AI 生态系统每日自动聚合与摘要生成工具，覆盖 GitHub、HN、ArXiv、HuggingFace 等 10+ 数据源，经 LLM 分析后输出中英双语日报，支持 Issues、Web UI、RSS、MCP Server 等多渠道分发。
agents-radar 是一个面向 AI 从业者的每日信息聚合工具，通过 GitHub Actions 定时运行，自动从 10 个数据源抓取 AI 领域信号，经 LLM 分析分类后生成中英双语日报。
数据源覆盖 GitHub 仓库动态（17+ CLI 工具的 Issues/PR/Releases、Trending 仓库）、Hacker News Top 30 AI 故事、ArXiv 论文（cs.AI/CL/LG）、Hugging Face Trending 模型、Product Hunt AI 产品、Dev.to 与 Lobste.rs 社区内容、Claude Code Skills、以及 Anthropic/OpenAI 官网更新。
LLM 分析层支持 Anthropic（默认 claude-sonnet-4-6）、OpenAI、GitHub Copilot、OpenRouter 四种后端，通过 Provider 抽象层可扩展。对 Trending 仓库按基础设施/Agent/应用/模型/RAG 维度分类并提取趋势信号。
报告按主题拆分为 9 类独立文件（CLI 工具、Agent 生态、Web 更新、Trending、HN、Product Hunt、ArXiv、HuggingFace、社区），每类均生成中英双语版本。
分发渠道包括 GitHub Issues（带 label）、Markdown 文件提交、GitHub Pages 暗色主题 Web UI、RSS Feed（最近 30 份）、Telegram Bot 通知、飞书 Webhook 卡片消息，以及基于 Cloudflare Workers 的 MCP Server（提供 list_reports/get_latest/get_report/search 四个工具，兼容 Claude Desktop/OpenClaw）。
部署方式推荐 Fork 后配置 GitHub Actions Secrets，也可本地 pnpm start 运行。所有跟踪仓库通过 config.yml 配置驱动，无需改代码。Web 内容通过 web-state.json 实现增量检测。
待确认事项：开源许可证未在 README 及仓库根目录声明；每日 LLM Token 消耗成本未公开量化；周报/月报的汇总策略未详细说明。