trender

制作の動機

毎日 AI 関連の話題を探して読むのに費やす時間が惜しいと感じていました。 よく見るサイトを一括で巡回し、デイリー / ウィークリーレポートを自動作成することにしました。

コメント

LLM 1 プロバイダに縛られない Fallback Chain を構成しました。 韓 · 日 · 英の多言語を同時運用して言説の違いを比較でき、自身の毎日 9 サイト巡回時間をゼロにしました。

主な特徴

• 01Turborepo + Bun workspaces: apps/parser (Python 3.12 + uv) + apps/web (Next.js 16) + packages/db (Drizzle MySQL)
• 02LLM Fallback Chain 5 種: Ollama Cloud / Ollama Local / omlx (Apple MLX) / OpenRouter / OpenAI
• 03韓 · 日 · 英 同一期間 · 同一構造のレポート: 言語別の視点の違いを比較可
• 04cron 自動化: 毎時 RSS、1 時間に 2 回キーワード抽出、毎日 00:30 日次、毎週月曜週次、14 日 / 8 週 backfill
• 05本文補強 (trafilatura) + cloakbrowser でアンチボット回避、原語のままキーワード抽出 (翻訳禁止プロンプト)
• 06Docker (Playwright Python + Noto CJK + cron + tini)、運用コスト事実上 0 円 (Ollama free + Vercel + ローカル)