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创业者必备：AI 技术结合 Vercel 边缘计算，5 秒获取 TechCrunch 关键信息

AI资讯V管理员 /阅读
07 15

? 创业者必看！AI 联手 Vercel 边缘计算，5 秒吃透 TechCrunch 核心内容


创业圈的节奏有多快？早上还在讨论的融资案例，下午可能就成了行业标配。尤其像 TechCrunch 这样的科技媒体，每天产出海量资讯，创业者哪有时间一篇篇翻？今天就教大家一个狠招 —— 用 AI 技术搭配 Vercel 边缘计算，5 秒钟就能抓住关键信息，让你刷手机的功夫就把行业动态摸得门儿清。

? 先搞懂为啥这俩技术能搭一块儿


好多人听见 “边缘计算” 就犯迷糊，说白了，Vercel 的边缘计算就像在你家楼下开了个便利店，原本要去市中心大超市（服务器中心）买的东西，现在下楼就能拿到，速度快不说，还省了路上的时间。而 AI 呢，就像个特别聪明的小助手，能帮你把买回来的东西分门别类，挑出你真正需要的。比如 TechCrunch 每天发几十篇文章，AI 能瞬间识别哪些是融资新闻、哪些是产品评测，还能把重点句子拎出来，这不就是创业者的 “信息过滤器” 嘛！

? 5 秒获取信息？先把这些工具备齐


想实现这个神操作，得先准备几样东西：

  1. Vercel 账号：直接去官网注册，用 GitHub 或者 GitLab 账号就能登录，方便得很。
  2. OpenAI API 密钥：如果想用 GPT 模型处理文本，就得去 OpenAI 申请个密钥，记住别把密钥随便给别人，这可是你的 “信息钥匙”。
  3. Python 环境：稍微懂点编程的朋友都知道，Python 处理文本数据特别方便，记得装几个常用的库，比如 requests 用来获取网页数据，beautifulsoup4 用来解析网页内容。

?️ 第一步：让 AI 学会 “读” TechCrunch 文章


好多创业者觉得写代码难，其实跟着步骤来，就像拼乐高一样简单。首先，我们得让 AI 能读取 TechCrunch 的文章。打开 Python 编辑器，先写一段代码获取网页内容：

python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "https://techcrunch.com/latest/"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
articles = soup.find_all('article', class_='post-block')

这段代码的作用就是打开 TechCrunch 的最新文章页面，把所有文章的信息都抓下来。接下来，就得让 AI 处理这些信息了。用 OpenAI 的 API 写个函数，让它把文章内容总结成简短的摘要：

python
import openai

openai.api_key = "你的 API 密钥"

def get_ai_summary(text):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[
            {"role": "user", "content": f"请把这段内容总结成 50 字以内的摘要：{text}"}
        ]
    )
    return response.choices[].message['content']

这样一来，AI 就能把长篇大论的文章变成一句话摘要，创业者一眼就能看明白。

⚡ 第二步：把 AI 搬到 Vercel 边缘计算上


为啥要把 AI 模型搬到 Vercel 上？举个例子，如果你在北京，TechCrunch 的服务器在美国，直接调用 AI 模型可能得等个几秒，但是用 Vercel 边缘计算，相当于在国内建了个 “中转站”，数据不用跑那么远，速度自然就快了。

在 Vercel 上部署很简单，先创建一个新项目，把刚才写的 Python 代码放进去，然后在 vercel.json 文件里配置边缘函数：

json
{
  "functions": {
    "api/get-summary": {
      "runtime": "python-3.9",
      "handler": "api.get_summary"
    }
  }
}

配置好之后，用 Vercel 命令行工具部署，敲几个命令就行。部署完会生成一个专属的 URL，以后调用这个 URL 就能让边缘计算上的 AI 处理数据了。

? 第三步：让两者配合干活，5 秒流程走起来


现在所有准备工作都做好了，来看看完整的流程：

  1. 用户触发请求：创业者打开手机上的小工具，点击 “获取 TechCrunch 信息”。
  2. 获取文章列表：工具通过刚才写的代码，从 TechCrunch 页面获取最新的 10 篇文章标题和链接。
  3. 边缘计算处理：把每篇文章的链接发给 Vercel 边缘函数，边缘函数里的 AI 模型快速读取文章内容并生成摘要。
  4. 返回结果：处理好的摘要和关键信息（比如融资数额、公司名称、核心亮点）瞬间回到用户手机上，整个过程不超过 5 秒。

这里有个小技巧，为了让速度更快，可以让 AI 只提取创业者最关心的信息，比如在提示词里加上 “请重点提取融资轮次、融资金额、公司业务亮点”，这样 AI 就不会说一堆没用的话了。

? 实战案例：看看别人怎么用


上海有个创业团队做跨境电商，创始人每天早上花 10 分钟刷 TechCrunch，就为了找海外竞品的动态。后来他们用了这套方法，现在打开手机，5 秒钟就能看到当天所有和 “跨境电商”“海外融资” 相关的文章摘要，还能直接看到竞品融了多少钱、拿了谁的投资、最新产品有啥亮点。以前找这些信息得翻半小时，现在节省的时间能多开个会、多谈个客户，效率直接翻倍。

还有个做 AI 工具的创业者，用这套方法监控 TechCrunch 上的技术趋势。每当有新的大模型发布、算法突破，边缘计算上的 AI 模型能瞬间识别关键词，比如 “大模型训练”“算力突破”，然后把相关文章的核心技术点整理出来，他不用自己一个个看，就能知道行业技术走到哪一步了，及时调整自己的研发方向。

⚠️ 这些坑别踩，让系统更稳当


用的时候有几个地方得注意：

  1. API 调用频率：OpenAI 的 API 调用是要钱的，而且有频率限制，别一下子调用太多次，不然容易报错。可以在代码里加个延迟，比如每处理一篇文章等 1 秒钟。
  2. 网页解析稳定性：TechCrunch 的网页结构可能会变，比如某个 class 名改了，你的代码就抓不到数据了。得定期检查代码，确保解析部分能适应网页的变化。
  3. AI 提示词优化：刚开始用的时候，AI 生成的摘要可能不够精准，多调整提示词，比如 “请用简洁的语言，分点列出文章的核心信息，包括事件、涉及公司、关键数据”，这样 AI 就能按你的要求输出了。

? 再加点料，让功能更强大


除了生成摘要，还能让 AI 干点别的：

  • 分类标签：让 AI 给每篇文章打标签，比如 “融资”“产品发布”“行业分析”，创业者可以按标签筛选信息，想看融资新闻就只看带 “融资” 标签的。
  • 数据对比：把一段时间内的同类文章数据存起来，比如每个月的融资金额、热门赛道变化，让 AI 生成对比报告，一眼看出行业趋势。
  • 语音播报：把摘要转成语音，创业者开车、走路的时候就能听，充分利用碎片时间。

? 总结：这招为啥值得创业者学


现在创业，拼的就是信息差和效率。别人还在慢慢翻文章的时候，你 5 秒钟就拿到了核心信息，就能更快做出决策。AI 技术和 Vercel 边缘计算的结合，其实就是把复杂的技术变成了简单好用的工具，创业者不用懂太多技术细节，跟着步骤操作，就能享受技术带来的便利。

赶紧试试吧，把每天刷手机的时间利用起来，让 TechCrunch 的海量信息变成你创业路上的助力，而不是负担。记住，在创业这场赛跑里，时间就是金钱，能更快获取关键信息，就能更早迈出下一步。

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