每日或每周发送到收件箱的AI简报，可以涵盖你的行业、竞争对手、兴趣或团队重点，是AI最具杠杆效应的构建项目之一。做好之后，它能将数小时的浏览和阅读压缩成一份针对你定制、五分钟即可读完的摘要。
如果做得不好，它只会变成另一封被你跳过的电子邮件。两者的差别在于架构，更重要的是持续迭代。
本文将介绍全天候AI简报的架构、生成值得阅读的内容所需的具体模式，以及让简报成为习惯而不是被退订所需的规范。
简报的四项工作
一份实用的AI简报依次完成四项工作：
- 采集——从多个来源获取内容。
- 筛选——只保留与你的特定受众相关的内容。
- 综合——提炼成结构清晰、便于浏览的输出。
- 分发——在恰当时间发送到恰当位置。
每一项都需要单独处理。下面逐一介绍。
工作1：采集
来源是基础。无论AI环节多么巧妙，来源平庸，简报就会平庸。
常见的来源类型：
**RSS源。**大多数博客、新闻网站和Substack都会发布RSS。Feedly、Inoreader等工具，甚至简单的RSS聚合脚本，都能获取新内容。RSS是最可靠的来源类型。
**新闻API。**NewsAPI、ContextualWeb、Currents——用于获取带有结构化元数据的一般新闻。
**抓取特定网站。**没有RSS或API的网站可以抓取，但要注意服务条款和robots.txt。ScrapingBee、Bright Data或Playwright等工具可以处理技术细节。
**社交媒体。**Hacker News、Reddit、X——大多提供API或可抓取的界面，但信噪比是个难题。
**新闻通讯。**将订阅内容转发到专用邮箱，然后进行处理。AI可以从电子邮件HTML中提取内容。
**内部来源。**Slack频道、内部文档、客户支持工单。对于内部简报，这些内容通常比外部来源更重要。
**研究数据库。**Semantic Scholar、arXiv、PubMed——适合偏学术的简报。
对大多数简报而言，5–15个来源比较合适。来源再多，内容策划就会变得难以管理；来源太少，则可能漏掉重要信号。
一种实用模式是按层级组织来源。
- **第1层（必读）：**3–5个几乎所有内容都值得阅读的来源。
- **第2层（经常相关）：**5–10个需要筛选的来源。
- **第3层（偶尔相关）：**10–30个只保留真正相关内容的来源。
筛选环节（工作2）会以不同方式处理各个层级。
工作2：筛选
这是大多数简报失败的环节。筛选不力，简报就会变成信息洪流；筛选得当，内容才能始终便于浏览。
以下三种方法通常结合使用：
方法1：基于关键词和元数据筛选
成本低、速度快、过程透明。筛选依据包括：
- 标题或正文中的关键词。
- 发布日期（过去24小时、过去一周）。
- 来源层级。
- 来源提供的类别或标签。
这种方法能捕捉明显相关的内容，也会遗漏隐含的相关性。
方法2：基于嵌入筛选
为每个项目计算向量嵌入，然后与代表“我关注什么”的向量进行比较（该向量可根据以往感兴趣的文章或你的兴趣描述构建）。保留相似度超过阈值的项目。
这种方法能捕捉语义相关性——即使某篇文章没有使用你的特定关键词，只要主题相关，也能发现。
方法3：基于大语言模型筛选
对于通过低成本筛选的每个项目，调用一次小型大语言模型：
你正在为面向[受众描述]的每日简报筛选内容。
根据这篇文章的标题和前300个词，按1-10分评估其与受众的相关性，并用一句话说明他们为什么可能感兴趣（或不感兴趣）。
输出JSON：{"score": <1-10>, "reason": "<一句话>"}
文章：
[标题和摘要]
保留分数超过阈值（通常为7+）的项目。大语言模型筛选成本最高，但也最准确。
一种实用模式是先进行关键词筛选（成本低，去除明显不匹配项），再进行嵌入筛选（捕捉语义相关性），最后让大语言模型对剩余项目评分（做最终判断）。这样既能降低成本，又能取得良好效果。
工作3：综合
得到经过筛选的一组项目后（个人简报通常每天10–30项），AI会将其综合成便于阅读的输出。
一份有效的综合提示词：
你正在为[受众描述]制作每日简报。
现有[N]篇已通过相关性筛选的文章。请按照以下结构生成简报：
**三大要闻。**读者必须了解的三篇文章。每篇包括：
- 一行标题（由你拟定，不要使用来源标题）
- 两句话摘要
- 来源链接
- 一句话说明“为什么这对我们的受众很重要”
**快速阅读。**另外5-8个值得简要提及的项目：
- 每项一句话
- 来源链接
**略读或跳过。**处于临界范围的项目，只列标题和链接，由读者判断是否感兴趣。
**本周趋势。**（仅限每周简报）本周各篇报道之间有何共同主题。
语气：直接，不要写开场白，也不要说“这是今天的简报”。直接进入内容。
任何超出来源材料的推断都要标记为[我的推断]。
不要编造引语或数字。如引用统计数据，请注明出自哪篇文章。
文章：
[所有已筛选文章的完整内容]
这会生成结构清晰、便于浏览的简报。“三大要闻 / 快速阅读 / 略读或跳过”的金字塔结构尊重读者的时间——他们可以根据关注程度，在任意层级停止阅读。
还有几种值得了解的变体：
-
**根据受众调整表述角度。**不同简报需要不同视角。面向工程师的简报应强调技术影响；面向高管的简报应强调商业影响；面向记者的简报应强调新闻价值。“受众描述”这一行会显著影响综合结果。
-
**主题式分区。**对于特定主题的简报（例如“AI安全新闻”），按子主题组织章节，而不是按要闻/速读/略读组织。
-
呈现比较和矛盾。“如果多个来源报道同一事件，请指出它们在哪些方面存在分歧。”这能捕捉值得关注的冲突。
-
校准确定性。“报道依据薄弱或不可靠时，请标记[单一来源]。”避免简报为缺乏依据的传闻背书。
工作4：分发
最后一步是交付。简报如果在错误时间发送到错误位置，还不如没有。
需要考虑的实际问题：
**发送到哪里？**电子邮件是标准选择。Slack适合团队简报（使用专用频道）。如果希望在不管理邮件的情况下拥有订阅者，可以使用RSS。个人使用则可以放在Notion页面或每日笔记中。
**何时发送？**应与读者的习惯相匹配。早间简报应在读者通常第一次查看内容前30–60分钟送达。对大多数知识工作者而言，即当地时间上午7–8点。
**多久一次？**变化迅速的主题每天发送，变化较慢的主题每周发送。不要混为一谈——把适合每日更新的内容做成周报会过于单薄，而把适合每周更新的内容做成日报则没有足够项目。
**个性化。**如果要为多位读者制作简报，可以考虑轻度个性化——针对不同角色设置不同章节，根据他们声明的兴趣提供不同的“三大要闻”，并为不同来源赋予不同权重。
架构
综合以上步骤，典型的简报系统如下：
[定时触发器：每天上午6点]
↓
[并行获取来源：RSS、API、抓取工具]
↓
[去重：移除已经报道过的文章]
↓
[筛选第1层：全部保留]
[筛选第2-3层：关键词 + 嵌入 + 大语言模型评分]
↓
[按分数排序]
[选取前N项（通常为20-40项）]
↓
[以所有项目为输入执行综合提示词]
↓
[分发：电子邮件 / Slack / Notion / RSS]
↓
[记录一切以供审查]
大多数个人简报可以在n8n中实现。严肃的团队简报则可能需要一个小型自定义服务。
n8n中的一套实用设置：
- 上午6点的 Cron trigger。
- 为每个第1层来源配置 RSS Read 节点。
- 为任何自定义API配置 HTTP Request 节点。
- Merge 所有项目，形成单一列表。
- 使用 Code node 根据URL或标题哈希，对照过去7天的项目进行去重。
- 使用 OpenAI/Claude node，通过评分提示词处理每个项目。
- Filter，只保留score >= 7的项目。
- Aggregate，将所有项目汇总成一个大上下文。
- 使用 OpenAI/Claude node 执行综合提示词。
- 通过 Send Email（或 Slack message、Notion）发送综合结果。
对于熟悉n8n的用户，这大约需要两小时设置；新手可能需要一整个晚上。运行后，它每天都会自主工作。
规范：让它始终值得阅读
AI简报的难点不在于构建，而在于让它始终值得阅读。一份每天发送却质量日渐下降的简报，几周内就会被忽略。
以下规范习惯很重要：
1. 第一个月每天都批判性地阅读自己的简报
每天早上问自己：我会读这份简报吗？哪些内容有用？哪些只是填充？我希望看到却没有出现什么？
根据观察调整提示词、来源和筛选器。第一个月是调优的关键时期。跳过这一步，你得到的只会是一个生成通用输出的通用系统。
2. 跟踪参与度
对于电子邮件简报，打开率和点击率能说明内容是否有效；对于Slack，则看回应表情和回复。个人简报只需留意：你今天读了，还是跳过了？
参与度下降意味着某些情况发生了变化：来源已经陈旧，综合结果变得空泛，或受众发生了变化。应查明原因。
3. 果断精简来源
大多数来源偶尔会产出精品，但更多时候是噪声。80/20法则同样适用：少数来源贡献了大部分“三大要闻”。找到它们，移除其余来源。
每季度可以做一次实用分析：针对每个来源，计算“该来源通过筛选的项目中，有多大比例进入了三大要闻？”持续无法贡献头条项目的来源应被移除。
4. 关注综合质量
大语言模型有时会发生漂移。1月份能生成优秀简报的综合提示词，到了3月份可能只会生成措辞保守、内容空泛的结果，因为底层模型更新了。应定期重新测试；如果质量下降，就更新提示词。
5. 维护“跳过列表”
需要屏蔽的具体模式包括：已经反复报道的事件、某个来源惯用的标题党模式，以及伪装成分析的内容营销。“跳过列表”是一组人工维护的筛选规则，用于表达“即使通过评分也不要收录”。
6. 设置终止开关
有些日子，你所关注的主题没有发生任何重要事件。诚实的做法是不发送，或只发送一份很短的简报。将这一规则内置到系统中——“如果评分高于7的项目少于3个，则不发送完整简报”——有助于保持质量。
完整示例：AI行业简报
下面用一份真实的AI行业新闻每日简报配置来具体说明：
来源：
- Hacker News首页（筛选AI内容）
- a16z、Stratechery（Stratechery需要订阅，但Ben Thompson的免费文章可用）
- Anthropic、OpenAI、Google AI、Meta AI博客源
- The Information的AI报道（完整文章需要付费订阅，否则可使用公开摘要）
- TechCrunch AI板块
- arXiv cs.CL每日摘要（筛选“易于理解”的论文）
- @karpathy、@sama、@demishassabis、@swyx的推文（通过Nitter或X API）
- /r/MachineLearning每周热门帖子
- 特定公司的官方公告页面
筛选受众描述：
一位严肃的AI从业者，会用这项技术构建产品、关注模型发布，并关心实际影响。他们对标题党、夸张炒作或“AI将毁灭世界”类内容不感兴趣。他们关注：新模型发布及其能力、具有实际意义的技术研究、商业和竞争动态、影响构建者的政策进展，以及可信人士提出的非同寻常或逆向观点。
筛选评分提示词：
请按1-10分评估这篇文章对严肃AI从业者的价值。以下情况应扣分：
- 只有夸张包装而没有实质内容。
- 没有证据的纯预测文章。
- 行业媒体转述新闻稿。
- 伪装成分析的内容营销。
- 重复已经广泛报道的重大新闻。
以下情况应加分：
- 具体技术发现或模型细节。
- 竞争动态或战略转变。
- 对构建者的实际影响。
- 可信来源提供的逆向或意外分析。
输出JSON：{"score": <1-10>, "reason": "<一句话>"}
**综合提示词：**采用前文所述的标准“三大要闻 / 快速阅读 / 略读或跳过”结构，受众表述与筛选描述保持一致。
**发送方式：**当地时间上午7点发送电子邮件。
这样生成的是一份五分钟即可读完、严肃AI从业者确实愿意阅读的每日简报。
值得借鉴的几种具体模式
**内部简报。**每天汇总公司的内部来源——Slack频道、支持工单、客户访谈、销售电话转录——形成内部动态概览，对管理层和一线员工都很有用。
**竞争情报简报。**跟踪竞争对手的产品公告、招聘、营销和客户评价，适合战略、销售和产品团队。
**团队技能简报。**每周汇总团队所在领域的新工具、文章和发现。较少追逐新闻，更强调“保持专业敏锐度”。
**个人投资简报。**策划与你个人持仓相关的市场、公司和趋势新闻，取代观看CNBC。
**客户之声简报。**每天处理所有客户反馈（支持工单、评价、社交媒体提及），整理成主题、意外发现和值得关注的个别案例。
这些模式采用相同架构，区别只在于来源、受众和筛选提示词。
构建完成后，用一个月调优
一份每日AI简报需要两小时构建、一个月调优；一旦运行良好，就会成为长期的生产力资产。架构很简单——采集、筛选、综合、分发。真正的规范在于持续迭代提示词、来源和筛选器，以保持质量。
大多数尝试者放弃得太早——他们发布第1版，发现不太理想，却不再迭代，最终任其消亡。差别就在于那一个月的调优。
选择一个你关心的主题，搭建架构，并在第一个月每天批判性地阅读自己的简报。
