我折腾了一套科技新闻筛选流程，背后是161个RSS订阅源，每天早上8点由AI Agent自动跑一遍，从24小时的信息流里挑出5条值得看的简讯。靠信源分级、交叉验证和对话反馈，总算把信息过载和AI垃圾内容这两座大山给挪开了。
为什么我要折腾这么一套系统
每天一睁眼，手机里全是推送、热搜、自媒体标题党。真正有价值的科技新闻没几条，噪音倒是成堆。更头疼的是，AI生成的烂内容越来越多，有些文章看着挺像回事，细节全靠编。我干脆自己动手，把RSS订阅源当信息底座，让AI Agent当助理，筛选和核实交给程序，我只管看结果、提反馈。
信源分级：161个RSS源分四层
我整理了161个RSS源，按可信度分四层：官方公告（苹果、微软、Google的新闻稿）、权威媒体（路透、彭博、The Verge）、垂直媒体（专注某个领域的站点）、博主KOL（个人观点，但偶尔有独家料）。这样AI Agent筛的时候会优先用一手来源，而不是被转载次数带偏。
- 官方公告：一手事实，可信度最高
- 权威媒体：有编辑审核，是交叉验证的基准
- 垂直媒体：细节多，但得回原始出处核对
- 博主KOL：可能有独家，但必须先打个问号
AI Agent每天8点自动筛出5条新闻
我挑了个支持命令行的RSS阅读器Folo，AI Agent能直接读订阅源里的未读内容。设置每天早8点跑一次，把过去24小时的所有更新交给算法处理：合并同主题报道、交叉验证细节、优先采用一手来源。最后只输出5条最重要的，每条附上核心事实和为什么重要。现在每天早上花10分钟就能了解科技圈动向，不用再刷几小时手机。
对话反馈：Agent越用越懂我
这套系统不僵化。如果我觉得AI模型的消息太多、想看消费电子和硬件，直接跟Agent说一声就行。它会把偏好存进长期记忆，后续筛选自动调整。我连续调了两周，现在推的内容越来越对胃口，有时候还能挖出我原本会错过的小众硬件爆料。
从简讯到网页：卡片式HTML推送
筛选出的5条新闻，Agent会生成一个极简HTML网页，卡片式布局，每张卡片有标题、核心事实、重要性说明，外加一个原文链接按钮。比邮件列表清爽，比RSS客户端直观。我有次直接把这网页发给同事，对方以为我雇了编辑团队。
案例：折叠屏iPhone追踪页
我特别关注折叠屏iPhone的传闻，但网上真真假假，同一个爆料被几百个账号一转就成了“实锤”。于是我让Agent单独做了个持续追踪页面，把两年内的爆料按时间线、参数分类、关键词频率、线索卡片结构化展示。每条信息都标了可信度等级：“已确认”“多源佐证”“单一传闻”。规则很简单：优先用苹果官方、供应链公告、分析师原始报告和原创媒体；同源转载合并；转载次数不算独立证据；没证实的消息绝不写成事实。有了这页面，跟朋友聊科技时我总能拿出比“据说”更靠谱的底稿。
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FAQ
Q: 这套系统需要写很多代码吗？
A: 不用。核心是Folo这类支持命令行的RSS阅读器，配合AI Agent的API接口。你只要配好订阅源、写清筛选规则，剩下的交给Agent。不懂编程的话，也能用n8n或Zapier这类现成自动化工具搭。
Q: 161个RSS源从哪里找？
A: 官方博客、行业媒体、知名科技博主的网站一般都有RSS订阅链接。从自己常看的站点开始收集，再用RSS阅读器验证能不能用。关键是按可信度分层，不是盲目堆数量。
Q: AI Agent怎么判断新闻的重要性？
A: 我设了几个维度：涉及公司规模、事件影响范围、跟用户兴趣的匹配度、信源可信度。Agent会综合打分，再结合过去24小时的报道热度排序。另外，对话反馈也能不断调权重。
Q: 为什么不用全网搜索而用RSS？
A: 全网搜索噪音太大，还容易被SEO垃圾内容污染。RSS源是我自己挑的，等于预设了信息质量门槛。Agent只在我选的源里找信息，再交叉验证，效率和质量都高得多。
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来源：爱范儿
