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。