g0v 的虛擬記者。匯集 Slack（之後還有 GitHub、HackMD、Mastodon 等）協作場域的紀錄， 每小時挑出值得大家知道的動態，推播到 Telegram，並發布在 rep0rter.observe.tw。
目標是降低資訊落差和協作門檻，讓多中心的社群彼此看見、彼此幫忙。
collectors/ -> store (SQLite) -> reporter -> publishers/
slack_archive events, posts select + telegram
(more later) containers, runs write (LLM) site (HTML + RSS)
- collectors 把每個來源抓成統一的「事件」寫進 SQLite。目前只有 Slack，資料來自 Ronny Wang 維護的 g0v Slack 公開存檔。
- store 是所有東西的共同資料庫：事件、頻道、已發布的報導、執行紀錄。
- reporter 用規則替每則事件打分（回覆數、reaction、關鍵字、頻道規模、新鮮度）， 超過門檻的用 LLM 寫成短訊；沒有設定 LLM 時退回純文字摘錄。
- publishers 把報導送到 Telegram，並重新產生靜態網站與 RSS。
每小時跑一次完整流程。有值得報的就推，沒有就靜默。同一則事件只會報一次， 但互動數會持續更新，所以一則訊息可以在幾小時後因為討論熱起來而被選中。
python3 -m venv .venv && . .venv/bin/activate
pip install -r requirements-dev.txt
cp .env.example .env # 填 Telegram 與 LLM 設定；留空也能跑
python -m rep0rter run --dry-run # 抓資料、挑選、把會推播的內容印出來，不落地
python -m rep0rter run # 真的推播並更新網站
python -m rep0rter status # 看資料庫與設定狀態
python -m pytest -q tests其他子命令：collect（只抓資料）、report（只挑選與推播）、build-site、
loop --interval 3600（常駐）、export --out messages.json（舊格式匯出）。
全部用環境變數，見 .env.example。重點：
| 變數 | 說明 |
|---|---|
TELEGRAM_BOT_TOKEN / TELEGRAM_CHAT_ID |
推播用。bot 要是頻道管理員 |
TELEGRAM_TEST_CHAT_ID + REP0RTER_TELEGRAM_TEST=1 |
開發時推到測試頻道 |
AI_BASE_URL / AI_API_KEY / AI_MODEL |
OpenAI 相容端點。沒設就用純文字摘錄 |
REP0RTER_SCORE_THRESHOLD |
門檻，預設 6。調低會報更多 |
REP0RTER_MAX_ITEMS_PER_RUN |
每小時最多幾則，預設 5 |
REP0RTER_KEYWORDS |
逗號分隔，覆蓋內建的活動/徵人/發布關鍵字 |
compose.yaml 有兩個容器：worker 每小時跑一輪，web 用 Caddy 提供
data/site/ 的靜態檔在 127.0.0.1:18090。公開網址由 Cloudflare tunnel
轉到這個 port。
cp .env.example .env && $EDITOR .env
docker compose up -d --build
docker compose logs -f worker資料（SQLite 與產出的網站）都在 ./data/，可以用 REP0RTER_DATA_HOST_DIR 改位置。
GET /：首頁 HTML 的「Public Channels」表格。每列a.channel的title屬性是完整的 Slack 頻道 JSON，另有訊息數、成員數、最後發文時間。用最後發文時間跳過安靜的頻道。GET /index/getmessage?channel=<id>&count=100&before=<ts>：JSON，由新到舊。伺服器會 濾掉有subtype的訊息（加入頻道、bot 等），所以一頁可能不滿 100 則。
- 只讀公開頻道，每則報導都附原文連結，摘要以原文為準。
- 不希望被報導的訊息，到 g0v Slack 的 #rep0rter 說一聲。
- 對存檔網站的請求有間隔與重試，請勿把頻率調得太高。