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Laborany 优质资讯

RSS 资讯聚合工具。从全球 92 个高质量技术博客采集 AI/科技资讯，支持关键词搜索、主题分类、时间范围过滤、来源筛选，输出 Markdown 和 HTML 双格式报告。

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/laborany/laborany
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/laborany/laborany "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/skills/rss-news-aggregator" ~/.claude/skills/laborany-laborany-f0aa56 && rm -rf "$T"
manifest: skills/rss-news-aggregator/SKILL.md
source content

优质资讯 - RSS 资讯聚合工具

从全球 92 个高质量技术博客采集最新的 AI/科技资讯，支持多维度过滤和智能质量评估。

✨ 功能特性

  • 多源聚合：从 92 个精选 RSS 源（HN Popularity Contest 2025）采集资讯
  • 智能过滤：支持关键词搜索、自然语言查询、主题分类、时间范围、精准来源筛选
  • 质量评估：基于来源权威性、内容质量、时效性自动评分排序（0-100 分）
  • 双格式输出：Markdown（便于编辑）+ HTML（Linear 简约风格 + 卡片布局）
  • 实时更新：直接从 RSS feeds 获取，分钟级时效性

🚀 快速开始

方式 1：获取最近 3 天的所有资讯

python scripts/fetch_rss.py --days 3 --output /tmp/raw.json
python scripts/filter_content.py --input /tmp/raw.json --output /tmp/filtered.json
python scripts/generate_report.py --input /tmp/filtered.json --output-dir docs/news

方式 2：搜索特定主题

# 搜索 "Claude" 相关资讯
python scripts/fetch_rss.py --days 7 --output /tmp/raw.json
python scripts/filter_content.py --input /tmp/raw.json --query "Claude" --output /tmp/filtered.json
python scripts/generate_report.py --input /tmp/filtered.json --output-dir docs/news

方式 3：精准过滤特定来源

# 只获取 Simon Willison 和 Gary Marcus 的文章
python scripts/fetch_rss.py --days 3 --sources "simonwillison.net,garymarcus.substack.com" --output /tmp/raw.json
python scripts/filter_content.py --input /tmp/raw.json --output /tmp/filtered.json
python scripts/generate_report.py --input /tmp/filtered.json --output-dir docs/news

📋 使用流程

步骤 1：获取 RSS 数据

python scripts/fetch_rss.py [选项]

选项：

  • --days N
    ：获取最近 N 天的资讯（默认 3 天）
  • --sources "source1,source2"
    ：只获取指定来源（可选）
  • --output FILE
    ：输出 JSON 文件路径

步骤 2：过滤和评分

python scripts/filter_content.py [选项]

选项：

  • --input FILE
    ：输入 JSON 文件（来自步骤 1）
  • --query "关键词"
    ：搜索查询（可选）
  • --sources "source1,source2"
    ：过滤特定来源（可选）
  • --min-quality N
    ：最低质量分数 0-100（可选）
  • --output FILE
    ：输出 JSON 文件路径

步骤 3：生成报告

python scripts/generate_report.py [选项]

选项：

  • --input FILE
    ：输入 JSON 文件（来自步骤 2）
  • --output-dir DIR
    ：输出目录（默认 
    docs/news
    ）
  • --format md|html|both
    ：输出格式（默认 both）

步骤 4：查看报告

  • Markdown：
    docs/news/rss-news-YYYY-MM-DD.md
  • HTML：在浏览器中打开 
    docs/news/rss-news-YYYY-MM-DD.html

📊 数据源分类

来源统计

  • 总计：92 个高质量技术博客
  • 来源：HN Popularity Contest 2025

主要领域

  • AI/ML：Simon Willison, Gary Marcus, Gwern 等
  • 软件开发：Dan Abramov (Overreacted), Mitchell Hashimoto 等
  • 安全：Troy Hunt, Krebs on Security, lcamtuf 等
  • 系统架构：Jeff Geerling, antirez 等
  • 科技评论：Daring Fireball, Pluralistic 等

知名博主

  • Simon Willison (simonwillison.net) - AI/数据库专家
  • Paul Graham (paulgraham.com) - YC 创始人
  • Gary Marcus (garymarcus.substack.com) - AI 研究者
  • Mitchell Hashimoto (mitchellh.com) - HashiCorp 创始人
  • Dan Abramov (overreacted.io) - React 核心开发者

🎯 质量评估机制

评分算法（0-100 分）

来源权威性（40%）：

  • 官方博客：1.5x 权重
  • 学术/研究：1.3x 权重
  • 科技媒体：1.2x 权重
  • 个人博客：1.0x 权重

内容质量（30%）：

  • 高质量关键词：research, analysis, deep dive, tutorial, guide 等（+2 分/个）
  • 低质量关键词：clickbait, shocking, viral 等（-5 分/个）

时效性（20%）：

  • 24 小时内：+10 分
  • 72 小时内：+5 分

相关性（10%）：

  • 关键词匹配度（查询时）

综合排序：

final_score = quality_score * 0.6 + relevance_score * 100 * 0.4

主题分类

自动将资讯分类到以下主题：

  • 🤖 AI/ML
  • 💻 Software Development
  • 🔒 Security
  • 🏗️ System Architecture
  • 🌐 Web Development
  • ⚙️ DevOps
  • 🗄️ Database
  • 🚀 Startup/Business
  • 📄 Other

🆚 与 topic-collector 的差异

特性topic-collectorrss-news-aggregator
数据源mcp__laborany_web__search 搜索引擎RSS feeds 直接订阅
时效性依赖搜索引擎索引实时 RSS 更新（分钟级）
覆盖面广泛但不稳定精选高质量源（92 个）
过滤能力手动整理自动化多维过滤
质量控制人工筛选算法自动评分
适用场景每日热点采集专题资讯聚合
用户输入固定主题灵活查询（关键词/自然语言）

定位：

  • topic-collector
    ：每日 AI 热点快照（广度优先）
  • rss-news-aggregator
    ：专题资讯深度聚合（深度优先）

🛠️ 技术挑战与解决方案

挑战 1：RSS 源失效或格式不一致

解决方案：

  • 使用 
    feedparser
    库统一解析 RSS/Atom/JSON Feed
  • 实现容错机制：单个源失败不影响整体
  • 并发获取（ThreadPoolExecutor，max_workers=10）

挑战 2：内容去重

解决方案：

  • 基于 URL 去重（优先）
  • 基于标题相似度去重（可选）

挑战 3：HTML 样式独立性

解决方案：

  • 所有样式内联到 HTML 文件（无外部 CSS）
  • 使用 CSS 变量实现暗色模式
  • 响应式设计（移动端友好）

📦 依赖说明

pip install feedparser python-dateutil

依赖列表：

  • feedparser
    ：RSS/Atom feed 解析
  • python-dateutil
    ：日期时间处理

📁 输出文件

文件类型保存位置命名规则
Markdown
docs/news/
rss-news-{YYYY-MM-DD}.md
HTML
docs/news/
rss-news-{YYYY-MM-DD}.html

🔮 未来扩展

  • 订阅管理：用户自定义 RSS 源（Web UI）
  • 智能摘要：使用 LLM 生成更精炼的摘要
  • 趋势分析：识别热门话题和趋势（词云、时间线）
  • 邮件推送：定时发送资讯摘要到邮箱
  • 多语言翻译：自动翻译外文资讯
  • 收藏功能：用户标记感兴趣的资讯

📝 示例输出

Markdown 格式

# 优质资讯 - 2026-03-11

## 📊 概览
- 总计：45 条资讯
- 来源：28 个
- 生成时间：2026-03-11 10:30:00

## 🤖 AI/ML
### [Claude 4.6 Released with Enhanced Reasoning](https://example.com)
**来源**: simonwillison.net | **时间**: 2 小时前 | **质量**: 95/100

Anthropic announces Claude 4.6 with significant improvements...

HTML 格式

Linear 简约风格，包含：

  • 响应式卡片布局
  • 暗色模式支持
  • 悬停动画效果
  • 质量徽章（颜色编码）
  • 移动端友好

📞 支持

如有问题或建议，请在 laborany 项目中提交 issue。