconfig.example.json data\u002Fconfig.json  # Customize your sources\n```\n\nHere's what a config looks like:\n\n```jsonc\n{\n  \"ai\": {\n    \"provider\": \"openai\",       \u002F\u002F or \"anthropic\", \"gemini\", \"doubao\", \"minimax\"\n    \"model\": \"gpt-4\",\n    \"api_key_env\": \"OPENAI_API_KEY\",\n    \"languages\": [\"en\", \"zh\"]   \u002F\u002F bilingual output\n  },\n  \"sources\": {\n    \"hackernews\": { \"enabled\": true, \"fetch_top_stories\": 20, \"min_score\": 100 },\n    \"rss\": [\n      { \"name\": \"Simon Willison\", \"url\": \"https:\u002F\u002Fsimonwillison.net\u002Fatom\u002Feverything\u002F\" }\n    ],\n    \"reddit\": {\n      \"subreddits\": [{ \"subreddit\": \"MachineLearning\", \"sort\": \"hot\" }],\n      \"fetch_comments\": 5\n    },\n    \"telegram\": {\n      \"channels\": [{ \"channel\": \"zaihuapd\", \"fetch_limit\": 20 }]\n    }\n  },\n  \"filtering\": {\n    \"ai_score_threshold\": 6.0,\n    \"time_window_hours\": 24\n  }\n}\n```\n\nFor the full reference, see the [Configuration Guide](docs\u002Fconfiguration.md).\n\n### 3. Run\n\n#### Local Installation\n\n```bash\nuv run horizon           # Run with default 24h window\nuv run horizon --hours 48  # Fetch from last 48 hours\n```\n\n#### With Docker\n\n```bash\ndocker-compose run --rm horizon           # Run with default 24h window\ndocker-compose run --rm horizon --hours 48  # Fetch from last 48 hours\n```\n\nThe generated report will be saved to `data\u002Fsummaries\u002F`.\n\n### 4. Automate (Optional)\n\nHorizon works great as a **GitHub Actions** cron job. See [`.github\u002Fworkflows\u002Fdaily-summary.yml`](.github\u002Fworkflows\u002Fdaily-summary.yml) for a ready-to-use workflow that generates and deploys your daily briefing to GitHub Pages automatically.\n\n## Supported Sources\n\n| Source | What it fetches | Comments |\n|--------|----------------|----------|\n| **Hacker News** | Top stories by score | Yes (top N comments) |\n| **RSS \u002F Atom** | Any RSS or Atom feed | — |\n| **Reddit** | Subreddits + user posts | Yes (top N comments) |\n| **Telegram** | Public channel messages | — |\n| **GitHub** | User events & repo releases | — |\n\n## MCP Integration\n\nHorizon ships with a built-in [MCP](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002F) server so AI assistants can drive the pipeline programmatically.\n\n```bash\n# Start the MCP server (stdio mode)\nuv run horizon-mcp\n```\n\nAvailable tools include `hz_validate_config`, `hz_fetch_items`, `hz_score_items`, `hz_filter_items`, `hz_enrich_items`, `hz_generate_summary`, and `hz_run_pipeline`.\n\nSee [`src\u002Fmcp\u002FREADME.md`](src\u002Fmcp\u002FREADME.md) for the full tool reference and [`src\u002Fmcp\u002Fintegration.md`](src\u002Fmcp\u002Fintegration.md) for client setup.\n\n## Roadmap\n\n- [x] Multi-source aggregation (HN, RSS, Reddit, Telegram, GitHub)\n- [x] AI scoring with multiple providers\n- [x] Bilingual summary generation (EN\u002FZH)\n- [x] Web search for background enrichment\n- [x] Community discussion collection\n- [x] GitHub Pages deployment\n- [x] **Email Subscription** (SMTP\u002FIMAP automated newsletter)\n- [x] **Docker deployment support**\n- [x] **MCP server integration**\n- [x] Web UI dashboard\n- [x] **Setup Wizard** — interactive CLI that recommends sources based on user interests\n- [ ] **Improved Web UI** — better digest and article detail experience\n- [ ] Slack \u002F Webhook notification\n- [ ] More source types (Twitter\u002FX, Discord, etc.)\n- [ ] Custom scoring prompts per source\n\n## Contributing\n\nContributions are welcome! Feel free to open issues or submit pull requests.\n\n### Contribute Source Presets\n\nHorizon's setup wizard uses a community-maintained [preset library](https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002FHorizon\u002Fpresets) to recommend sources. **We'd love your help expanding it!**\n\n1. Fork this repo\n2. Add your sources to `data\u002Fpresets.json` (provide both English and Chinese descriptions)\n3. Submit a PR\n\nGreat candidates: niche RSS feeds, active subreddits, notable GitHub accounts, or Telegram channels in your area of expertise.\n\n## Acknowledgements\n\n- Special thanks to [LINUX.DO](https:\u002F\u002Flinux.do\u002F) for providing a promotion platform.\n- Special thanks to [HelloGitHub](https:\u002F\u002Fhellogithub.com\u002F) for valuable guidance and suggestions.\n\n## License\n\n[MIT](LICENSE)\n","\u003Cdiv align=\"center\">\n\n# 🌅 Horizon\n\n**AI精选科技新闻，你只需阅读。**\n\n[![Python](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Fpython-3.11+-blue.svg?style=flat-square&logo=python&logoColor=white)](https:\u002F\u002Fwww.python.org\u002Fdownloads\u002F)\n[![License](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002Flicense-MIT-green.svg?style=flat-square)](LICENSE)\n[![uv](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fendpoint?url=https:\u002F\u002Fraw.githubusercontent.com\u002Fastral-sh\u002Fuv\u002Fmain\u002Fassets\u002Fbadge\u002Fv0.json&style=flat-square)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fastral-sh\u002Fuv)\n[![每日摘要](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThysrael\u002FHorizon\u002Factions\u002Fworkflows\u002Fdeploy-docs.yml\u002Fbadge.svg?style=flat-square)](https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002FHorizon\u002F)\n[![GitHub提交活跃度](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fgithub\u002Fcommit-activity\u002Fm\u002FThysrael\u002FHorizon?style=flat-square)](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThysrael\u002FHorizon\u002Fcommits\u002Fmain)\n[![欢迎PR](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FPRs-welcome-brightgreen.svg?style=flat-square)](http:\u002F\u002Fmakeapullrequest.com)\n![欢迎贡献源](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002F📡_sources-welcome-f97316?style=flat-square)\n\u003Cbr>\n\n![Claude](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FClaude-f0daba?style=flat-square&logo=anthropic&logoColor=black)\n![GPT](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FGPT-412991?style=flat-square)\n![Gemini](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FGemini-8E75B2?style=flat-square&logo=google&logoColor=white)\n![DeepSeek](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDeepSeek-0A6DC2?style=flat-square)\n![Doubao](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FDoubao-00D6C2?style=flat-square)\n![MiniMax](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FMiniMax-FF6F00?style=flat-square)\n![OpenClaw](https:\u002F\u002Fimg.shields.io\u002Fbadge\u002FOpenClaw-C83232?style=flat-square)\n\nHorizon从多个可定制的来源收集新闻，利用AI对其进行评分和筛选，并生成每日简报——包含英文和中文摘要、社区讨论以及背景解释。\n\n[📖 实时演示](https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002FHorizon\u002F) · [📋 配置指南](https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002FHorizon\u002Fconfiguration) · [简体中文](README_zh.md)\n\n\u003C\u002Fdiv>\n\n## 截图\n\n\u003Ctable>\n\u003Ctr>\n\u003Ctd width=\"50%\">\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cstrong>每日概览\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FThysrael_Horizon_readme_a9f70f5e4ef4.png\" alt=\"每日概览\" \u002F>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003Ctd width=\"50%\">\n\u003Cp align=\"center\">\u003Cstrong>新闻详情\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fp>\n\u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FThysrael_Horizon_readme_2ffbab61b66f.png\" alt=\"新闻详情\" \u002F>\n\u003C\u002Ftd>\n\u003C\u002Ftr>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Cdetails>\n\u003Csummary>\u003Cstrong>终端输出\u003C\u002Fstrong>\u003C\u002Fsummary>\n\u003Cbr>\n\u003Cp align=\"center\">\n  \u003Cimg src=\"https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FThysrael_Horizon_readme_41bf84aa4889.png\" alt=\"终端输出\" width=\"400\" \u002F>\n\u003C\u002Fp>\n\u003C\u002Fdetails>\n\n## 功能\n\n- **📡 多源聚合** — 收集来自Hacker News、RSS订阅、Reddit、Telegram频道及GitHub（发布与用户事件）的内容\n- **🤖 AI驱动评分** — 使用Claude、GPT-4、Gemini、DeepSeek、Doubao、MiniMax或其他兼容OpenAI的API对每条内容进行0-10分评分，过滤掉无用信息\n- **🌐 双语摘要** — 每日生成英文和中文双语报告\n- **🔍 内容丰富化** — 在网络上搜索相关背景知识，帮助理解不熟悉的概念\n- **💬 社区声音** — 收集并总结HackerNews、Reddit等平台上的评论讨论\n- **🔗 跨源去重** — 自动合并来自不同平台的重复内容\n- **📧 邮件订阅** — 自托管的邮件列表系统（SMTP\u002FIMAP），可自动处理“订阅”请求\n- **📝 静态网站生成** — 通过GitHub Actions部署为GitHub Pages站点，按计划更新\n- **⚙️ 完全可配置** — 单一JSON配置文件，轻松自定义数据源、阈值及AI提供商\n- **🧙 设置向导** — 交互式命令行工具，可根据您的兴趣推荐数据源，并提供一个[精选预设库](https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002FHorizon\u002Fpresets)，欢迎社区贡献\n\n## 工作原理\n\n```\n              ┌──────────┐\n              │ Hacker   │\n┌─────────┐   │ News     │   ┌──────────┐   ┌──────────┐   ┌──────────┐\n│  RSS    │──▶│ Reddit   │──▶│ AI Score │──▶│ Enrich   │──▶│ Summary  │\n│ Telegram│   │ GitHub   │   │ & Filter │   │ & Search │   │ & Deploy │\n└─────────┘   └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘   └──────────┘\n  从所有源获取      合并并去重        评分          网络搜索     生成\n                                0-10分       背景知识      Markdown &\n                                并过滤        并部署站点\n```\n\n1. **获取** — 同时从所有配置的来源拉取最新内容\n2. **去重** — 将指向同一URL的不同平台内容合并\n3. **评分** — AI根据技术深度、新颖性和影响力对每条内容打0-10分\n4. **过滤** — 仅保留高于您设定阈值的内容（默认：6.0）\n5. **丰富化** — 对高分内容，搜索网络以获取背景资料，并收集社区讨论\n6. **总结** — 生成结构化的Markdown报告，包含摘要、标签和参考文献\n7. **部署** — 可选择发布到GitHub Pages，作为每日更新的静态网站\n\n## 快速开始\n\n### 1. 安装\n\n#### 方案A：本地安装\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThysrael\u002FHorizon.git\ncd horizon\n\n# 推荐使用uv安装\nuv sync\n\n# 或者使用pip\npip install -e .\n```\n\n#### 方案B：Docker\n\n```bash\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThysrael\u002FHorizon.git\ncd horizon\n\n# 配置环境\ncp .env.example .env\ncp data\u002Fconfig.example.json data\u002Fconfig.json\n# 编辑.env和data\u002Fconfig.json，填写您的API密钥和偏好设置\n\n# 使用Docker Compose运行\ndocker-compose run --rm horizon\n\n# 或者指定时间窗口运行\ndocker-compose run --rm horizon --hours 48\n```\n\n### 2. 配置\n\n**方案A：交互式向导（推荐）**\n\n```bash\nuv run horizon-wizard\n```\n\n向导会询问您的兴趣领域（如“LLM推理”、“嵌入式”、“Web安全”），并从一个[精选预设库](https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002FHorizon\u002Fpresets)中自动生成`data\u002Fconfig.json`，同时结合AI推荐内容。\n\n**方案B：手动配置**\n\n```bash\ncp .env.example .env          # 填写您的API密钥\ncp data\u002Fconfig.example.json data\u002Fconfig.json  # 自定义您的数据源\n```\n\n以下是配置文件示例：\n\n```jsonc\n{\n  \"ai\": {\n    \"provider\": \"openai\",       \u002F\u002F 或者\"anthropic\"、\"gemini\"、\"doubao\"、\"minimax\"\n    \"model\": \"gpt-4\",\n    \"api_key_env\": \"OPENAI_API_KEY\",\n    \"languages\": [\"en\", \"zh\"]   \u002F\u002F 双语输出\n  },\n  \"sources\": {\n    \"hackernews\": { \"enabled\": true, \"fetch_top_stories\": 20, \"min_score\": 100 },\n    \"rss\": [\n      { \"name\": \"Simon Willison\", \"url\": \"https:\u002F\u002Fsimonwillison.net\u002Fatom\u002Feverything\u002F\" }\n    ],\n    \"reddit\": {\n      \"subreddits\": [{ \"subreddit\": \"MachineLearning\", \"sort\": \"hot\" }],\n      \"fetch_comments\": 5\n    },\n    \"telegram\": {\n      \"channels\": [{ \"channel\": \"zaihuapd\", \"fetch_limit\": 20 }]\n    }\n  },\n  \"filtering\": {\n    \"ai_score_threshold\": 6.0,\n    \"time_window_hours\": 24\n  }\n}\n```\n\n完整参考请参阅[配置指南](docs\u002Fconfiguration.md)。\n\n### 3. 运行\n\n#### 本地安装\n\n```bash\nuv run horizon           # 使用默认的24小时窗口运行\nuv run horizon --hours 48  # 获取过去48小时的数据\n```\n\n#### 使用 Docker\n\n```bash\ndocker-compose run --rm horizon           # 使用默认的24小时窗口运行\ndocker-compose run --rm horizon --hours 48  # 获取过去48小时的数据\n```\n\n生成的报告将保存到 `data\u002Fsummaries\u002F` 目录下。\n\n### 4. 自动化（可选）\n\nHorizon 非常适合作为 **GitHub Actions** 的定时任务。请参阅 [.github\u002Fworkflows\u002Fdaily-summary.yml](.github\u002Fworkflows\u002Fdaily-summary.yml)，其中提供了一个开箱即用的工作流，可自动为您生成每日简报并部署到 GitHub Pages 上。\n\n## 支持的源\n\n| 源 | 获取的内容 | 备注 |\n|--------|----------------|----------|\n| **Hacker News** | 按得分排序的热门文章 | 是（前N条评论） |\n| **RSS \u002F Atom** | 任意 RSS 或 Atom 订阅源 | — |\n| **Reddit** | 子版块 + 用户帖子 | 是（前N条评论） |\n| **Telegram** | 公开频道消息 | — |\n| **GitHub** | 用户活动及仓库发布 | — |\n\n## MCP 集成\n\nHorizon 内置了一个 [MCP](https:\u002F\u002Fmodelcontextprotocol.io\u002F) 服务器，因此 AI 助手可以以编程方式驱动整个流程。\n\n```bash\n# 启动 MCP 服务器（标准输入输出模式）\nuv run horizon-mcp\n```\n\n可用的工具包括 `hz_validate_config`、`hz_fetch_items`、`hz_score_items`、`hz_filter_items`、`hz_enrich_items`、`hz_generate_summary` 和 `hz_run_pipeline`。\n\n完整的工具参考请见 [`src\u002Fmcp\u002FREADME.md`](src\u002Fmcp\u002FREADME.md)，客户端设置请参阅 [`src\u002Fmcp\u002Fintegration.md`](src\u002Fmcp\u002Fintegration.md)。\n\n## 路线图\n\n- [x] 多源聚合（HN、RSS、Reddit、Telegram、GitHub）\n- [x] 多提供商的 AI 打分\n- [x] 双语摘要生成（英\u002F中）\n- [x] 网络搜索用于背景补充\n- [x] 社区讨论收集\n- [x] GitHub Pages 部署\n- [x] **邮件订阅**（SMTP\u002FIMAP 自动化简报）\n- [x] **Docker 部署支持**\n- [x] **MCP 服务器集成**\n- [x] Web UI 仪表盘\n- [x] **设置向导** — 基于用户兴趣推荐来源的交互式 CLI\n- [ ] **改进 Web UI** — 提供更好的摘要和文章详情体验\n- [ ] Slack \u002F Webhook 通知\n- [ ] 更多源类型（Twitter\u002FX、Discord 等）\n- [ ] 每个源自定义打分提示\n\n## 贡献\n\n欢迎贡献！您可以随时提交问题或拉取请求。\n\n### 贡献源预设\n\nHorizon 的设置向导使用社区维护的 [预设库](https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002FHorizon\u002Fpresets) 来推荐来源。**我们非常希望您能帮助扩展它！**\n\n1. 分支本仓库\n2. 将您的源添加到 `data\u002Fpresets.json`（同时提供英文和中文描述）\n3. 提交 PR\n\n理想的候选：小众 RSS 源、活跃的 Reddit 子版块、知名的 GitHub 账号，或您专业领域内的 Telegram 频道。\n\n## 致谢\n\n- 特别感谢 [LINUX.DO](https:\u002F\u002Flinux.do\u002F) 提供推广平台。\n- 特别感谢 [HelloGitHub](https:\u002F\u002Fhellogithub.com\u002F) 提供宝贵的指导和建议。\n\n## 许可证\n\n[MIT](LICENSE)","# Horizon 快速上手指南\n\nHorizon 是一款由 AI 驱动的技术新闻聚合工具，能够从 Hacker News、RSS、Reddit、Telegram 和 GitHub 等多个来源抓取内容，利用大模型进行评分过滤，并生成包含背景解释和社区讨论的中英双语日报。\n\n## 环境准备\n\n在开始之前，请确保你的开发环境满足以下要求：\n\n*   **操作系统**：Linux, macOS 或 Windows (WSL2 推荐)\n*   **Python 版本**：3.11 或更高版本\n*   **包管理工具**：推荐使用 [`uv`](https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fastral-sh\u002Fuv) (极速 Python 包管理器)，也可使用 `pip`\n*   **API Key**：至少需要一个支持的 LLM API Key (如 OpenAI, Anthropic\u002FClaude, Google\u002FGemini, DeepSeek, 豆包，MiniMax 等)\n*   **可选**：Docker & Docker Compose (如果你偏好容器化部署)\n\n## 安装步骤\n\n你可以选择本地安装或使用 Docker 运行。\n\n### 方案 A：本地安装 (推荐)\n\n使用 `uv` 进行安装可获得最佳性能。\n\n```bash\n# 1. 克隆项目\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThysrael\u002FHorizon.git\ncd horizon\n\n# 2. 同步依赖 (推荐)\nuv sync\n\n# 或者使用 pip 安装\n# pip install -e .\n```\n\n### 方案 B：Docker 安装\n\n如果你已经安装了 Docker，可以直接使用容器运行，无需配置本地 Python 环境。\n\n```bash\n# 1. 克隆项目\ngit clone https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThysrael\u002FHorizon.git\ncd horizon\n\n# 2. 初始化配置文件\ncp .env.example .env\ncp data\u002Fconfig.example.json data\u002Fconfig.json\n\n# 注意：请先编辑 .env 填入 API Key，并编辑 data\u002Fconfig.json 配置源\n```\n\n## 基本使用\n\n### 第一步：配置环境\n\n在运行前，你需要配置 API Key 和新闻源。推荐使用交互式向导自动完成。\n\n**方法 1：使用交互式向导 (推荐)**\n\n运行向导，根据提示输入你感兴趣的技术领域（如 \"LLM inference\", \"web security\"），它会自动从预设库中推荐源并生成配置文件。\n\n```bash\nuv run horizon-wizard\n```\n\n**方法 2：手动配置**\n\n如果不使用向导，请手动编辑文件：\n\n1.  编辑 `.env` 文件，填入你的 API Key：\n    ```bash\n    OPENAI_API_KEY=sk-...\n    # 或者其他提供商的 KEY\n    ```\n2.  编辑 `data\u002Fconfig.json` 文件，自定义数据源和模型设置。示例如下：\n    ```jsonc\n    {\n      \"ai\": {\n        \"provider\": \"openai\",       \u002F\u002F 支持: anthropic, gemini, doubao, minimax, deepseek 等\n        \"model\": \"gpt-4\",\n        \"api_key_env\": \"OPENAI_API_KEY\",\n        \"languages\": [\"en\", \"zh\"]   \u002F\u002F 开启中英双语输出\n      },\n      \"sources\": {\n        \"hackernews\": { \"enabled\": true, \"fetch_top_stories\": 20 },\n        \"rss\": [\n          { \"name\": \"Simon Willison\", \"url\": \"https:\u002F\u002Fsimonwillison.net\u002Fatom\u002Feverything\u002F\" }\n        ],\n        \"reddit\": {\n          \"subreddits\": [{ \"subreddit\": \"MachineLearning\", \"sort\": \"hot\" }]\n        }\n      },\n      \"filtering\": {\n        \"ai_score_threshold\": 6.0,  \u002F\u002F AI 评分低于此值的内容将被过滤\n        \"time_window_hours\": 24     \u002F\u002F 抓取过去 24 小时的内容\n      }\n    }\n    ```\n\n### 第二步：运行生成日报\n\n配置完成后，执行以下命令即可开始抓取、评分并生成日报。\n\n**本地运行：**\n\n```bash\n# 使用默认设置 (过去 24 小时)\nuv run horizon\n\n# 指定时间窗口 (例如过去 48 小时)\nuv run horizon --hours 48\n```\n\n**Docker 运行：**\n\n```bash\n# 确保已在上一步编辑好 .env 和 config.json\ndocker-compose run --rm horizon\n\n# 指定时间窗口\ndocker-compose run --rm horizon --hours 48\n```\n\n### 第三步：查看结果\n\n运行结束后，生成的日报文件将保存在 `data\u002Fsummaries\u002F` 目录下。文件通常为 Markdown 格式，包含结构化的新闻摘要、背景知识补充以及社区评论精选。\n\n### 进阶：自动化部署 (可选)\n\nHorizon 原生支持通过 GitHub Actions 定时运行并发布到 GitHub Pages。你可以参考项目中的 `.github\u002Fworkflows\u002Fdaily-summary.yml` 工作流文件，将其启用后，即可拥有自动更新的个人技术日报网站。","某科技初创公司的技术负责人每天需要追踪全球 AI 领域的最新突破、开源项目动态及社区讨论，以便快速制定研发方向。\n\n### 没有 Horizon 时\n- **信息过载与碎片化**：需要手动刷新 Hacker News、Reddit、GitHub 和多个 RSS 源，大量时间浪费在筛选低质量内容上。\n- **语言与背景障碍**：遇到陌生的技术术语或英文深度报道时，需单独搜索背景资料并翻译，打断阅读心流。\n- **错过关键社区声音**：难以兼顾新闻正文与评论区的高价值讨论，容易忽略开发者对新技术的真实反馈。\n- **汇报整理耗时**：每晚需花费近一小时人工汇总日报发给团队，且难以保证中英文双语信息的同步更新。\n\n### 使用 Horizon 后\n- **智能过滤噪音**：Horizon 自动聚合多源信息并利用 AI 打分，只推送评分高于阈值的核心资讯，直接剔除无效内容。\n- **双语增强阅读**：自动生成中英双语摘要，并主动补充技术背景链接，让团队无障碍理解前沿概念。\n- **全景视角呈现**：每条新闻下附带了来自 Reddit 和 HN 的社区观点汇总，帮助团队预判技术落地的潜在问题。\n- **自动化分发**：每日清晨自动将生成的静态简报推送到公司内网并邮件订阅，负责人无需任何手动操作即可同步全员。\n\nHorizon 将技术人员从繁琐的信息搜集工作中解放出来，使其能专注于高价值的决策与创新。","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Fimages\u002FThysrael_Horizon_41bf84aa.png","Thysrael","https:\u002F\u002Foss.gittoolsai.com\u002Favatars\u002FThysrael_cbfff604.png","Can you hear me?",null,"thysrael@163.com","https:\u002F\u002Fthysrael.github.io\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThysrael",[80,84,88],{"name":81,"color":82,"percentage":83},"Python","#3572A5",99.2,{"name":85,"color":86,"percentage":87},"Shell","#89e051",0.6,{"name":89,"color":90,"percentage":91},"Dockerfile","#384d54",0.3,962,157,"2026-04-07T07:10:41","Linux, macOS, Windows","未说明",{"notes":98,"python":99,"dependencies":100},"该工具主要通过 API 调用外部大模型（如 Claude, GPT-4, Gemini 等），无需本地部署大型模型或专用 GPU。推荐使用 'uv' 进行依赖管理，支持 Docker 部署。运行前需配置 .env 文件填入各 AI 服务的 API Key，并可通过交互式向导生成配置文件。","3.11+",[101,102,103,104],"uv","openai","anthropic","google-generativeai",[14,35],[107,108,109,110,111,6],"aggregator","news","llm","python","mcp","2026-03-27T02:49:30.150509","2026-04-07T22:59:39.491265",[115,120,125,130,135,140],{"id":116,"question_zh":117,"answer_zh":118,"source_url":119},23082,"如何订阅项目每天生成的日报？","项目支持通过 RSS 订阅日报。你可以访问 feed-zh.xml（中文）或 feed-en.xml（英文）获取订阅链接。如果需要限制 RSS 中的文章数量，可以修改对应 XML 文件中 limit 后面的数字（默认为 50）。","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002FThysrael\u002FHorizon\u002Fissues\u002F8",{"id":121,"question_zh":122,"answer_zh":123,"source_url":124},23083,"运行时出现偶发性 RetryError 报错怎么办？","该问题通常是由于 AI 未按预期格式返回数据导致的健壮性问题。维护者已在 commit 5bc968d 中修复了此问题。如果你遇到类似错误（如 Error enriching item... 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