v1.2.0: 数据源完整编辑(模态框所有配置可改) + 定制监控类型(无权重,推送标准由大模型判断推送)

README.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 一款面向 AI 领域的**自动采集 → 智能分析 → 邮件推送**的新闻跟踪系统。后台定时从数据源采集资讯，先规则打分、再 LLM 深度分析，把与你兴趣画像相关且重要的资讯**实时发邮件提醒**，并每天 10:00 发一份**AI 资讯日报**。带完整网页管理台，兴趣画像/数据源/通知参数全部可配。
 
-> 当前版本 **v1.1.0**：真实网页采集（可读正文入库）+ 大模型接口多预置一键切换 + 数据源可编辑。
+> 当前版本 **v1.2.0**：数据源**完整编辑**（所有配置可改，模态框）+ **定制监控类型**（无权重，按「推送标准」由大模型判断是否推送）。
 
 ---
 
@@ -39,9 +39,10 @@
 - 🧠 **两级智能分析**：规则打分秒级响应 + LLM 深度分析（重要度/相关度/分类/结论）
 - 🤖 **大模型接口可配置**：设置页可增删改/测试大模型接口，预置 SiliconFlow（默认）/ DeepSeek 官方 / Autodl / Local Qwen 四个，**一键切换即时生效**，激活接口失败自动切换下一个可用接口
 - 🔥 **实时重要资讯邮件**：综合分达到阈值自动推送，单批最多 10 条
+- 🎯 **定制监控数据源**：数据源可选「定制监控」方式——**不设权重**，填写「推送标准」后由大模型逐条判断是否达到标准，达到即实时邮件推送（页面可直接「🧪 测试推送标准」）；命中推送的资讯在邮件/列表中带「🎯 定制监控命中」标识
 - 📰 **每日 AI 资讯日报**：默认每天 10:00，按领域统计 + 重点资讯卡片
 - 🎯 **兴趣画像管理**：关键词（带权重）、领域、关注公司，全部可在网页维护，改完一键「重新打分」
-- 🔗 **数据源管理**：7 个内置数据源模板，**可编辑**（名称/类型/URL/权重/描述）、启停、删除，每源带权重
+- 🔗 **数据源管理**：7 个内置数据源模板，**完整编辑**（模态框一次性改名称/类型/URL/权重/描述/监控方式/推送标准）、启停、删除；普通源带权重，定制监控源填「推送标准」
 - 📊 **网页管理台**：仪表盘（总数/重要/待分析/趋势/领域分布）、资讯列表（筛选/搜索/分页）、详情页（含全文）、通知日志
 - 📧 **邮件通知**：支持 plain / starttls / ssl 三种 SMTP 模式，可测试发送
 - 🛠 **手动操作台**：一键采集 / 一键 LLM 分析 / 一键发日报 / 一键造数据 / 重新打分 / 测试邮件
@@ -144,7 +145,7 @@ cd works/news-tracker
 | `/dashboard` | 仪表盘：总资讯/重要资讯/待分析/已通知 + 近7天趋势 + 领域分布 |
 | `/news` | 资讯列表：按领域/重要/关键词搜索，分页 |
 | `/news/<id>` | 资讯详情：规则分/LLM分/实体/分析结论 + **页面可读全文** |
-| `/sources` | 数据源管理：**编辑**/启停/删除/权重，真实源状态可见 |
+| `/sources` | 数据源管理：**完整编辑**（模态框）/启停/删除，支持普通(权重)与定制监控(推送标准)，真实源状态可见 |
 | `/profile` | 兴趣画像：关键词/领域/公司维护 |
 | `/logs` | 通知日志（实时/日报发送记录） |
 | `/settings` | 设置：自动化参数 + 邮件配置 + **大模型接口管理（一键切换/测试）** |
@@ -156,7 +157,7 @@ cd works/news-tracker
 | 接口 | 方法 | 说明 |
 |------|------|------|
 | `/api/stats` | GET | 统计数据（总数/重要/趋势/领域分布） |
-| `/api/sources` | POST | `action=add\|update\|delete\|toggle` 数据源管理 |
+| `/api/sources` | POST | `action=add\|update\|delete\|toggle\|test_standard` 数据源管理（update 可改全部配置；test_standard=用大模型试测推送标准） |
 | `/api/profile` | POST | `action=add\|delete`，`kind=keyword\|domain\|company` 画像维护 |
 | `/api/settings` | POST | 更新 `auto` / `mail` 设置 |
 | `/api/llm` | POST | 大模型接口：`add\|update\|delete\|switch\|toggle\|test`（switch=一键切换） |
@@ -168,7 +169,7 @@ cd works/news-tracker
 
 ## 数据模型
 
-- **sources**：数据源（name/type/url/weight/enabled/status/last_fetch/last_count；status 标记真实源采集 ok/error）
+- **sources**：数据源（name/type/url/weight/**kind**/**monitor_standard**/enabled/status/last_fetch/last_count；`kind`=normal 普通按权重打分 / custom 定制监控按推送标准 LLM 判断；`monitor_standard`=定制监控的推送标准说明；status 标记真实源采集 ok/error）
 - **articles**：资讯（title/url/content/summary/**full_text(页面可读全文)**/domain/entities/importance/relevance/total_score/is_important/analysis/llm_status/notified/status/published_at/collected_at）
 - **keywords** / **domains** / **companies**：兴趣画像
 - **llm_providers**：大模型接口（name/base_url/api_key/model/active/enabled；active=当前激活）
@@ -177,6 +178,8 @@ cd works/news-tracker
 
 `llm_status`：`pending`(待分析) → `done`(完成) / `skipped`(未达标跳过) / `error`(失败)
 
+**定制监控（kind=custom）**：无权重（规则打分时权重项按 0 处理，仅作展示）；采集后**无条件进入 LLM 分析**（不受 `llm_threshold` 限制），LLM 按该源的 `monitor_standard`（推送标准）判断 `meets_standard`，达到 → `is_important=1` → 实时邮件推送；未达到 → 不推送。命中推送的资讯也会纳入每日日报。
+
 **综合分公式**：`total_score = 0.4 × 相关度 + 0.6 × 重要度`（LLM 分析后按 `0.6×规则分 + 0.4×LLM分量` 融合）
 
 ---
@@ -208,4 +211,4 @@ cd works/news-tracker
 ## Git
 
 - 仓库：`hz4th_coder/news-tracker`
-- 版本：`v1.0.0`（初版）→ `v1.0.1`（补 README）→ **`v1.1.0`**（真实网页采集+全文入库 / 大模型接口多预置一键切换 / 数据源可编辑）
+- 版本：`v1.0.0`（初版）→ `v1.0.1`（补 README）→ `v1.1.0`（真实网页采集+全文入库 / 大模型接口多预置一键切换 / 数据源可编辑）→ **`v1.2.0`**（数据源完整编辑模态框 / 定制监控类型：无权重+推送标准+LLM判断推送+测试按钮）

analysis.py

@@ -142,9 +142,21 @@ def _source_weight(a):
     s = db.get_source(sid)
     if not s:
         return 0
+    if s.get("kind") == "custom":
+        # 定制监控无权重，是否推送由大模型按「推送标准」判断
+        return 0
     return int(round(s["weight"] * 10))
 
 
+def source_is_custom(a):
+    """该资讯所属数据源是否为定制监控类型"""
+    sid = a.get("source_id") or 0
+    if not sid:
+        return False
+    s = db.get_source(sid)
+    return bool(s and s.get("kind") == "custom")
+
+
 def analyze_article(aid):
     """规则打分（立即生效）"""
     a = db.get_article(aid)
@@ -167,6 +179,14 @@ def analyze_article(aid):
 
     total = min(100, int(round(0.4 * rel + 0.6 * imp)))
 
+    # 定制监控：规则分仅供展示，是否推送完全由大模型按「推送标准」判断（初始标记为不推送，等 LLM 结论）
+    if source_is_custom(a):
+        db.update_article(aid, domain=domain, entities=entities, relevance=rel,
+                          total_score=total, is_important=0)
+        return {"id": aid, "domain": domain, "entities": entities, "relevance": rel,
+                "importance_rule": imp, "total_score": total, "is_important": 0,
+                "custom": True}
+
     threshold = int(db.get_setting("realtime_threshold", config.AUTO_DEFAULTS["realtime_threshold"]))
     is_important = 1 if (total >= threshold or (rel >= 65 and imp >= 70)) else 0
 
@@ -226,10 +246,14 @@ def _llm_chat(prompt):
 
 
 def llm_analyze(aid):
-    """LLM 深度分析单条：重要度 1-10 + 相关度 + 结论。失败则标记 error 不阻塞。"""
+    """LLM 深度分析单条。
+    普通源：重要度/相关度/结论；定制监控源：按「推送标准」判断是否达到推送条件。"""
     a = db.get_article(aid)
     if not a:
         return None
+    if source_is_custom(a):
+        src = db.get_source(a.get("source_id") or 0)
+        return _llm_standard_check(a, src)
     profile = _profile_text()
     prompt = (
         "你是一位资深科技资讯分析师，专注AI领域。\n"
@@ -269,6 +293,36 @@ def llm_analyze(aid):
         return {"id": aid, "error": str(e)}
 
 
+def _llm_standard_check(a, src):
+    """定制监控源：按推送标准让大模型判断该条资讯是否达到推送条件。
+    达到 → is_important=1 → 实时邮件推送；未达到 → 不推送。"""
+    standard = (src.get("monitor_standard") or "").strip() or "重要资讯"
+    prompt = (
+        "你是一位资讯监控专员。用户配置了一个定制监控数据源，并设定了「推送标准」。\n"
+        f"【推送标准】\n{standard}\n\n"
+        f"【资讯标题】{a['title']}\n"
+        f"【资讯内容】{a.get('content') or a.get('summary')}\n\n"
+        "请严格对照推送标准判断：这条资讯是否达到应推送的程度？\n"
+        "只输出一个 JSON 对象（不要任何其他文字），格式：\n"
+        '{"meets_standard": true或false, "reason": "判断理由（40字内中文）"}'
+    )
+    try:
+        content, _provider = _llm_chat(prompt)
+        parsed = json.loads(content)
+        meets = 1 if parsed.get("meets_standard") else 0
+        reason = parsed.get("reason", "")
+        db.update_article(
+            a["id"], is_important=meets, analysis=reason, llm_status="done",
+            importance=7 if meets else 1,
+        )
+        return {"id": a["id"], "meets_standard": bool(meets), "reason": reason,
+                "total_score": a.get("total_score", 0), "is_important": meets,
+                "custom": True}
+    except Exception as e:
+        db.update_article(a["id"], llm_status="error")
+        return {"id": a["id"], "error": str(e)}
+
+
 def _profile_text():
     kws = "、".join(k["keyword"] for k in db.list_keywords() if k["enabled"])
     comps = "、".join(c["name"] for c in db.list_companies() if c["enabled"])
@@ -277,12 +331,13 @@ def _profile_text():
 
 
 def batch_llm_analyze(limit=10):
-    """后台线程：对 pending 且规则分达标的资讯做 LLM 深度分析"""
+    """后台线程：对 pending 的资讯做 LLM 深度分析
+    普通源：规则分达 llm_threshold 才分析；定制监控源：无条件分析（是否推送由大模型决定）。"""
     threshold = int(db.get_setting("llm_threshold", config.AUTO_DEFAULTS["llm_threshold"]))
     arts = db.pending_llm_articles(limit=limit)
     results = {"done": 0, "error": 0, "skipped": 0}
     for a in arts:
-        if a.get("total_score", 0) < threshold:
+        if a.get("total_score", 0) < threshold and not source_is_custom(a):
             db.update_article(a["id"], llm_status="skipped")
             results["skipped"] += 1
             continue

app.py

@@ -6,6 +6,8 @@ API：采集 / LLM分析 / 汇总 / 画像维护 / 设置维护
 """
 from datetime import datetime, timedelta
 
+import json
+
 from flask import Flask, render_template, request, jsonify, redirect, url_for
 
 import requests
@@ -113,12 +115,16 @@ def api_sources():
     action = data.get("action")
     if action == "add":
         sid = db.add_source(data.get("name", ""), data.get("type", ""), data.get("url", ""),
-                            data.get("description", ""), float(data.get("weight", 1.0)))
+                            data.get("description", ""), float(data.get("weight", 1.0)),
+                            kind=data.get("kind", "normal"),
+                            monitor_standard=data.get("monitor_standard", ""))
         return jsonify({"ok": True, "id": sid})
     if action == "update":
         db.update_source(data["id"], name=data.get("name"), type=data.get("type"),
                          url=data.get("url"), description=data.get("description"),
                          weight=float(data.get("weight", 1.0)),
+                         kind=data.get("kind", "normal"),
+                         monitor_standard=data.get("monitor_standard", ""),
                          enabled=1 if data.get("enabled") else 0)
         return jsonify({"ok": True})
     if action == "delete":
@@ -128,6 +134,27 @@ def api_sources():
         s = db.get_source(data["id"])
         db.update_source(data["id"], enabled=0 if s["enabled"] else 1)
         return jsonify({"ok": True})
+    if action == "test_standard":
+        # 定制监控：用大模型测试「推送标准」是否好使（给一段示例内容看判不判得出）
+        standard = (data.get("monitor_standard") or "").strip()
+        sample = (data.get("sample") or "").strip()
+        if not standard:
+            return jsonify({"ok": False, "error": "请先填写推送标准"})
+        prompt = (
+            "你是一位资讯监控专员。用户配置了一个定制监控数据源，并设定了「推送标准」。\n"
+            f"【推送标准】\n{standard}\n\n"
+            f"【待判断内容】\n{sample or '（未提供示例内容，请自行用一句典型的需推送场景作答，说明是否达到标准）'}\n\n"
+            "请判断该内容是否达到推送标准。只输出一个 JSON 对象（不要任何其他文字）：\n"
+            '{"meets_standard": true或false, "reason": "判断理由（40字内中文）"}'
+        )
+        try:
+            content, _name = analysis._llm_chat(prompt)
+            parsed = json.loads(content)
+            return jsonify({"ok": True,
+                            "meets": bool(parsed.get("meets_standard")),
+                            "reason": parsed.get("reason", "")})
+        except Exception as e:
+            return jsonify({"ok": False, "error": str(e)})
     return jsonify({"ok": False, "error": "unknown action"})
 
 
@@ -282,7 +309,9 @@ def main():
     # 首次初始化：写入默认数据源 / 兴趣画像 / 默认设置 / 模拟数据
     if db.get_setting("initialized") != 1:
         for s in config.DEFAULT_SOURCES:
-            db.add_source(s["name"], s["type"], s["url"], s["description"], s["weight"])
+            db.add_source(s["name"], s["type"], s["url"], s["description"], s["weight"],
+                          kind=s.get("kind", "normal"),
+                          monitor_standard=s.get("monitor_standard", ""))
         for kw, w in config.DEFAULT_KEYWORDS:
             db.add_keyword(kw, w)
         for d, w in config.DEFAULT_DOMAINS:

config.py

@@ -119,4 +119,8 @@ DEFAULT_SOURCES = [
      "description": "行业数据报告、市场调研（模拟源，可改真实 URL）", "weight": 0.7},
     {"name": "科技投资动态", "type": "投融资", "url": "https://example.com/funding",
      "description": "AI 领域融资、并购、IPO 动态（模拟源，可改真实 URL）", "weight": 0.9},
+    # 定制监控示例：无权重，按「推送标准」由大模型判断是否推送
+    {"name": "英伟达重大异动监控", "type": "定制监控", "url": "https://example.com/custom-nvda",
+     "description": "定制监控示例：英伟达重大异动（可改真实 URL）", "kind": "custom",
+     "monitor_standard": "仅推送英伟达(NVIDIA)重大事件：股价单日涨跌幅超10%，或重大产品发布/回购/分拆/收购等实质性公告，或分析师大幅上调目标价。普通行情波动、日常新闻一律不推送。"},
 ]

db.py

@@ -18,6 +18,8 @@ CREATE TABLE IF NOT EXISTS sources (
     url TEXT DEFAULT '',
     description TEXT DEFAULT '',
     weight REAL DEFAULT 1.0,
+    kind TEXT DEFAULT 'normal',       -- normal 普通(按权重打分) / custom 定制监控(按推送标准LLM判断)
+    monitor_standard TEXT DEFAULT '', -- 定制监控：推送标准说明
     enabled INTEGER DEFAULT 1,
     status TEXT DEFAULT 'ok',        -- ok / error
     last_fetch TEXT DEFAULT '',
@@ -111,6 +113,12 @@ def init_db():
     os.makedirs(config.DATA_DIR, exist_ok=True)
     conn = get_conn()
     conn.executescript(_SCHEMA)
+    # 迁移：旧库补充 sources.kind / monitor_standard（定制监控类型）
+    cols = [r["name"] for r in conn.execute("PRAGMA table_info(sources)").fetchall()]
+    if "kind" not in cols:
+        conn.execute("ALTER TABLE sources ADD COLUMN kind TEXT DEFAULT 'normal'")
+    if "monitor_standard" not in cols:
+        conn.execute("ALTER TABLE sources ADD COLUMN monitor_standard TEXT DEFAULT ''")
     # 迁移：旧库补充 full_text 列（存页面可读正文）
     cols = [r["name"] for r in conn.execute("PRAGMA table_info(articles)").fetchall()]
     if "full_text" not in cols:
@@ -179,11 +187,12 @@ def get_source(sid):
     return dict(row) if row else None
 
 
-def add_source(name, type_, url, desc, weight=1.0):
+def add_source(name, type_, url, desc, weight=1.0, kind="normal", monitor_standard=""):
     conn = get_conn()
     cur = conn.execute(
-        "INSERT INTO sources(name,type,url,description,weight,created_at) VALUES(?,?,?,?,?,?)",
-        (name, type_, url, desc, weight, now_str()),
+        "INSERT INTO sources(name,type,url,description,weight,kind,monitor_standard,created_at) "
+        "VALUES(?,?,?,?,?,?,?,?)",
+        (name, type_, url, desc, weight, kind, monitor_standard, now_str()),
     )
     conn.commit()
     conn.close()
@@ -191,7 +200,7 @@ def add_source(name, type_, url, desc, weight=1.0):
 
 
 def update_source(sid, **fields):
-    allowed = {"name", "type", "url", "description", "weight", "enabled"}
+    allowed = {"name", "type", "url", "description", "weight", "kind", "monitor_standard", "enabled"}
     sets, vals = [], []
     for k, v in fields.items():
         if k in allowed:
@@ -361,13 +370,15 @@ def article_stats():
 
 
 def latest_articles_for_summary(window_hours=24):
-    """汇总窗口内（含未通知、未汇总的）资讯"""
+    """汇总窗口内（含未通知、未汇总的）资讯
+    普通源按 total_score>=50；定制监控命中推送标准(is_important=1)的也纳入，不看分数。"""
     conn = get_conn()
     rows = conn.execute(
         "SELECT a.*, s.name AS source_name FROM articles a "
         "LEFT JOIN sources s ON a.source_id=s.id "
         "WHERE a.published_at >= datetime('now','localtime','-%d hours') "
-        "AND a.total_score>=50 ORDER BY a.total_score DESC LIMIT 200" % int(window_hours)
+        "AND (a.total_score>=50 OR (s.kind='custom' AND a.is_important=1)) "
+        "ORDER BY a.total_score DESC LIMIT 200" % int(window_hours)
     ).fetchall()
     conn.close()
     out = []

notifier.py

@@ -53,11 +53,15 @@ def _score_color(score):
 
 def _card(art):
     ents = "、".join(art.get("entities") or [])
+    src = db.get_source(art.get("source_id") or 0) if art.get("source_id") else None
+    custom = bool(src and src.get("kind") == "custom")
+    badge = ('<span style="background:#ede9fe;color:#6d28d9;padding:2px 8px;'
+             'border-radius:6px;font-size:11px;margin-right:6px;">🎯 定制监控命中</span>') if custom else ""
     return f"""
     <div style="border:1px solid #e5e7eb;border-left:4px solid {_score_color(art.get('total_score',0))};
                 border-radius:6px;padding:10px 14px;margin:8px 0;">
       <div style="font-size:14px;font-weight:bold;color:#1f2937;">
-        <a href="{art.get('url','#')}" style="color:#1f2937;text-decoration:none;">{art['title']}</a>
+        {badge}<a href="{art.get('url','#')}" style="color:#1f2937;text-decoration:none;">{art['title']}</a>
       </div>
       <div style="font-size:12px;color:#6b7280;margin:4px 0;">
         综合分 {art.get('total_score',0)} · 相关度 {art.get('relevance',0)} ·

static/style.css

@@ -110,5 +110,19 @@ textarea { width:100%; }
 .toast.ok { background:#059669; }
 .toast.err { background:#dc2626; }
 
+/* 模态框（数据源新增/编辑） */
+.modal-mask { position:fixed; top:0; left:0; right:0; bottom:0; background:rgba(17,24,39,.55); display:flex; align-items:center; justify-content:center; z-index:50; }
+.modal { background:#fff; border-radius:14px; width:560px; max-width:92vw; max-height:88vh; overflow:auto; box-shadow:0 10px 30px rgba(0,0,0,.2); }
+.modal-head { display:flex; justify-content:space-between; align-items:center; padding:16px 20px; border-bottom:1px solid #f3f4f6; }
+.modal-head h3 { font-size:16px; }
+.modal-x { cursor:pointer; font-size:18px; color:#9ca3af; padding:4px; }
+.modal-x:hover { color:#dc2626; }
+.modal-body { padding:16px 20px; }
+.modal-body label { display:block; font-size:12px; color:#6b7280; margin:12px 0 4px; }
+.modal-body input, .modal-body select, .modal-body textarea { width:100%; padding:8px 10px; border:1px solid #d1d5db; border-radius:8px; font-size:13px; }
+.modal-body textarea { resize:vertical; }
+.modal-foot { display:flex; justify-content:flex-end; gap:8px; padding:14px 20px; border-top:1px solid #f3f4f6; }
+.modal-mask[hidden] { display:none !important; }
+
 /* 页面可读全文（干净排版） */
 .full-text { margin-top:8px; padding:14px 16px; background:#f9fafb; border:1px solid #e5e7eb; border-radius:8px; font-size:13px; line-height:1.9; color:#374151; white-space:pre-wrap; word-break:break-word; }

templates/sources.html

@@ -4,36 +4,25 @@
 {% block content %}
 <div class="page-head">
   <h1>📡 数据源管理</h1>
-  <button class="btn accent" onclick="toggleAdd()">＋ 新增数据源</button>
-</div>
-
-<div class="card" id="add-box" style="display:none;">
-  <h3>新增数据源</h3>
-  <div class="form-row">
-    <input id="f_name" placeholder="名称（如：36氪 AI频道）">
-    <input id="f_type" placeholder="类型（科技媒体/公司动态/学术/政策...）">
-    <input id="f_url" placeholder="URL / RSS 地址（example.com 开头走模拟数据）">
-    <input id="f_weight" type="number" step="0.1" value="0.8" placeholder="权重">
-  </div>
-  <textarea id="f_desc" placeholder="描述（该源提供哪些内容）" rows="2"></textarea>
-  <div class="form-row"><button class="btn" onclick="saveSource()">保存</button></div>
+  <button class="btn accent" onclick="openModal()">＋ 新增数据源</button>
 </div>
 
 <div class="card">
   <table>
-    <thead><tr><th>ID</th><th>名称</th><th>类型</th><th>权重</th><th>状态</th><th>最近采集</th><th>新增条数</th><th>操作</th></tr></thead>
+    <thead><tr><th>ID</th><th>名称</th><th>监控方式</th><th>类型</th><th>权重</th><th>状态</th><th>最近采集</th><th>新增条数</th><th>操作</th></tr></thead>
     <tbody>
     {% for s in sources %}
-      <tr data-sid="{{ s.id }}" data-name="{{ s.name }}" data-type="{{ s.type }}" data-url="{{ s.url }}" data-desc="{{ s.description }}" data-weight="{{ s.weight }}">
+      <tr data-sid="{{ s.id }}" data-name="{{ s.name }}" data-type="{{ s.type }}" data-url="{{ s.url }}" data-desc="{{ s.description }}" data-weight="{{ s.weight }}" data-kind="{{ s.kind }}" data-standard="{{ s.monitor_standard or '' }}">
         <td>{{ s.id }}</td>
         <td><b>{{ s.name }}</b><br><span class="muted small">{{ s.description }}</span><br><span class="muted small" style="word-break:break-all;">{{ s.url }}</span></td>
+        <td>{% if s.kind == 'custom' %}<span class="tag hot">🎯 定制监控</span>{% else %}<span class="tag ok">普通</span>{% endif %}</td>
         <td>{{ s.type }}</td>
-        <td>{{ s.weight }}</td>
+        <td>{% if s.kind == 'custom' %}<span class="muted small">—</span>{% else %}{{ s.weight }}{% endif %}</td>
         <td>{% if s.enabled %}<span class="tag ok">启用</span>{% else %}<span class="tag">停用</span>{% endif %}</td>
         <td>{{ s.last_fetch or '—' }}</td>
         <td>{{ s.last_count }}</td>
         <td>
-          <button class="btn mini" onclick="editSource({{ s.id }})">✏️ 编辑</button>
+          <button class="btn mini" onclick="openModal({{ s.id }})">✏️ 编辑</button>
           <button class="btn mini" onclick="toggleSource({{ s.id }})">{{ '停用' if s.enabled else '启用' }}</button>
           <button class="btn mini danger" onclick="delSource({{ s.id }})">删除</button>
         </td>
@@ -41,40 +30,128 @@
     {% endfor %}
     </tbody>
   </table>
-  <div class="muted small" style="margin-top:8px;">💡 真实 URL 源会自动抓取页面并清洗可读正文入库；example.com 等占位地址走模拟数据。</div>
+  <div class="muted small" style="margin-top:8px;">
+    💡 真实 URL 源自动抓取页面并清洗可读正文入库；example.com 等占位地址走模拟数据。<br>
+    🎯 <b>定制监控</b>：不设权重，填写「推送标准」后由大模型逐条判断是否达到标准，达到即实时邮件推送。
+  </div>
+</div>
+
+<!-- 新增 / 编辑 数据源 模态框 -->
+<div class="modal-mask" id="sourceModal" style="display:none;">
+  <div class="modal">
+    <div class="modal-head">
+      <h3 id="modalTitle">新增数据源</h3>
+      <span class="modal-x" onclick="closeModal()">✕</span>
+    </div>
+    <div class="modal-body">
+      <label>名称 *</label>
+      <input id="m_name" placeholder="如：36氪 AI频道">
+
+      <label>监控方式</label>
+      <select id="m_kind" onchange="onKindChange()">
+        <option value="normal">普通数据源（按权重打分推送）</option>
+        <option value="custom">定制监控（无权重，按推送标准由大模型判断推送）</option>
+      </select>
+
+      <div id="m_weight_row">
+        <label>权重（综合评分中该源占比，0.1~2.0）</label>
+        <input id="m_weight" type="number" step="0.1" min="0.1" max="2" value="0.8">
+      </div>
+
+      <div id="m_standard_row" style="display:none;">
+        <label>推送标准 *（大模型据此判断每条资讯是否达到推送条件）</label>
+        <textarea id="m_standard" rows="3" placeholder="例如：仅推送英伟达重大事件——股价单日涨跌超10%，或重大产品发布/回购/分拆/收购等实质性公告，或分析师大幅上调目标价；普通行情波动与日常新闻一律不推送。"></textarea>
+        <div class="form-row" style="justify-content:flex-start;">
+          <button class="btn mini" type="button" onclick="testStandard()">🧪 测试推送标准</button>
+          <span id="m_test_result" class="muted small"></span>
+        </div>
+      </div>
+
+      <label>类型（分类标签）</label>
+      <input id="m_type" placeholder="科技媒体/公司动态/学术/政策...">
+
+      <label>URL / RSS 地址</label>
+      <input id="m_url" placeholder="example.com 开头走模拟数据">
+
+      <label>描述</label>
+      <textarea id="m_desc" rows="2" placeholder="该源提供哪些内容"></textarea>
+    </div>
+    <div class="modal-foot">
+      <button class="btn" onclick="closeModal()">取消</button>
+      <button class="btn accent" onclick="saveSource()">保存</button>
+    </div>
+  </div>
 </div>
 {% endblock %}
 {% block script %}
 <script>
-function toggleAdd(){ document.getElementById('add-box').style.display = document.getElementById('add-box').style.display==='none' ? 'block' : 'none'; }
+let editId = null;
+
+function openModal(id){
+  editId = id || null;
+  document.getElementById('modalTitle').textContent = editId ? '编辑数据源' : '新增数据源';
+  document.getElementById('m_test_result').textContent = '';
+  if (editId){
+    const row = document.querySelector(`tr[data-sid="${editId}"]`);
+    if (!row) return;
+    setV('m_name', row.dataset.name);
+    setV('m_type', row.dataset.type);
+    setV('m_url', row.dataset.url);
+    setV('m_desc', row.dataset.desc);
+    setV('m_weight', row.dataset.weight || '0.8');
+    setV('m_kind', row.dataset.kind || 'normal');
+    setV('m_standard', row.dataset.standard || '');
+  } else {
+    ['m_name','m_type','m_url','m_desc','m_standard'].forEach(k=>setV(k,''));
+    setV('m_weight', '0.8');
+    setV('m_kind', 'normal');
+  }
+  onKindChange();
+  document.getElementById('sourceModal').style.display = 'flex';
+}
+function closeModal(){ document.getElementById('sourceModal').style.display = 'none'; editId = null; }
+
+function onKindChange(){
+  const custom = getV('m_kind') === 'custom';
+  document.getElementById('m_weight_row').style.display = custom ? 'none' : 'block';
+  document.getElementById('m_standard_row').style.display = custom ? 'block' : 'none';
+}
+
 async function saveSource(){
-  const r = await API.json('/api/sources', {
-    action:'add', name:val('f_name'), type:val('f_type'), url:val('f_url'),
-    weight:parseFloat(val('f_weight')||'1'), description:val('f_desc')
-  });
-  if (r.ok) { toast('✅ 已添加'); setTimeout(()=>location.reload(), 600); } else toast('❌ 添加失败', false);
+  const kind = getV('m_kind');
+  const body = {
+    name: getV('m_name').trim(), type: getV('m_type').trim(), url: getV('m_url').trim(),
+    description: getV('m_desc').trim(), kind,
+    monitor_standard: kind === 'custom' ? getV('m_standard').trim() : '',
+    weight: parseFloat(getV('m_weight') || '1') || 1
+  };
+  if (!body.name){ toast('请填写名称', false); return; }
+  if (kind === 'custom' && !body.monitor_standard){ toast('请填写推送标准', false); return; }
+  const r = await API.json('/api/sources',
+    editId ? {...body, action:'update', id: editId} : {...body, action:'add'});
+  toast(r.ok ? '✅ 已保存' : '❌ 保存失败', r.ok);
+  if (r.ok){ closeModal(); setTimeout(()=>location.reload(), 400); }
 }
-async function editSource(id){
-  const row = document.querySelector(`tr[data-sid="${id}"]`);
-  if (!row) return;
-  const name = prompt('名称', row.dataset.name);
-  if (name === null) return;
-  const type = prompt('类型', row.dataset.type);
-  if (type === null) return;
-  const url = prompt('URL / RSS 地址', row.dataset.url);
-  if (url === null) return;
-  const weight = parseFloat(prompt('权重', row.dataset.weight) || '1') || 1;
-  const desc = prompt('描述', row.dataset.desc);
-  if (desc === null) return;
-  const r = await API.json('/api/sources', {action:'update', id, name, type, url, weight, description:desc});
-  toast(r.ok ? '✅ 已更新' : '❌ 更新失败', r.ok);
-  if (r.ok) setTimeout(()=>location.reload(), 400);
+
+async function testStandard(){
+  const standard = getV('m_standard').trim();
+  if (!standard){ toast('请先填写推送标准', false); return; }
+  const el = document.getElementById('m_test_result');
+  el.textContent = '⏳ 大模型分析中...';
+  const r = await API.json('/api/sources', {action:'test_standard', monitor_standard: standard});
+  if (r.ok){
+    el.textContent = r.meets ? '✅ 命中标准，会推送 · ' + (r.reason||'') : '❌ 未达标准，不推送 · ' + (r.reason||'');
+  } else {
+    el.textContent = '❌ ' + (r.error || '测试失败');
+  }
 }
+
 async function toggleSource(id){ await API.json('/api/sources', {action:'toggle', id}); location.reload(); }
 async function delSource(id){
   if (!confirm('确认删除该数据源？')) return;
   await API.json('/api/sources', {action:'delete', id}); toast('✅ 已删除'); setTimeout(()=>location.reload(), 400);
 }
-function val(id){ return document.getElementById(id).value; }
+function getV(id){ return document.getElementById(id).value; }
+function setV(id, v){ document.getElementById(id).value = v; }
 </script>
 {% endblock %}