GitHub 狂揽近万星！Horizon 把全网新闻变成每日精华！

每天打开 Hacker News、Reddit、GitHub、X 和几个 RSS，一圈刷下来，时间没了，真正值得细读的内容却未必留下多少。

开源项目 Horizon 专门做这件事。它从多个信息源自动采集内容，交给 AI 评分、过滤和去重，再补齐事件背景与社区讨论，最后生成一份中英文每日简报。

截至 2026 年 10 月 16 日，Horizon 已在 GitHub 收获 9,953 Star 和 1,537 Fork。项目采用 MIT 许可证，可以自行部署和修改。

把分散的信息源收进一条流程

Horizon 当前支持 RSS / Atom、Hacker News、Reddit、Telegram、Twitter / X、GitHub、OpenBB、OSS Insight、GDELT 和 Google News 等信息源。你可以追踪指定的 subreddit、Telegram 公开频道、GitHub 用户动态和仓库 Release，也可以加入自己积累的 RSS 列表。

简报里会保留分数和排名，打开页面就能知道哪些内容更值得花时间。官方演示中，38 条候选内容经过过滤后留下了 16 条，这比继续在几个时间线之间反复滑动更容易控制阅读量。

如果某个热门话题在当天集中爆发，Horizon 还可以限制日报总条数，并给 AI、金融、安全等分类分别设置上限。这个“均衡日报”机制会在 Profile 过滤之后、背景补充之前生效，避免一个高热度类别挤掉所有其他兴趣。

图片来源：Horizon 官方 GitHub 仓库

Profile 决定什么值得留下

一般的摘要工具往往只是把文章压短。Horizon 的关键设计是 Profile，它把“什么内容适合我”“多少分才留下”“最后要生成哪些内容块”写成可复用规则。

项目自带了 tech-news、tech-blog 和 ai-creator 等示例。科技新闻可以强调事件、背景和社区讨论；技术长文可以转而提炼方案与可借鉴做法；为内容创作者准备的 Profile，则能增加时效性判断和选题切入点。

每个信息源可以直接绑定 Profile，也可以让 AI 自动匹配。同一份原始订阅列表，经过不同 Profile 处理后，会生成不同的日报。这让评分标准和阅读目的绑在了一起。

图片来源：Horizon 官方 GitHub 仓库

简报生成后，自动送到你习惯的地方

Horizon 可以同时生成中文和英文 Markdown，并把结果发布到 GitHub Pages。需要主动推送时，可以选择邮件、飞书 / Lark、钉钉、Slack、Discord、微信 iLink Bot 或自定义 Webhook。

项目也提供 MCP Server，AI 助手能够分别调用采集、分析、过滤、补充背景、生成简报等阶段。如果已经在用 Claude Desktop、Cursor 或其他 MCP 客户端，可以把这条新闻处理流程继续接到现有工作区。

从一份最小配置开始

Horizon 需要 Python 3.11 或更高版本，官方推荐用 `uv` 管理依赖。本地安装只需几条命令：

horizon-wizard 会询问你关注的主题，比如 LLM 推理、嵌入式、Web 安全，然后生成 data/config.json。配置好模型、信息源、Profile 和输出渠道后，执行 uv run horizon 就会在 data/summaries/ 下生成简报。

不想处理本地 Python 环境，仓库里也提供了 Docker Compose 配置。定时任务可以放进 GitHub Actions，项目已附带禁用状态的每日工作流模板，按自己的部署环境填好密钥后再启用。

谁会最先感受到它的价值

经常跟踪 AI、开源项目、安全、金融或学术前沿的人，最容易从 Horizon 里省下时间。研究者可以用它盯住特定论题，开发者可以追踪仓库 Release 和技术社区，内容创作者则可以把经过评分的日报当成选题池。

它适合愿意做一次部署和调教的用户。配好信息源、评分标准和推送渠道之后，每天的动作可以缩减成一件事：打开那份已经排好优先级的简报。

GitHub 地址：github.com/Thysrael/Horizon