尚未偵測到更新。GitHub 發布版本後會顯示在這裡。
個人 GitHub 帳號下公開儲存庫的擁有者可以登入並驗證所有權,自行管理介紹,無需管理員核准。
登入並產生驗證檔案,在 30 分鐘內將其提交至此儲存庫的預設分支。其他分支或分叉儲存庫中的檔案無效。然後在下方檢查檔案,即可無需管理員核准直接管理專案。請保留檔案以維持管理權限。
如需登入,將前往登入頁面。登入後請回到此處,再次點擊所選的驗證按鈕。
在專案資料夾中執行 /nomorevibe verify,即可驗證所有權並自行管理介紹。
一分鐘完成驗證製作者的介紹僅有上面的一句話。 更多詳情請閱讀儲存庫 README。 儲存庫 README ↗
正在載入完整 README。
檢視完整 README ↗2026 台北市長選舉(蔣萬安 vs 沈伯洋)的新聞攻防與事實查核平台。GitHub Actions 定時抓取新聞、論壇與查核機構文章,依標題自動分類「誰在攻擊誰」,再部署到 GitHub Pages。
網站:https://charleslin2003-prog.github.io/taipei-2026-election-monitor-claude/
GitHub Actions:每次更新結束 → heartbeat.yml 等 20 分鐘 → 觸發下一次更新(cron 只當備援)
└─ scraper/run.py
├─ sources.py Google 新聞 RSS、台灣事實查核中心、MyGoPen、PTT、Cofacts
├─ classify.py 規則分類:攻擊/澄清回應/一般報導、被攻擊方、發動陣營、議題、來源類型
└─ llm.py (選用)Claude API 重新標註
└─ history.py 回溯 2026 年以前的選舉新聞、計算最早報導
└─ data/news.json、history.json、firsts.json、meta.json → commit 回 repo
└─ web/ + data/ → GitHub Pages
data/curated.json 是人工審核資料(民調、攻擊紀錄、個資查核),不會被程式覆寫。
pip install -r requirements.txt
python -m pytest -q # 分類規則、資料合併與人工資料格式測試
python -m scraper.run # 抓取近兩天
python -m scraper.run --backfill # 回補 2026/1/1 以來(每週一個區間)
python -m scraper.run --history # 回溯 2026 年以前最早的選舉新聞
python -m scraper.run --offline # 不連網,只用新規則重新分類現有資料
python -m http.server -d . 8000 # 再開 http://localhost:8000/web/ (需把 data/ 放在 web/ 旁,或直接看 Pages)
data/history.json,最早報導與每月聲量存在 data/firsts.json。ANTHROPIC_API_KEY。每次執行最多重新標註 300 則(LLM_PER_RUN 可調),規則判為攻擊或澄清的標題優先,可用 CLAUDE_MODEL 環境變數換模型。GitHub 的 schedule 是盡量執行,實測新 repo 常連續數小時不觸發。因此每次更新結束時會觸發 heartbeat.yml,等 20 分鐘後再啟動下一次更新,形成一條自我延續的鏈;update.yml 的 cron 只在鏈中斷時把它接回來。若更新中斷超過 2 天,下一次會自動補抓中斷期間的新聞。鏈會在 2026/11/30 後自動停止。
公開 repo 的 Actions 分鐘數免費,但等待期間會佔用一台 runner。若想改用外部觸發(不佔 runner),可停用 heartbeat 並改用下方方式。
由外部 cron 呼叫 workflow_dispatch:
https://api.github.com/repos/charleslin2003-prog/taipei-2026-election-monitor-claude/actions/workflows/update.yml/dispatchesPOST,Body:{"ref":"main"}Authorization: Bearer <token>、Accept: application/vnd.github+json、X-GitHub-Api-Version: 2022-11-28workflow_dispatch 的執行紀錄。關鍵字都在 scraper/config.py:候選人別名、攻擊用字、各陣營人名、議題詞。改完後在 tests/test_classify.py 加入真實標題當測試案例,再跑 python -m scraper.run --offline 重新分類。
編輯 data/curated.json,每筆都要附來源連結。查核結論優先採用 IFCN 認證機構(台灣事實查核中心、MyGoPen)、Cofacts 與官方文件;只有當事人說法的標為「單方澄清」。
ANTHROPIC_API_KEY 啟用模型分類。本專案整理公開報導與事實查核機構資料,不代表任何政黨或候選人立場。