
通过构建分层 RSS 信源池(官方源、权威媒体、垂直解读、KOL),结合支持 CLI 的阅读器(如 Folo)和 AI Agent,你可以让 AI 自动完成信息筛选、去重和偏好学习,最终生成一份个性化的 HTML「赛博报纸」,彻底解决信息过载问题。
每天醒来,我们面对的不是信息匮乏,而是信息泛滥。微信未读、微博热搜、App 推送、社区爆料……每一条都标着「重要」,但真正值得你花时间的内容却寥寥无几。这种被信息黑洞吞噬的感觉,不仅消耗了时间,更侵蚀了我们对「什么值得关注」的判断力。
与其被动接受算法投喂,不如主动构建一套属于自己的资讯筛选系统。我决定用 AI Agent 做一次实验:把 161 个精心挑选的 RSS 信源交给 AI,让它以「主编」的视角,为我每天筛选出真正有分量的「大新闻」。这套系统不仅改变了我的阅读习惯,更让我重新掌控了信息的主导权。
在信息被反复搬运、AI 生成内容泛滥的时代,获取有效资讯的核心原则是「溯源」。信息在转述与聚合中会丢失关键上下文,甚至偏离本意。因此,我的第一步不是教 AI 如何筛选,而是先为它搭建一个高质量的信源池。
我把信源分为四个层级,从高到低排列:
如果你也关注中文科技媒体, 及其旗下品牌 APPSO 是非常值得订阅的优质信源,它们对消费电子和前沿科技有独到的深度报道。
当信源超过上百个,管理就成了难题。我使用的是 Folo,一个本质上是 RSS 阅读器但更具开放性的工具。它支持树状目录分类,你可以像翻阅一本自定杂志一样,将海量订阅源整理得井井有条。我的 Folo 里就分为科技、游戏、文化、AI、汽车等六个核心版块。
更关键的是,Folo 提供了 CLI 命令行工具,这让它从普通的阅读器变成了 Agent 可以直接调用的「外脑」。配置完成后,AI 读取的不再是全网随机抓取的标题,而是已经过我一轮筛选的信源。每条消息还附有直达链接,彻底杜绝了传统大语言模型捏造链接的问题。
有了优质信息池,还要解决「行业热点不等于你的关注点」的问题。大模型开源的热潮可能连续三天占据版面,但对我而言,某款新电脑的硬件配置曝光或新手机的发布定档才是更值得关注的。
人会根据兴趣自动划走,Agent 不会。它只知道话题还热,却不知道你已经看够了。这时,需要在对话中直接提出偏好。例如:
今天 AI 的消息有点多,我想看更多关于消费电子、硬件产品的新闻,帮我记一下,后续的推送需要符合我的偏好。
Agent 会在后台生成一个 MEMORY.md 文件,将偏好写进长期规则。实测下来,它确实记住了我的偏好,在自动化运行中会仔细比对筛选。从交付结果看,满屏的 AI 模型消息都消失了,取而代之的是消费电子和硬件相关的新闻。这正是 AI Agent 最吸引人的地方:它不会凭空懂你,但能记住你不喜欢什么、在意什么。
对话框的呈现形式毕竟不够理想。既然 AI 能写代码,为什么不把散落全网的线索直接变成一份属于我的「赛博报纸」?我让 Agent 将筛选出的 5 条深度简讯,按照极简风格 UI、卡片式布局生成一个 HTML 网页。标题、核心事实(多源汇总)、信源链接一目了然,阅读体验远超纯文本对话。
这套系统的意义不仅在于节省时间。它让我从「被动接收」转为「主动构建」,重新定义了我与信息的关系。通过 RSS 协议 和 AI Agent 的结合,我既保留了信息源的主动性,又获得了智能筛选的便利性。如果你也被信息过载困扰,不妨试试这套方法:先建立自己的信源池,再用工具管理,最后用 AI 调教出符合自己口味的「主编」。
从你平时最常访问的 10-20 个网站开始,使用 RSS 阅读器(如 Folo)订阅它们。优先选择官方博客和权威媒体,再逐步扩展到垂直领域和 KOL。关键是定期清理低质量信源,保持信源池的「新鲜度」。
在给 AI 的指令中明确要求「合并同类项」和「交叉验证」。例如,可以设定规则:识别报道同一事件的多个信源,严禁重复输出;将不同信源的细节比对后,汇总成一条细节最全的深度简讯。
直接告诉 AI 你的偏好,它会通过长期记忆文件(如 MEMORY.md)记住你的要求。例如,你可以说「以后少推 AI 模型消息,多推硬件评测」。AI 会据此调整后续推送。
不需要。Folo 等工具提供了图形化界面,CLI 配置也有详细文档。AI Agent 平台(如 Coze、Dify)支持可视化编排,你只需要用自然语言描述需求,AI 会帮你完成大部分技术实现。
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