FrontPost 的方法论
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FrontPost 是面向科研与前沿资讯的持续追踪和可信交付系统。搜索、AI 问答、论文阅读、公开邮报和个人推荐均接入同一套研究证据系统，分别承担检索、交互、阅读、发布和个性化分发职责。
系统目标
FrontPost 接受三类用户意图：
- 浏览和订阅公开领域邮报。
- 围绕研究问题搜索、阅读、比较和追问。
- 创建长期 Track，持续监控主题、作者、机构、方法、数据集或结论变化。
系统遵循五条原则：
- 同一研究维护一个规范
Work，来源和版本独立保留。 - 回答和简报中的结论必须关联可检查的证据。
- 公开版与个人版共用来源、证据、运行时和交付基础设施。
- 同一份邮报先冻结一个
Edition revision，渠道只做格式适配。 - AI 负责规模化处理，公开发布和高风险结论保留人工责任点。
系统架构
系统分为七层：
| 层 | 主要组件 | 责任 |
|---|---|---|
| 用户界面 | Web、Expo、Reader、Ask、Track、编辑控制台 | 输入、阅读、交互和审批 |
| 产品服务 | Better Auth、FastAPI | 身份、权限、领域 API 和业务幂等 |
| 统一 AI | DeepAgent、LangGraph、Skills、Tools | 长任务编排、上下文、工具调用和恢复 |
| 交互运行时 | assistant-ui | 展示消息、证据、工具状态和人工中断 |
| 异步执行 | TaskIQ、Redis | 抓取、解析、批处理和渠道投递 |
| 内容生产 | 来源、归一、证据、排序、成稿、审核、发布 | 生成 Work、Evidence 和 Edition |
| 数据层 | PostgreSQL、对象存储 | 保存业务状态、长期工件和不可变版本 |
TaskIQ 负责异步任务执行，不参与 Agent 编排。assistant-ui 负责消息、证据、工具状态和人工中断的交互呈现，不持久化事实状态。DeepAgent 负责 Ask、Track 和 Edition 的运行编排；例行内容生产采用固定、版本化的 Skill runbook。
运行闭环
系统有两种主要输出：
Public Edition：按公开领域策略生成，经过编辑审批后发布。Personal Track / Edition：围绕用户研究任务运行，只在出现有效新增、版本变化、反证或趋势拐点时通知。
二者共用一条基础链路：
用户意图或定时触发
→ 多源发现
→ Work 归一与版本关联
→ Evidence 补全与比较
→ 规则和 AI 处理
→ 校验与人工责任点
→ 冻结 Edition
→ Web / Email / RSS / MCP / Zotero
→ 阅读和编辑反馈
RSS / Atom 用于增量发现，搜索 API 用于回看和元数据补全，Hugging Face Daily / Trending 与 GitHub 只提供有限权重的社区信号。技术事实仍回到论文、正式出版元数据和合法来源。
核心对象
核心领域对象包括：
Track：研究任务、范围、排除项、来源、频率和证据阈值。Run：一次可恢复执行及其 Skill checkpoints。Work / Version：研究实体及预印本、正式版、勘误和撤稿关系。Evidence / CitationTrace：结论到证据、版本和原始来源的路径。Edition / EditionItem：公开或个性化内容及不可变 revision。Delivery：某个 Edition 在某渠道上的幂等投递记录。Feedback：阅读行为、编辑修改和系统质量指标。
页面、提示词和渠道不单独维护事实状态，全部围绕这些领域对象工作。
AI 与工程边界
确定性工作优先由代码完成，包括抓取、解析、标识符归一、哈希、schema 校验和幂等发布。模型用于语义匹配、差异判断、排序辅助、成稿和证据一致性检查。
每个 Skill 只传递结构化 Artifact，记录输入输出 URI、内容哈希、Skill / policy / model 版本、耗时、成本和告警，不保存或依赖模型思维链。失败后从当前 checkpoint 恢复。
公开发布、高风险内容、低置信 Work 合并、来源冲突和许可不明必须进入人工审核。
存储与一致交付
PostgreSQL 保存身份、Profile、Track、权限、订阅和查询索引。对象存储保存来源快照、Work versions、Evidence、Run checkpoints、Edition revisions 和渠道 manifests。Redis 只承担队列、短期锁、限流和可丢失缓存。
publish-edition 先冻结 Edition，deliver-edition 再生成渠道视图。Email、RSS、MCP、Zotero 和个人推荐首页不得重新排序、重新调用模型或改写事实。
实施顺序
- 稳定现有内容模型、测试和前端性能基线。
- 建立 Track、Work、Evidence、Run、Edition、Delivery 契约。
- 接入 arXiv、Hugging Face、OpenAlex、Crossref，跑通采集和归一。
- 接入 DeepAgent 与 assistant-ui，跑通 Ask、Track 和人工审批。
- 生成内部 Edition，再依次上线 Web、RSS、Email、MCP 和 Zotero。
- 接入阅读反馈和版本化评测，逐步开放个性化排序。
第一阶段的完成标准是：一个公开领域连续稳定运行；单源失败可降级；每个结论可追溯；运行可恢复；重跑不重复投递；所有渠道指向同一 Edition revision。
参考实现与资料：Deep Agents、assistant-ui、dailypaper-skills、paper-daily、AI 论文简报方法论、arXiv API / RSS、Hugging Face Daily Papers、OpenAlex 和 Crossref。