Site onde um agente LLM coleta notícias de IA diariamente e as acumula em uma wiki de links — 72 dias de operação sem supervisão

Este é um projeto pessoal que aplica o padrão de wiki com LLM do Karpathy (https://gist.github.com/karpathy/442a6bf555914893e9891c11519de94f) ao acompanhamento de tendências de IA. Resumos diários evaporam no dia seguinte, mas tendências só aparecem em dados acumulados — por isso, em vez de uma newsletter, optei por fazer crescer uma wiki.

Como funciona

• Todas as manhãs, o agente coleta arXiv, HuggingFace Daily Papers, blogs oficiais de cada lab, X, labs chineses (DeepSeek, Qwen, Moonshot, Z.ai, MiniMax em rotação) e o US Federal Register
• Os snapshots originais são preservados de forma imutável, e páginas de organização/modelo/conceito/artigo são criadas ou atualizadas (com citação de fonte obrigatória para todos os fatos)
• O polling mecânico dos feeds é feito a cada hora pelo GitHub Actions, e o LLM fica só com julgamento e redação (handoff via arquivo candidates)
• Aos domingos, rodam separadamente uma síntese semanal e um lint de consistência da wiki

Escala atual (2026-07-26)

• Wiki com 107 páginas / 371 links cruzados — a home é esse grafo de links. Todos os nós são links para páginas reais, e ao passar o mouse sobre um nó aparecem apenas as fontes citadas por aquela página
• 51 eventos na timeline de lançamentos de modelos (separando status de lançamento/anúncio)
• 10 semanas de sínteses semanais, 56 briefs diários
• 72º dia de operação sem supervisão desde o início em 2026-05-16

Algumas coisas que aprendi ao construir

• Fazendo polling das fontes por busca, a detecção ficava com atraso mediano de +6 dias. Depois de mudar para polling direto via RSS e colocar labs chineses na rotação, caiu para +1~4 dias (antes houve casos com atraso de +27~46 dias)
• Havia 5 feeds que retornavam HTTP 200, mas na prática estavam mortos (stub parado desde 2018, soft-404 etc.). Se você não medir junto a quantidade de itens e a data mais recente, não consegue distinguir "fonte morta" de "semana quieta"
• Logs operacionais do pipeline (badge de atraso de detecção, score de ranking, lista de dedup) estavam sendo exibidos diretamente na tela do leitor. Separei os registros para operador da interface voltada ao leitor
• Na tabela de specs de modelos, quando não há valor, mudei para manter unknown em vez de apagar a linha. Linha ausente não aparece, mas unknown pode ser contado, então o lint semanal acompanha a cobertura

Também há RSS e assinatura por e-mail (double opt-in). Feedback é bem-vindo — principalmente do tipo "seria bom ver mais esse tipo de informação".