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OPALL-P-007 · PROJECT DOSSIER · 已发布 PUBLISHED

Signal Pipeline

单人内容信号管道 · 模板仓库

每日自动采集 GitHub / HN 公开信号，经模板化预筛与人工审核，分发到四个内容出口。它把本站反复讨论的判断做成了可运行的结构：候选自由生成，发布必须有人签字。

01项目定位POSITIONING

Signal Pipeline 是一个给独立创作者的开源模板：单人维护的内容信号管道。它解决的问题很具体——一个人做内容，既要每天知道领域里发生了什么（数据是易腐品），又不能被采集和整理吃掉创作时间（维护成本是第一红线）。

本站的私有信号流程按同一结构搭建（私有实例不公开，此句不作可核验声称）；这个公开模板是它的通用化版本，个人配置全部换成占位符，不含任何私有数据。

02结构与纪律STRUCTURE

结构是一条四段流水线：采集（公开源，逐日 JSON 台账）→ 模板化预筛（LLM 按 prompt 模板生成候选）→ 人工审核（唯一的发布关口）→ 四个出口（选题日报、信号周报、模式漏斗、样本监控）。

纪律做进了结构里：所有产出都是候选，不存在自动发布路径；每次运行写台账（ledger.jsonl），系统自身可追问；单个数据源失败不拖垮全局；采集幂等，重跑无副作用。这与 N-008 的"建议→审核→动作→反馈"闭环是同一个形状。

03已实现能力IMPLEMENTED

  • 三路公开源采集：GitHub trending、GitHub Search API、HN Algolia 提及监控。
  • 编排器七个命令：采集 / 四出口生成 / 一键日常 / 台账查询。
  • 逐日原始数据留档 + 运行台账（时间、步骤、成败、产物路径）。
  • GitHub Actions 每日云端采集工作流（机器可关）。
  • 四个出口的 prompt 模板，含筛选标准与硬性规则。
  • 零第三方依赖，Python 标准库实现。

公开证据 → GitHub 仓库（代码、prompt 模板与工作流可直接核对）

04不声称什么NOT CLAIMED

不声称采集完备：trending 无官方 API，HTML 解析会随页面改版失效；未认证 API 有限流；HN 对企业向产品天然低频——这些已知盲区写在 README 的边界一节。不声称内容质量：预筛质量取决于使用者填入的定位与模板。生成环节依赖本机 LLM CLI，模板本身不含模型。

05可验证方式HOW TO VERIFY

  1. 克隆后直接采集。`python3 pipeline.py collect`——不需要任何 key，产出当日 JSON。
  2. 查台账。`python3 pipeline.py status`，每次运行的成败与产物路径都在。
  3. 读 prompt 模板。prompts/ 下四个文件就是预筛逻辑本身，无隐藏环节。
  4. 核对工作流。.github/workflows/collect.yml 的每日采集逻辑一屏可读。

06边界声明BOUNDARY

模板只采集公开 API 与公开页面，不涉及任何非公开数据源。本站私有实例的数据、产出与频道配置不在公开仓库中。发布关口设计为人工——这是原则，不是未完成的功能。

附相关档案RELATED