BookSeeker
Give it any topic and it generates a bilingual reading list in four categories (origins, influences, modern classics, and the frontier), with every book checked one by one against a catalog of 8.6 million records. Beneath the lists lies an ever-growing map of influence across human writing: the reading list is the way in, and the galaxy is the foundation.
从主题到书单，从书单到星河
起点是一个老问题：想了解一个领域，该从哪几本书读起？BookSeeker 把一个主题变成一份书单，分四类：最早的源头、最重要的影响、现代经典、前沿。中英双语，流式生成，同一主题缓存共享。
不只是列书名
- 核验：每本书对本地的 OpenLibrary 书目库（860 万条）做书名加作者四态校验，徽章标出可信度。大模型会编书，这里不允许。
- 详情：每本书有双语深度介绍，加一个「影响力区」：被谁引用、被谁批评、在时间长河里的位置。
- 分享卡：New Yorker 风的固定版式卡片。
影响力图谱
书单做到后来，底下长出了一张图：作品与作者之间的影响、批评、继承关系，PageRank 打分，WebGL 画成一条时间长河，有彗星光痕、争议闪烁、极性色温和时间滑块。可以走阅读路径（编年）、六度影响链、概念叠加层；任何一份书单都能内嵌成一小片星座，点进去飞到那颗星。
怎么做的
Next.js 静态导出放在 Firebase Hosting，Firebase Functions 跑多家模型级联生成，Firestore 存书单与目录，Supabase（Postgres + pgvector）是图谱事实源，Python 管线每天采集、评分、生长。2025 年 2 月开始，是一念书架功能的前身。
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