koala73/worldmonitor

📌 全球情勢 AI 儀表板

你以為即時全球風險只有付費商業平台才能看得到？這個開源專案讓筆電就能擁有多層地圖、AI 新聞摘要與跨域訊號關聯，隨時掌握軍事、經濟、災害與金融的動態。

🤔 資訊碎片化，決策者缺乏統一視角
今日的新聞來源、金融市場與地理資訊分散在各種平台上，分析師往往需要切換多個視窗才能看出不同領域訊號的交會點。缺乏一個能即時彙總、關聯並視覺化的工具，使得情勢判斷容易出現盲點或延遲。

🧪 單一程式碼碼基，六種站台與原生桌面應用
WorldMonitor 透過同一個 repo 建構出六個站台（world、tech、finance、commodity、happy、energy），每個站台皆可即時顯示對應領域的 500+ 頻新聞摘要。其核心包含：

• 雙引擎地圖：3D 地球（globe.gl）與 WebGL 平面圖（deck.gl），共計 56 種圖層；
• 跨流域關聯：軍事、經濟、災害與升級訊號的匯聚分析；
• 國家指數：基於 12 類訊號的複合風險評分；
• 金融雷達：覆蓋 92 個交易所、商品、加密貨幣及 7 訊號市場綜合指數；
• 本地 AI：透過 Ollama 在本機運行，無需任何 API 金鑰；
• 多語言支援：24 語言原生新聞來源與 RTL 版面配置；
• 原生桌面程式：基於 Tauri 2，提供 Windows、macOS（Apple Silicon / Intel）與 Linux AppImage 穩定二進位檔。

🔍 一站式情境感知，減少工具切換成本
透過將新聞摘要、地圖圖層與訊號關聯整合在同一介面，使用者可以在不離開儀表板的情況下，快速比較不同領域的變化（例如：觀察某地區的軍事動向如何與當地商品價格或匯率同步波動）。這種「資訊融合」的設計降低了認知負擔，也使得快速響應成為可能。

⚠️ 依賴社群維護與本機硬體，功能深度取決於資料來源

• 所有站台與桌面二進位檔皆從同一發行流程建置，穩定度取決於 repo 的積極維護；
• 本地 AI 運行需依賴使用者自己的 Ollama 環境，大規模模型的推論速度會受限於本機 CPU/GPU；
• 新聞摘要的品質取決於所訂閱的 500+ 頻來源與 AI 模型的摘要能力，專案本身並未提出新演算法，而是將現有開源組件以工程方式結合。

🎯 適合分析師、開發者與風險管理團隊的即時決策輔助

• 若你需要快速掌握全球熱點而不想訂閱多項付費服務，可直接部署世界版站台；
• 對於希望在內部系統中嵌入即時地圖或新聞摘要的開發者，可參考單一程式碼碼基的模組化結構；
• 風險團隊可利用國家指數與金融雷達，將非傳統訊號納入日常監控流程。

🔗 專案連結
📂 WorldMonitor – https://github.com/koala73/worldmonitor
📖 文件連結（見 repo 中的 Documentation）

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