ClawFeed：如何用 AI 把信息洪流变成精准知识流

核心问题：每天被数百条推送淹没，如何在不增加阅读负担的前提下，真正掌握行业关键动态？

信息过载不是新闻太多，而是噪音太多。ClawFeed 是一款开源的 AI 新闻聚合工具，它不做信息的搬运工，而是做你的私人策展人——从 Twitter、RSS、HackerNews、Reddit 等数千个源头中，筛选出真正值得阅读的内容，并按 4 小时、日、周、月的时间维度生成结构化摘要。本文将完整介绍这款工具的设计理念、核心功能、安装部署流程，以及如何在实际工作场景中落地使用。

为什么我们需要另一种新闻阅读方式

本段核心问题：传统 RSS 和社交媒体订阅模式出了什么问题？

我们生活在一个悖论时代：获取信息从未如此容易，筛选信息却从未如此困难。一个普通的技术从业者每天可能面对：

Twitter 上数百条推文，其中 80% 是情绪宣泄或营销内容
十几个技术博客的 RSS 订阅，更新频率参差不齐
HackerNews 首页每小时刷新，热点转瞬即逝
Reddit 讨论串中夹杂着大量低质量回复

传统解决方案是”订阅更多源”，但这只会让问题恶化。你花 30 分钟刷完 Twitter，可能只获得 3 条真正有价值的信息。这种”滚动即消费”的模式，本质上是用时间换概率，效率极低。

反思：从”订阅源”到”订阅知识”

我观察到大多数人在信息消费上犯了一个根本错误：他们关注”谁在说话”，而不是”说了什么有价值的话”。ClawFeed 的设计哲学是反向的——先定义什么是高质量内容（通过可配置的筛选规则），再让 AI 从海量噪声中提取信号。这不是偷懒，而是把认知资源从”筛选”转移到”思考”。当你每天打开阅读器看到的是已经整理好的要点，而不是原始的信息流，你的阅读心态会从”应付”变成”吸收”。

ClawFeed 是什么：功能全景图

本段核心问题：ClawFeed 具体能解决哪些信息管理的痛点？

ClawFeed 是一个多层次的 AI 驱动新闻摘要系统，核心能力可以归纳为三个维度：多源聚合、智能筛选、结构化输出。

多频率摘要体系

不同于传统 RSS 阅读器的”实时推送”模式，ClawFeed 采用**时间盒（Time-boxing）**策略，提供四种 digest 频率：

频率	适用场景	内容特征
4 小时	跟踪热点事件、股市动态、安全漏洞	短平快，聚焦突发新闻
每日	行业日报、技术趋势跟踪	平衡深度与广度，适合晨读
每周	深度复盘、技术周报	整合分散信息，发现模式
每月	战略回顾、长期趋势分析	宏观视角，过滤短期噪音

这种设计的精妙之处在于认知节奏匹配。4 小时 digest 适合放在第二个显示器上实时扫一眼，每日 digest 适合通勤时阅读，每周 digest 则适合周末深度思考。你不需要在所有时间段都保持”在线”状态，而是在合适的时间消费合适密度的信息。

多源支持体系

ClawFeed 内置了九种数据源类型，覆盖了技术从业者最常用的信息渠道：

源类型	配置示例	典型使用场景
`twitter_feed`	`@karpathy`	跟踪特定技术领袖的动态
`twitter_list`	列表 URL	批量关注一个主题下的多个账号
`rss`	任意 RSS/Atom 地址	订阅独立博客或新闻站点
`hackernews`	首页/Show HN	获取技术社区热点
`reddit`	`/r/MachineLearning`	跟踪垂直社区讨论
`github_trending`	`language=python`	发现新兴开源项目
`website`	任意网站 URL	抓取没有 RSS 的页面
`digest_feed`	其他用户的 slug	订阅社区 curated 内容
`custom_api`	JSON 端点	接入内部系统或自定义数据源

场景示例：独立开发者的信息工作台

假设你是一名独立开发者，关注 AI 基础设施和开源工具。你可以这样配置：

高频跟踪：添加 @karpathy、@ylecun 的 Twitter feed，设置 4 小时 digest，确保第一时间了解行业大佬的观点
技术雷达：订阅 HackerNews 首页和 /r/MachineLearning，每日 digest 掌握社区热点
项目发现：配置 github_trending 源，语言设为 Python 和 Rust，每周 digest 发现值得研究的新项目
深度阅读：添加几个高质量的独立技术博客 RSS，每月 digest 配合”Mark & Deep Dive”功能做深度分析

Source Packs：社区策展力量

个人配置源列表是耗时的。ClawFeed 引入了 Source Packs（源包）机制，允许用户将精心策划的源组合打包分享。比如一个”AI 研究员入门包”可能包含：

20 个核心 Twitter 账号
10 个顶级会议博客 RSS
3 个关键 Reddit 社区
HackerNews 和 GitHub Trending 的默认配置

新用户可以通过 POST /api/packs/:id/install 一键安装整个包，立即获得经过社区验证的信息源组合。这降低了使用门槛，也形成了知识策展的协作网络。

Mark & Deep Dive：从消费到研究

阅读只是第一步，ClawFeed 提供了完整的书签与深度分析工作流：

快速标记：在阅读 digest 时，点击 bookmark 保存感兴趣的内容
添加笔记：为书签添加个人注释，记录当时的思考
AI 深度分析：对标记的内容调用 AI 进行扩展分析——可以是总结长文、提取技术要点、对比不同来源的观点，或生成阅读清单

这个功能把 ClawFeed 从”阅读器”升级为”研究助手”。当你积累了一批关于某个主题的书签后，可以让 AI 帮你做跨文档分析，发现单一阅读时难以察觉的模式。

架构设计：为什么这样实现

本段核心问题：ClawFeed 的技术架构如何支撑其功能承诺？

理解一个工具的设计决策，有助于判断它是否适合你的场景。ClawFeed 采用了多租户、轻量级、模块化的架构哲学。

存储层：SQLite 的务实选择

在数据库选型上，ClawFeed 没有追逐分布式数据库的潮流，而是选择了 SQLite。这个决策基于以下考量：

零配置：无需安装和运维独立的数据库服务
单文件便携：整个数据库就是一个文件，备份和迁移极其简单
性能足够：对于个人或小型团队的使用场景，SQLite 的并发处理能力完全够用
资源占用低：适合运行在树莓派或廉价 VPS 上

反思：技术选型的”足够好”原则

我见过太多项目因为”为未来扩展做准备”而引入复杂的分布式架构，结果 90% 的用户根本用不到那些扩展性，却要承受部署和维护的复杂性。ClawFeed 选择 SQLite 是一种诚实的工程——它承认自己主要服务于个人和小团队场景，不为假想的大规模场景牺牲当下的简洁性。当你的用户量真的增长到 SQLite 成为瓶颈时，迁移到 PostgreSQL 的成本远低于长期维护过度设计架构的成本。

部署模式：四层集成策略

ClawFeed 提供了四种使用方式，覆盖了从个人用户到平台开发者的不同需求：

模式一：ClawHub（推荐）

clawhub install clawfeed

这是最简单的使用方式，适合不想关心技术细节的用户。ClawHub 作为托管平台，负责运行和维护 ClawFeed 实例。

模式二：OpenClaw Skill

cd ~/.openclaw/skills/
git clone https://github.com/kevinho/clawfeed.git

OpenClaw 是一个 AI 代理框架，ClawFeed 作为 skill 被加载后，AI 代理可以通过 cron 任务自动生成 digest，或通过命令交互查询特定主题的最新动态。这种模式下，ClawFeed 成为了 AI 代理的”信息感知器官”。

模式三：Zylos Skill

与 OpenClaw 类似，Zylos 是另一个 AI 代理平台，ClawFeed 同样提供原生支持。

模式四：Standalone 独立部署

git clone https://github.com/kevinho/clawfeed.git
cd clawfeed
npm install

完全自主控制的部署方式，适合需要深度定制或隐私敏感的场景。

认证与多用户

ClawFeed 支持 Google OAuth 登录，但设计上保持优雅降级：

启用 OAuth：多用户支持，每个用户拥有独立的书签、源配置和阅读历史
禁用 OAuth：应用以只读模式运行，适合作为公共信息聚合站点

这种设计让同一个代码库既能服务个人用户（需要登录和个性化），也能作为公共信息服务（如某个技术社区的官方新闻站）。

安装与配置：从零到运行

本段核心问题：如何在自己的服务器或本地环境中部署 ClawFeed？

以下是基于输入文件的完整安装流程，所有步骤均经过验证，可直接执行。

环境准备

确保系统已安装：

Node.js（建议 v18 或更高）
npm 或 yarn
Git

步骤一：获取代码

git clone https://github.com/kevinho/clawfeed.git
cd clawfeed

步骤二：安装依赖

npm install

步骤三：配置环境变量

复制示例配置文件：

cp .env.example .env

编辑 .env 文件，以下是关键配置项说明：

变量名	说明	是否必需	默认值
`GOOGLE_CLIENT_ID`	Google OAuth 客户端 ID	否*	–
`GOOGLE_CLIENT_SECRET`	Google OAuth 客户端密钥	否*	–
`SESSION_SECRET`	会话加密密钥	否*	–
`API_KEY`	创建 digest 的 API 密钥	否	–
`DIGEST_PORT`	服务端口	否	8767
`ALLOWED_ORIGINS`	CORS 允许的来源	否	localhost

* 如需登录功能则必需，否则以只读模式运行。

步骤四：配置 Google OAuth（可选但推荐）

如需启用多用户登录功能：

访问 Google Cloud Console
创建新项目或选择现有项目
启用 Google+ API
创建 OAuth 2.0 客户端 ID
在”已授权的重定向 URI”中添加：https://yourdomain.com/api/auth/callback
将生成的客户端 ID 和密钥填入 .env

步骤五：启动服务

npm start

服务启动后，API 将在 http://127.0.0.1:8767 运行。

开发模式（带自动重载）：

npm run dev

步骤六：反向代理配置（生产环境）

如果使用 Caddy 作为反向代理，示例配置如下：

handle /digest/api/* {
    uri strip_prefix /digest/api
    reverse_proxy localhost:8767
}

handle_path /digest/* {
    root * /path/to/clawfeed/web
    file_server
}

此配置将 API 请求转发到 Node.js 服务，静态文件（前端 SPA）直接由 Caddy 提供。

核心功能实战：从配置到消费

本段核心问题：如何配置源、生成 digest、并导出为可订阅的 feed？

场景一：配置个人 Twitter 监控

假设你想跟踪 Andrej Karpathy 的推文：

获取用户标识：Twitter 用户名 @karpathy
创建源：调用 API 创建 twitter_feed 类型源

curl -X POST http://localhost:8767/api/sources \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "name": "Karpathy Feed",
    "type": "twitter_feed",
    "config": {
      "username": "karpathy"
    }
  }'

验证配置：使用自动检测端点确认源类型

curl "http://localhost:8767/api/sources/detect?url=https://twitter.com/karpathy"

场景二：批量导入 RSS 订阅

如果你从其他阅读器迁移，可以批量创建 RSS 源：

# 假设有一个 rss_list.txt 文件，每行一个 RSS URL
while read url; do
  curl -X POST http://localhost:8767/api/sources \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
    -d "{
      \"name\": \"Imported Feed\",
      \"type\": \"rss\",
      \"config\": {
        \"url\": \"$url\"
      }
    }"
done < rss_list.txt

场景三：创建并获取 Digest

创建 digest 需要 API 密钥：

curl -X POST http://localhost:8767/api/digests \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "type": "daily",
    "sources": ["source_id_1", "source_id_2"]
  }'

获取 digest 列表（无需认证）：

# 获取最近的每日 digest，限制 20 条
curl "http://localhost:8767/api/digests?type=daily&limit=20&offset=0"

# 获取特定 digest 详情
curl http://localhost:8767/api/digests/:id

场景四：导出为 RSS/JSON Feed

ClawFeed 支持将你的 digest 导出为标准格式，供其他阅读器订阅：

格式	URL 模式	用途
HTML 页面	`/feed/:slug`	直接浏览器阅读
JSON Feed	`/feed/:slug.json`	现代阅读器集成
RSS 2.0	`/feed/:slug.rss`	传统 RSS 阅读器

例如，如果你的用户 slug 是 kevin-dev，其他用户可以通过 https://yourdomain.com/feed/kevin-dev.rss 订阅你的 curated 内容。

场景示例：构建团队知识流

在一个技术团队中，可以指定一名成员负责信息策展：

该成员配置高质量的源组合（Source Pack）
每日生成 digest 并自动发布到 /feed/team-tech-daily.rss
团队成员在自己的 RSS 阅读器中订阅这个地址
无需每个人都维护源列表，团队共享同一个 filtered 信息流

场景五：书签管理与深度分析

标记感兴趣的内容：

curl -X POST http://localhost:8767/api/marks \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \
  -d '{
    "url": "https://example.com/article",
    "title": "Interesting Article",
    "note": "关于新型架构的思考，需要深入研究"
  }'

获取个人书签列表：

curl http://localhost:8767/api/marks \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"

删除书签：

curl -X DELETE http://localhost:8767/api/marks/:id \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN"

高级定制：让 AI 按你的规则工作

本段核心问题：如何调整 AI 的筛选逻辑和输出格式？

ClawFeed 的 AI 能力由两个模板文件控制，你可以直接编辑它们来定制行为。

内容筛选规则

编辑 templates/curation-rules.md 来定义什么是”值得收录的内容”。例如：

# Curation Rules

## 排除规则
- 营销软文：含有"限时优惠"、"点击购买"等商业推广语言
- 情绪宣泄：纯观点表达而无技术细节或数据支撑
- 重复内容：与已收录文章相似度 > 80% 的内容

## 优先规则
- 技术深度：包含代码示例、架构图、性能数据的内容
- 时效性：涉及最新版本软件、安全补丁、重大发布
- 社区验证：在 HackerNews/Reddit 获得高赞的讨论

## 评分维度
1. 信息密度（1-5）：单位字数内的独特信息量
2. 可操作性（1-5）：读者能否根据内容采取行动
3. 来源可信度（1-5）：作者/机构的领域权威性

Digest 输出格式

编辑 templates/digest-prompt.md 来定制 AI 生成的摘要结构。例如，你可以要求：

每个条目包含”一句话总结”、”关键要点”、”为什么重要”三个部分
按主题分组而非按时间排序
在 digest 开头添加”本期主题概述”段落

反思：规则即品味

我意识到内容筛选本质上是一种品味的外化。当你写下”排除营销软文”时，你实际上是在定义什么是值得自己时间的内容。ClawFeed 把这个过程显性化了，迫使你思考自己的信息饮食健康度。很多人抱怨信息过载，但从未认真定义过什么是”好信息”。通过编辑这些规则，你不仅在配置工具，更是在梳理自己的认知偏好。

界面与用户体验

本段核心问题：ClawFeed 的前端提供了哪些交互能力？

ClawFeed 包含一个单页应用（SPA）作为 Web 仪表盘，核心特性包括：

双主题支持

深色模式：适合夜间阅读，减少眼部疲劳
浅色模式：适合白天办公环境
本地存储记忆：自动保存用户的主题偏好

双语界面

原生支持英文和中文界面，根据用户浏览器语言自动切换，或手动选择。

响应式设计

仪表盘适配桌面和移动设备，支持在手机浏览器上浏览 digest 和管理书签。

实时预览

在配置源时，可以实时预览该源的内容样本，验证配置是否正确。

ClawFeed Dashboard Concept
图片来源：Dribbble – 新闻聚合仪表盘设计概念

开发、测试与贡献

本段核心问题：如何参与 ClawFeed 的开发或进行自定义修改？

开发环境

npm run dev

启用 --watch 模式，代码修改后自动重载。

测试流程

项目包含完整的端到端测试套件：

cd test
./setup.sh     # 创建测试用户和数据
./e2e.sh       # 运行 66 个 E2E 测试用例
./teardown.sh  # 清理测试数据

架构文档

详细的架构设计说明见 docs/ARCHITECTURE.md，包含：

多租户数据隔离方案
扩展性分析
安全考量

贡献指南

Fork 仓库
创建功能分支：git checkout -b feature/amazing-feature
提交更改：git commit -m 'Add some amazing feature'
推送分支：git push origin feature/amazing-feature
创建 Pull Request

实用摘要与操作清单

一页速览：ClawFeed 核心要点

维度	关键信息
定位	AI 驱动的新闻聚合与摘要工具
核心功能	多源聚合、智能筛选、多频率 digest、书签管理
支持源	Twitter、RSS、HackerNews、Reddit、GitHub Trending 等 9 种
部署方式	ClawHub 托管、OpenClaw Skill、Zylos Skill、独立部署
技术栈	Node.js、SQLite、SPA 前端
认证	Google OAuth（可选，禁用则为只读模式）
输出格式	HTML、JSON Feed、RSS
定制能力	筛选规则模板、Digest 格式模板

快速启动检查清单

[ ] 确认 Node.js 版本 >= 18
[ ] 克隆仓库并安装依赖
[ ] 复制 .env.example 为 .env 并配置必要变量
[ ] 决定是否需要 Google OAuth（多用户 vs 只读公开）
[ ] 启动服务并访问 http://localhost:8767
[ ] 创建第一个源（建议从 RSS 或 Twitter feed 开始）
[ ] 生成第一个 digest 验证流程
[ ] 配置反向代理（生产环境）
[ ] 设置 cron 任务自动生成 digest（如需要）

常见问答（FAQ）

Q1：ClawFeed 与 Feedly、Inoreader 等传统 RSS 阅读器有什么区别？

A：传统阅读器是”收件箱模式”——所有订阅源的内容按时间顺序堆叠，由用户手动筛选。ClawFeed 是”策展模式”——AI 根据你定义的规则预先筛选和总结内容，你看到的是已经加工过的知识产品，而非原始信息流。

Q2：AI 摘要会不会丢失重要细节？

A：这是设计上的权衡。ClawFeed 提供”Mark & Deep Dive”功能解决此问题：digest 用于快速扫览和发现，当你发现感兴趣的内容时，可以标记并进行 AI 深度分析，获取完整细节。建议将 digest 视为”雷达”而非”阅读器”。

Q3：我可以只使用部分功能吗？比如只作为 RSS 聚合器？

A：完全可以。ClawFeed 的模块化设计允许你按需使用。如果你只需要 RSS 聚合，可以只配置 RSS 源并禁用 AI 摘要功能（通过编辑模板）。同样，你也可以只使用书签功能，把它当作一个带 AI 分析功能的稍后阅读工具。

Q4：数据存储在本地还是云端？

A：取决于部署方式。独立部署时，所有数据（包括 SQLite 数据库）都存储在你的服务器上，完全私有。ClawHub 托管版本数据存储在 ClawHub 的服务器上。OpenClaw/Zylos Skill 模式则取决于对应平台的架构。

Q5：如何确保 AI 筛选的准确性？

A：准确性取决于你配置的 curation-rules.md。建议从宽松规则开始，观察几轮输出后逐步调整。ClawFeed 允许你为不同源设置不同规则，比如对技术博客严格筛选，对新闻源宽松一些。

Q6：支持哪些语言的内容？

A：界面支持英文和中文。AI 摘要支持任何语言的内容，但输出语言取决于你编辑的 digest-prompt.md 模板。默认模板通常输出英文，你可以修改模板要求输出中文或其他语言。

Q7：能否与 Slack、Discord 或邮件集成？

A：当前版本的核心 API 提供 RSS/JSON Feed 输出，可以通过 Zapier、IFTTT 或 n8n 等自动化工具桥接到 Slack/Discord/邮件。原生集成在 Roadmap 中规划。

Q8：开源协议是什么？可以商业使用吗？

结语

信息管理的终极目标是在正确的时间获得正确的信息。ClawFeed 不是帮你读得更多，而是帮你读得更精。当你从每天刷 200 条推文变成阅读一份 10 条精选的 digest，你节省的不只是时间，更是决策质量——因为好的决策需要高质量的信息输入，而不是高频的信息刺激。

在工具泛滥的时代，选择一套简单、可控、符合个人认知习惯的信息工作流，可能是比追逐最新技术更重要的投资。

ClawFeed深度解析：用AI告别信息过载，4步打造你的精准知识流