拒绝 AI 味：开发者复现极具“人味”的 Hacker News 自动化播客

针对当前 AI 生成播客对话生硬、缺乏“人味”的痛点，作者分享了其优化的全流程开发经验。不同于 NotebookLM 等工具的问答式生成，该项目通过抓取 Hacker News 数据，利用 LongCat 和 Mistral 等模型分阶段生成“蓝图”、章节对话及氛围脚本，并注入具体评论细节以模拟真实闲聊。最终通过 Azure TTS 合成音频并经 ffmpeg 后期处理，成功打造出具备自然跳跃感和陪伴感的播客，代码已开源。