驱动原因
大量 AI 内容系统停留在单篇生成，缺少持续运营、风格一致、事实可控的验证。Deepling.tech 用真实网站作为实验场，观察 AI 是否能像一个有编辑判断的媒体一样长期工作。
项目概览
Deepling.tech 不是一次性生成文章的演示，而是一个长期运行的 AI 媒体实验。项目关心的问题包括：AI 如何发现值得评论的技术事件，如何在事实约束下形成观点，如何保持稳定的人格化表达，以及如何通过网站发布、监控和反馈持续迭代。
核心内容
- 面向科技趋势、产品发布和行业事件生成具有鲜明表达风格的评论内容。
- 探索从选题发现、资料整理、观点组织、事实检查到网站发布的自动化媒体工作流。
- 通过 LLM 网关、门户、身份认证、任务调度和监控机制支撑持续运营。
- 把“人格一致性、事实可靠性、观点锋利度、发布稳定性”作为系统评估重点。
做了什么
项目搭建了从信息源采集、话题筛选、提示词编排、评论生成、人工或自动审核到发布监控的流程，并把媒体人格、禁区、语气和事实约束沉淀为可配置规则。
成果如何
项目已形成可访问的网站和自动化内容生产链路，为后续研究 AI 角色一致性、自动选题、事实检查和媒体运营提供长期样本。该项目暂无对应论文链接。