AITimeline：一条句句有出处的知识信息流

这个项目押在一件事上：卡片里的每句话都得能在原文里找到出处。

AITimeline 是我给自己写的一条知识信息流。丢一个文章或视频链接进去，它读完原文，拆成几张两三分钟能读完的卡片，每张标明来源、附上原文的原话，排进一条只有我自己看得到的流。赞过、存过、问过的概念连成一张图，到时间提醒我回头看一眼。整个东西跑在自己电脑上，数据就是几个 JSON 文件；凡是要调模型的地方，都有一套不调模型也能出结果的做法，不配 API key 也能完整跑通。

那道出处检查写在 groundingGate.ts，1641 行、72 个测试用例，是开源那部分里最大的一个文件。数字、百分比、年份必须逐字出现在被引的原文里，对不上整张卡拒收。

然后它差点把产品干死。七月我把它收紧成「每个分句的词要按顺序出现在被引原文里」，真实的 X 长文走一遍导入流程，中文卡每张 18 到 29 条错误，英文卡 18 到 22 条，五轮实验下来，一张都没活。整个库也一样：收紧之后，模型从外部文章成功出卡只有一次；此后三周半新出的卡，全是它拿自己写过的卡再生成的，因为只有自己引自己才过得了词序检查。八月初我把这段实测原样记进文档，把检查改成只认关键词：数字、技术名词、方向、否定仍然逐字必查，叙述性的句子放行。后来做了一次对照，开着这道检查跑 8.2 分钟，一张卡都没出；关掉它，7.3 分钟出了 2 张能看的。最后不再是一律拦下：拦不住的就在卡上标一句「出处存疑」，让读的人自己决定信几分。

同一周我把库里那张概念关系图也审了一遍。271 条概念之间的连线里，有 211 条，它引的那句原文里压根没提到这两个概念。标成「扩展」的 49 条里有 42 条、标成「依赖」的 60 条里有 58 条，引的那句话里连这个意思都找不到。101 张卡里 93 张至少挂着一条这样的连线，其中 85 张标着「有据支持」。这些数字我原样写进了同一批文档，结论也是我自己写的：没编造引文，但在用真引文给没人验证过的断言背书。

规模：203 次提交，6 月 8 号到 8 月 6 号，一个人。网页、本地 API、Electron 桌面版、在 X 上一键存文章的 Chrome 插件、macOS 刘海那块的小应用、MCP 服务、手机端，加一个开源内核，六万四千行。最近十几次 CI 全绿；一次干净 clone 跑下来，30 个测试文件 377 个用例全过，六个跑通全流程的脚本也全过。58 份设计文档、118 组界面前后对比截图都在仓库里。

main 最后一次提交停在 8 月 6 号。8 月 9 号是一场黑客松的提交日，为它冲刺那四天的东西，162 个文件、一万四千多行，挂在 PR #179 上，8 月 10 号开的，到现在还没合。用户只有我一个。8 月 4 号那天的截图上，我自己那个库攒到了 99 张卡、192 个概念、419 条连接。