Ai-Radar v3

ai-radar v3 — ローカルAIで「読むべき情報だけ」をDiscordに届ける

こんな悩みのための道具です

AI・ローカルLLM・GPU まわりは情報の動きが速く、追いかけ続けるのがしんどい。

RSS を開き、GitHub の更新を見て、ニュースを巡回し……気づけば毎日それなりの時間を「情報を集めるだけ」に使っている。しかも、集めた大半は自分には関係のない内容です。

「全部に目を通すのは無理。でも見落としたくない」——この消耗を減らすために作りました。

何をするツールか

ai-radar v3 は、登録した情報源（RSS / GitHub など）を定期的に集め、**重要度でふるいにかけてから**、本当に読むべきものだけを要約して Discord に通知します。

ポイントは「集める」ことではなく「**捨てる**」ことです。

既存ツールと何が違うか

更新検知ツール（changedetection.io など）は、差分が出たらその全文を毎回 LLM に投げて要約しようとします。これは重く、ノイズも多い。結局「通知は来るが、読む価値があるかは自分で判断」という状態になりがちです。

ai-radar v3 は順番が逆です。

要約する前に、重要度スコアで足切りする（filter before summarize）。

スコアの低いものは要約すらせず捨てる。だから LLM に渡す量が減り、軽く、手元に届くのは「読む価値があると判断されたものだけ」になります。この「フィルタしてから要約する」という設計が、このツールの核心です。

動作環境（完全ローカル）

本ツールは **クラウド API を使わず、ローカルLLM だけで完結**します。収集した情報を外部の API に送りません。

OS: Windows（Python 3.10+）

LLM: Ollama または LM Studio（ローカル起動）

クラウドAPI: 非対応（完全ローカル動作）

動作確認済み構成

Windows 11 / RTX 4070 Ti Super (16GB VRAM) / Ollama / qwen3

VRAM は 6〜8GB 以上を推奨。軽量モデル（qwen2.5:3b など）への切り替え手順も同梱しています。CPU でも動作しますが、実用的な速度は出ません。

セットアップ（README 同梱）

1. Ollama を入れて `ollama pull qwen3`

2. `setup.bat` をダブルクリック（環境構築は自動）

3. `run_web.bat` を起動して `http://localhost:5000` へ

4. 画面から自分の Discord webhook と監視対象を設定

5. 「Run Now」で動作確認、あとは Windows タスクスケジューラで定期実行

設定はすべてブラウザ上の管理画面で完結します。YAML を手で編集する必要はありません。

同梱物

本体一式（Flask 製の管理画面つき）

README（セットアップ・定期実行・トラブルシュート）

設定済みの情報源テンプレート（そのまま使える初期設定）

ご利用にあたって

個人利用ライセンス（再配布・再販はご遠慮ください）

現状有姿での提供です。動作を保証するものではありません

ローカルLLM の知識が多少あるとスムーズです（README にトラブルシュートあり）

その他

今回は AI・ローカルLLM 分野に特化したツールですが、「自分の分野でもこういう情報収集や作業を自動化したい」というご相談があれば歓迎します。お気軽にお声がけください。

動作環境(動作確認済み)

Windows 11

RTX 4070 Ti Super (16GB VRAM)

Ollama

qwen3