一个月前画的饼： t/1119444

https://github.com/glidea/zenfeed

简单预览

有兴趣再左键点击阅读全文；右键标记已读，彻底从列表消失，减少焦虑

详细介绍

zenfeed 是你的智能信息助手。它自动收集、筛选并总结关注的新闻或话题，然后发送给你。但我们可不是又造了一个 "今日头条"...

For RSS 老司机

• zenfeed 可以是你的 AI 版 RSS 阅读器（配合 zenfeed-web）
• RSSHub 的 MCP Server
• 可自定义可信 RSS 数据源，且速度超快的 AI 搜索引擎
• 与 Feedly AI 类似

For 万物追踪 替代品寻觅者

• zenfeed 同样拥有 信息追踪能力，且更强调高质量，自定义的数据源
• AI 首席情报官 的 RSS 版，灵活版，更接近 PaaS 形态

For 信息焦虑症患者(比如我)

• "zenfeed" 是 "zen" 和 "feed" 的组合，意为在 feed （信息洪流）中，愿你保持 zen （禅定）
• 如果你对时不时地刷信息流感到焦虑疲惫，这是因为上下文切换的成本比想象得高，同时也妨碍了你进入心流。推荐你试试简报功能，每天固定时间收到对应时间段的简报邮件，从而一次性地，快速地，总览地完成阅读。啊哈有点文艺复兴的意味是吗

For AI 内容处理的探索者

• zenfeed 有一种对内容进行管道化处理的自定义机制，类似 Prometheus Relabeling
• 每篇内容都被抽象成一个标签集合（比如标题，来源，正文... 都是标签），在管道的每一个节点，可以基于自定义 Prompt 对特定标签值进行处理（比如评分、分类、摘要、过滤、添加新标签等...），而后基于标签查询过滤，路由，展示... See Rewrite Rules
• 重要的是你可以灵活的编排这一切，这赋予了 zenfeed 浓重的工具化，个性化色彩。欢迎通过 Push API 集成私有数据，探索更多的可能性

安装

替换下方 APIKey 等参数，并完整复制到终端一键执行。注意：

1. provider 除了硅基还支持 openai, openrouter, deepseek, gemini, volc （火山(keng)引擎）。也可自定义，参考 配置文档。需要自定义其它参数的大佬也可参考

2. llms[0].model 默认会用来总结内容，相对耗费 Token ，一般 Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct （免费！！！）足够，当然米够的话越强越好

3. 想完全自定义部署的，参考 https://github.com/glidea/zenfeed/tree/main/install

Mac/Linux

docker run --rm \ -v "$(PWD):/app" \ -w /app \ --entrypoint sh \ mikefarah/yq -c ' set -e mkdir -p zenfeed/config && cd zenfeed TEMPLATE_URL="https://raw.githubusercontent.com/glidea/zenfeed/main/install/config-template.yaml" COMPOSE_URL="https://raw.githubusercontent.com/glidea/zenfeed/main/install/docker-compose.yml" CONFIG_OUTPUT="config/config.yaml" COMPOSE_OUTPUT="docker-compose.yml" wget -qO- "$TEMPLATE_URL" | yq \ ".timezOne= \"Asia/Shanghai\" | .llms[0].provider = \"siliconflow\" | .llms[0].model = \"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct\" | .llms[0].api_key = \"your_api_key\" | # <<<--- 替换 API Key! 其它参数按需选择 .llms[1].provider = \"siliconflow\" | .llms[1].embedding_model = \"Pro/BAAI/bge-m3\" | .llms[1].api_key = \"your_api_key\" | # <<<--- 替换 API Key! .storage.feed.rewrites[0].transform.to_text.prompt = \"{{.summary_html_snippet}}使用中文回复\"" \ > "$CONFIG_OUTPUT" wget -qO "$COMPOSE_OUTPUT" "$COMPOSE_URL" ' && cd zenfeed && docker compose up -d --wait 

Windows

docker run --rm ` -v "${PWD}:/app" ` -w /app ` --entrypoint sh ` mikefarah/yq -c ' set -e mkdir -p zenfeed/config && cd zenfeed TEMPLATE_URL="https://raw.githubusercontent.com/glidea/zenfeed/main/install/config-template.yaml" COMPOSE_URL="https://raw.githubusercontent.com/glidea/zenfeed/main/install/docker-compose.yml" CONFIG_OUTPUT="config/config.yaml" COMPOSE_OUTPUT="docker-compose.yml" wget -qO- "$TEMPLATE_URL" | yq \ ".timezOne= \"Asia/Shanghai\" | .llms[0].provider = \"siliconflow\" | .llms[0].model = \"Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct\" | .llms[0].api_key = \"your_api_key\" | # <<<--- 替换 API Key! 其它参数按需选择 .llms[1].provier = \"siliconflow\" | .llms[1].embedding_model = \"Pro/BAAI/bge-m3\" | .llms[1].api_key = \"your_api_key\" | # <<<--- 替换 API Key! .storage.feed.rewrites[0].transform.to_text.prompt = \"{{.summary_html_snippet}}使用中文回复\"" \ > "$CONFIG_OUTPUT" wget -qO "$COMPOSE_OUTPUT" "$COMPOSE_URL" ' ; cd zenfeed; docker compose up -d --wait 

恭喜 V 友安装成功！！

关于后续如何使用现成的 Web 端，配置 Cherry Studio MCP 参考 README。也就几分钟的事情

顺便帮忙点个 Star ，防止我太监掉

https://github.com/glidea/zenfeed

Roadmap

• P0 （大概率会做）
  • 支持生成播客，男女对话，类似 NotebookLM
  • 更多数据源
    • 邮件
    • 网页剪藏 Chrome 插件
• P1 （可能）
  • 关键词搜索
  • 支持搜索引擎作为数据源
  • APP ？
  • 以下是由于版权风险，暂时不推进。懂法的佬友可以给我科普下
    • 支持 Webhook 通知（不想成为制造内容农场的工具）
    • 爬虫

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