每个工作日早上8点,这套工作流会搜索当天的AI新闻,以每篇约0.00004美元的成本为每篇文章的重要性打分,并把每个话题一份带引用的简报发到Slack。没有实质新闻的话题,当天不发。

这篇Verified Node Spotlight是由You.com高级软件工程师Tyler Eastman撰写的客座文章。

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新闻摘要真正难的部分,从来都不是找新闻。

搜索便宜,总结也便宜。真正贵的是判断哪条值得读,因为它需要对每一条内容做一次判断,而判断一直意味着一次模型调用。每天早上用通用大模型跑六十篇文章,你要花真金白银和真实的等待时间,最后换来的是——其中五十四篇是同一份新闻稿的转载。

所以大多数简报放弃了筛选。要么全发,要么发一份"全部内容的LLM摘要",本质上是同一件事多绕了几步。不管有没有新闻发生,它每天早上8点准时出现在Slack里,三周之内人们就不再点开了。一个天天喊狼来了的简报,比没有简报更糟。

这套工作流先过滤。Jev是TypeSafe AI推出的第一个System One模型,它给搜索返回的每篇文章打分,单篇成本约万分之四美分。在这个价位上,你可以对每个结果问三个独立的问题,而不是对所有结果问一个模糊的问题。通过筛选的内容才会进入You.com Research,由它写出每个话题的简短带引用简报。

一整个早上的运行成本在1到4美分之间。而在平静的日子里,某个话题确实没有实质进展时,工作流对那个话题什么都不发。正是这最后一个行为,让人们在第三个月还愿意继续读它。

图1:宽搜索,严过滤,只对通过筛选的内容花钱。

Schedule Trigger在每个工作日早上8点按实例所在时区触发。Config节点里放着你的话题、团队描述,以及团队关心什么,这样只需要编辑一个节点,而不是四个。

对每个话题,You.com节点搜索过去一天的新闻。之前运行中出现过的内容会被跳过,所以周二的简报不会重复报道周一的发布。

每一篇留下来的文章进入Jev,它在一次调用中回答三个问题:它报道的是真实进展吗?它和这个话题有关吗?它对这支团队有多重要?通过重要性阈值的文章继续往下走,其余的会被丢弃,并且不会再产生任何成本。

剩下的内容按话题分组,六家媒体对同一个模型发布的报道会合并成一条,而不是六条。然后You.com Research为每个话题写一份带链接引用的简短简报,由Slack发出。

顺序很重要。最贵的操作放在最后,跑在一个已经被成本不到一美分的过滤器削减过的集合上。

把免费模板导入你的n8n实例即可跟着操作。画布加载时所有节点都已连好并配置完毕。

打开Config。这里有四样东西。

你的话题。模板自带模型发布、智能体工具、AI监管三个。三个是好的起始数字,因为它能让早间推送短到真的会被读完。

你的团队。一两句话说明你们在做什么。这是Jev给重要性打分所对照的内容,它做的工作比看起来多。"我们提供一个面向开发者的文档提取API"和"我们为一家银行运行ML基础设施",在同一篇关于推理定价变化的文章上会给出截然不同的判断。

你关心什么。那些会改变你决策的具体事情:竞争对手发布、价格变化、带合规日期的监管。

materialityThreshold。一篇文章要多高分才能进入简报。从模板的设定开始,用一周真实的早晨来调整。

最后一个是你会真正去调的旋钮。太高,平静的日子会安静得让人觉得坏了;太低,你又回到了没人读的简报。它是一个节点里的一个数字,这正是把判断标准放在config里、而不是埋在prompt里的意义。

You.com节点搜索每个话题过去一天的新闻。

之前运行中出现过的文章会在其他任何事发生之前被跳过。没有这一步,一个在新闻周期里停留三天的故事会连续三天出现在简报里,人们会学会直接略过整条消息。去重不是每日简报的锦上添花,它是工具和骚扰之间的区别。

图2:单个话题返回的内容比你愿意读的更多。这没关系,因为读它的成本几乎为零。

搜索阶段可以放宽。下游的过滤足够便宜,返回过多结果不是一个值得花力气优化掉的问题。

这是整个工作流围绕其构建的节点。

Jev不是聊天模型。你交给它一个状态和一组带类型的问题,它返回带类型、带校准置信度的值,耗时远低于一秒。它不生成文本,也就不会生成形状错误的文本。这里的状态是文章,三个问题是:

它报道的是真实进展吗?把一次发布和一篇关于这次发布的评论区分开,把一轮融资和一篇顺带提到这轮融资的综述区分开。仅这一个问题就能去掉一个朴素简报本会发给你的大部分内容。

它和这个话题有关吗?新闻搜索会漂移。一个关于AI监管的查询会返回数据中心分区纠纷的报道,它不算错,只是不是你要的。

它对这支团队有多重要?对照Config里的团队描述和优先级打分。这一项产出materialityThreshold。

图3:三个问题,一次调用,一篇文章。每个问题都针对同一个状态独立评估。

三个分开的问题而不是一个合并的问题,是刻意的,它遵循Ty……