learnprompt/ai-news-radar

24시간 AI 레이더 업데이트 | 산웨이 샤프 리뷰

**먼저, 여러 출처에서 최고의 뉴스를 골라내는 데 도움을 드리고, 흩어진 뉴스들을 스토리라인으로 합치며, 마지막으로 세 가지 다른 스타일로 일일 헤드라인을 날카롭게 검토할 것입니다. **

설치를 마친 후 그는 에이전트에게 이렇게 말했습니다: 今天AI圈有什么？

온라인 사이트 → news.learnprompt.pro (데이터 소스/백업: learnprompt.github.io/ai-news-radar)

영어 · 레이더 기술 · 볼레 기술 · 정보원 전략

업데이트 노트: v0.9는 인터페이스를 단일 계층 정보 아키텍처(탭 × 섹션, 추천/전체 및 × 타임라인)로 수렴했습니다. 오래된 3뷰 스크린샷은 /legacy/에 보관되어 2026년 8월 중순까지 보관됩니다.

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30초 안에 어느 쪽으로 가야 할지 선택해

(1) 에이전트가 신문을 읽어주게 하세요 → 위 설치 명령어 문장, 한 문장 설치 후 프레젠테이션, API 0, 키 0, 서버 0을 받아옵니다:

(2) 웹 페이지를 직접 보기 → Open news.learnprompt.pro. 기본적으로 모바일 버전의 뷰입니다. 오른쪽 상단의 “뷰” 스위치는 클래식 버전(구 데스크톱 인터페이스, 경로 /classic/)으로 전환할 수 있고, ?view=mobile / ?view=classic / ?view=auto를 사용해 두 뷰가 동일한 data/ 디렉터리 데이터를 읽도록 지정할 수도 있습니다. v0에서부터. 9부터는 단일 계층 정보 아키텍처를 사용합니다: 상단 탭은 “All/Model/Product/Developer/Industry/Paper/Community/Self-Media” 섹션 + “Featured/Complete” 글로벌 스위치입니다. 메인 리스트는 시간과 일별로 역순으로 그룹화되며, “Current Trend” 목록에는 현재 가장 인기 있는 항목을 볼 수 있는 고정된 항목 수가 없습니다. 각 추천 카드에는 "Recommended Reason"이라는 문장이 붙어 있습니다; 동일한 이벤트가 여러 출처에서 보고될 경우, “Multi-source N” 태그로 접혀 각 회사의 독립적인 헤드라인을 볼 수 있습니다.

(3) 직접 체로 포크하세요 → 이 저장소를 포크하고, 소스를 자신의 OPML로 변경하며, personas/ 아래 마크다운 파일을 수정하세요. 데이터는 본인의 GitHub 페이지에 저장됩니다. 포크 가이드로 이동하세요.

세 번째 단계는 한 가지 경로입니다: 요원들이 신문을 읽고→ 직접 신문을 읽고→ 신문을 직접 운영하게 하는 것입니다.

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자매 스테이션 · 조립 라인

상류와 하류에 각각 한 기지씩 있는 레이더 튜브 추적. 먼저, AI MAP 핫스팟 지도로 가서 지난 7일간 누가 가열되었는지(12시간마다 새로고침)를 확인하세요. 목표를 고정한 후 레이더로 돌아가 원천을 더 깊이 파고들고; 시작하고 싶은 핫스팟을 발견하면 GoodCase 사용 사례 라이브러리로 가서 기존 사례와 프롬프트를 직접 확인하세요. → 발견 → 사용 추적, 세 개의 정거장, 한 개의 경로.

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이게 뭐야?

AI 뉴스 레이더는 24시간 자동 업데이트되는 AI 업데이트 레이더입니다. 단순히 AI 뉴스를 포착하는 것이 아니라, 먼저 정보 출처의 품질을 평가하고, 같은 사건을 스토리라인으로 통합한 뒤, 세 가지 유형의 페르소나로 점수를 매기고 리뷰하며, 마지막으로 Bole Select, AI 태그, 소스 건강 상태, AI 비율을 활용해 판단을 돕습니다:

어떤 정보가 볼 가치가 있는지, 무엇을 파고들 가치가 있는지, 그리고 어떤 것이 단순한 잡음인지 말이죠.