LLMエージェントが毎日AIニュースを収集し、リンクWikiとして蓄積するサイト — 72日間の無人運用

KarpathyのLLM Wikiパターン（https://gist.github.com/karpathy/…

どのように動いているか

• 毎朝、エージェントがarXiv・HuggingFace Daily Papers・各ラボの公式ブログ・X・中国のラボ（DeepSeek・Qwen・Moonshot・Z.ai・MiniMaxをローテーション）・US Federal Registerを収集
• 元のスナップショットを不変のまま保存し、組織/モデル/概念/論文ページを生成・更新（すべての事実に出典引用を強制）
• 機械的なフィードポーリングはGitHub Actionsが毎時行い、LLMは判断・執筆のみ（candidatesファイルで引き継ぎ）
• 日曜日には週次総合（synthesis）とWiki整合性lintを別途実行します

現在の規模（2026-07-26）

• Wiki 107ページ / 相互リンク371件 — ホームがそのリンクグラフです。ノードはすべて実際のページリンクで、ノードにマウスを重ねると、そのページが引用しているものだけがハイライトされます
• モデルリリースのタイムライン51件（リリース/発表状態を区別）
• 週次総合10週分、日次ブリーフ56件
• 2026-05-16の開始から72日目の無人運用

作りながら分かったこといくつか

• 検索でソースをポーリングすると、捕捉が中央値で+6日遅れました。RSSの直接ポーリングに切り替え、中国のラボをローテーションに入れた後は+1〜4日に縮まりました（以前は+27〜46日遅れたものもありました）
• HTTP 200を返しながら、実際には死んでいるフィードが5つありました（2018年で止まったスタブ、soft-404など）。項目数と最新日付を一緒に測らないと、「死んだソース」と「静かな週」を区別できません
• パイプラインの運用ログ（捕捉遅延バッジ、ランキングスコア、dedupリスト）が読者画面にそのまま露出していました。運用者向けの記録と読者向けの紙面を分離しました
• モデル仕様表で値がない場合、行を削除せずにunknownとして残すように変えました。欠けた行は見えませんが、unknownは数えられるので、毎週lintがカバレッジを追跡します

RSSとメール購読（ダブルオプトイン）もあります。フィードバック歓迎です——特に「こういう情報がもっと見えるとよい」という点について。