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前言：

昨天在看文章的时候，看到了一篇有意思的，自己搭建一个私人网站，然后每天可以得到科技圈的热点消息，在这里分享给大家。

写在前面

你有没有这种感觉

每天打开手机，推特、公众号、知识星球、行业新闻……信息像潮水一样涌来。看完这个忘了那个，收藏了等于吃灰。2个小时刷下来，脑子里一片浆糊。

直到我看到OpenAI的DeepResearch——它能自主搜索、多轮迭代、深度起底一个未知领域。

但问题来了：我买不起，也用不上。

于是，作为一名从未用过Dify和EdgeOne的小白，自己复刻一个。

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这个系统能干什么

说人话：你问它“今天AI圈有啥大事”，它给你一份专业分析师级别的行业简报。

直接看结果，这是我问“帮我看下昨天科技圈有什么大事”得到的：

【今日科技爆发点】
AI“幻觉”正在毒化基础生产文档，黑客帝国式威胁降临。

全球科技圈今日陷入双重震荡。一边是生成式AI在资本市场高歌猛进，黄仁勳高呼“代理式AI”将让计算需求飙升1000倍；另一边，最新研究显示，AI模型在处理标准文档时，错误率竟高达25%！

【技术原理白话拆解】
为什么AI会“悄悄”破坏你的文档？—— 一个“走钢丝的盲人”

想象你让一个顶级打字员去抄写一份复杂表格，但他是盲人，还在晃动的钢丝上行走。大多数时候他能蒙对，但一旦遇到模糊字符或复杂公式，他就会“猜”一个最可能的词。这个错误在AI看来逻辑通顺，但对人类而言就是文档核泄漏。

【行业影响与商业机会】
第一，大厂“信任陷阱”效应放大。Meta强行推广AI账号导致用户反弹，OpenAI和谷歌必须立即转向。

第二，创业者的机会：AI“审计员”成为刚需，垂直领域的“矫正模型”大有可为。

第三，普通人的应对之道：学会做AI的监护人，养成交叉核对的本能。

【情报源与事实交叉验证】
[1] 结合台媒与ASML供应链数据
[2] 科技新报首发爆料
[3] 黄仁勳GTC大会演讲

这份报告，完全由AI自动生成。从提问到输出，不到1分钟。

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核心架构：一张图看懂

用户提问 → LLM_1（搜索词规划） → Tavily（联网搜索） → LLM_2（深度分析） → 结构化报告

三个节点，一条流水线，零代码。

LLM_1的作用：把口语翻译成搜索关键词，用的是deepseek-v4-flash模型。

Tavily的作用：全网检索最新信息，用的是Tavily API。

LLM_2的作用：交叉验证、深度分析、格式化输出，用的是deepseek-reasoner模型。

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手把手复刻教程

第一步：注册三个工具

注册Dify，用来搭建工作流，免费。

注册Tavily，用来联网搜索，新用户送1000次免费。

注册EdgeOne Pages，用来部署前端，腾讯云有免费额度。

第二步：在Dify搭建Chatflow

首先，创建节点一，叫它LLM_1，也就是搜索词规划器。

模型选deepseek-v4-flash，温度调到0.1。

系统提示词填下面这段话：

你是一个搜索关键词优化专家。你的任务是把用户的问题，转化为一串最适合搜索引擎进行实时检索的关键词。请直接输出关键词，多个关键词用空格隔开，不要包含任何标点符号、解释或废话。示例输入：今天有什么AI圈大事。示例输出：2026年5月28日 AI 科技热点 大厂。

然后，创建节点二，叫Tavily_Search，也就是联网搜索。

在查询框里填入变量，写法是双花括号里面写LLM_1点text。搜索深度选advanced。

接着，创建节点三，叫LLM_2，也就是深度分析师，这是整个系统的灵魂。

模型选deepseek-reasoner。

在上下文框里填入变量，写法是双花括号里面写Tavily_Search点text。

系统提示词是核心中的核心，填下面这段话：

# Role
你是全球顶级科技媒体的总主笔与资深行业分析师，负责撰写【全球科技热点深度起底简报】。


# Language Constraint (最高指令)
你必须并且只能全程使用【简体中文（Simplified Chinese）】进行思考和输出。无论上下文（Context）中输入的原始搜索材料是英文、繁体中文还是其他语言，最终报告中绝对不允许出现任何繁体字。


# Objective
请严格基于用户提供{{#context#}}中的全网检索情报进行去噪、交叉比对和逻辑重组。拒绝任何空洞的公关辞令，不要编造材料中没有的事实。

  

# Output Structure
必须严格使用 Markdown 格式输出以下结构，利用分割线拉开视觉层次：


🌟 **【今日科技爆发点】**
（提炼最劲爆的 1-2 条重大科技动态。不记流水账，用多源事实交叉印证，指出它为什么震撼行业。并在关键事实后使用 [1], [2] 标注情报源。）
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🔍 **【技术原理白话拆解】**
（发挥你的专家实力，用最通俗易懂、生动形象的比喻，拆解底层技术突破的核心逻辑，让完全不懂技术的小白也能一眼看懂。）

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💰 **【行业影响与商业机会】**
（为读者剖析这一波热点背后的商业价值。大厂会怎么卷？创业者有哪些搞钱或落地的应用机会？普通人该如何顺应这个趋势？）

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📋 **【情报源与事实交叉验证】**

（在文章末尾，简要列出本次起底所依据的情报源，例如：[1] 结合台媒与ASML供应链数据；[2] 科技新报首发爆料。显得报告极其严谨可靠。）

最后，创建节点四，叫直接回复。

在回复框里填入变量，写法是双花括号里面写LLM_2点text。

然后把四个节点按顺序连起来：用户输入连到LLM_1，LLM_1连到Tavily，Tavily连到LLM_2，LLM_2连到直接回复。

第三步：发布并部署到EdgeOne

点击发布，获取API Key。

打开EdgeOne Pages，选择Dify模板（Dify Frontend Starter），填入API地址和Key，一键部署。

API地址就是：DIFY_API_URL = https://api.dify.ai/v1

2分钟后，你就拥有了自己的DeepResearch独立站。

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真实效果评测

从耗时来看，人工操作要2小时，这个系统不到1分钟。

从信息源来看，人工能看5到10个网站，这个系统全网实时搜索。

从交叉验证来看，人工依赖记忆，这个系统AI自动比对。

从结构化输出来看，人工要手动整理，这个系统自动生成。

从成本来看，人工是时间成本，这个系统每次不到1分钱。

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踩坑总结

第一个坑，deepseek-reasoner有时候只输出思考过程不输出报告。如果遇到这种情况，换成deepseek-v4-flash就行。

第二个坑，上下文变量一定要填对，LLM_2的上下文必须是Tavily_Search的输出。

第三个坑，直接回复节点一定要挂载LLM_2的输出，不要挂错成LLM_1。

第四个坑，如果回答被截断没说完，去LLM_2的设置里调高max_tokens参数。

ps：上下文尽量设置的长一点，否则会输出一半就没反应了。

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写在最后

回顾这次折腾之旅，我被Dify、DeepSeek和EdgeOne这三件套深深震撼了。

Dify抹平了多模型路由、变量挂载、工具调用的开发门槛。

DeepSeek提供了极致性价比的推理能力。

EdgeOne Pages砍掉了买服务器、配CDN、做安全的运维苦活。

在2026年，善用AI工具链，人人都可以是超级个体。

你不需要会写代码，只需要会搭积木。

这套系统的核心配置我已经整理好了，需要的朋友可以留言或者私信我，我把Prompt和工作流导出发你。

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