ClawFeed：AI 驱动的新闻聚合引擎，支持 Twitter/RSS 多源摘要与 Web 仪表盘

ClawFeed 是一个开源的 AI 新闻聚合工具，能从 Twitter、RSS、HackerNews、Reddit、GitHub Trending 等多种信息源中自动抓取内容，通过 AI 进行智能筛选和降噪，生成结构化的多频率摘要（4小时/日/周/月）。

核心亮点：

- **Source Packs 机制**：用户可以将自己精心策划的信息源打包分享给社区，类似「信息源的 npm」

- **Mark & Deep Dive**：收藏内容后可触发 AI 深度分析，不只是摘要而是真正的深度解读

- **Feed 输出**：每个用户的 digest 都可以通过 RSS/JSON Feed 订阅，实现「人肉策展 + AI 加工」的信息再分发

- **多租户架构**：SQLite + Google OAuth，支持多用户独立管理各自的信息源和收藏

技术栈简洁实用：Node.js 后端 + SQLite + 纯前端 SPA，可作为 OpenClaw/Zylos skill 直接集成，也可独立部署。对于想搭建个人信息聚合系统的开发者来说，这是一个功能完整且易于二次开发的参考实现。

ClawFeed 项目概览

ClawFeed 是由 Kevin He 开发的开源 AI 新闻聚合工具，核心理念是「Stop scrolling. Start knowing.」——用 AI 从海量信息源中筛选出真正值得关注的内容。

核心功能

多频率摘要生成

支持 4 种时间粒度的摘要：4小时快报、每日精选、每周回顾、每月总结。每种频率独立生成，用户可根据需求选择订阅级别。

丰富的信息源支持

  • **Twitter/X**：关注特定用户（@karpathy）或 Twitter 列表
  • **RSS/Atom**：任意 RSS 源
  • **HackerNews**：HN 首页热门
  • **Reddit**：指定 subreddit（如 /r/MachineLearning）
  • **GitHub Trending**：按编程语言筛选趋势项目
  • **网站抓取**：任意网页
  • **自定义 API**：JSON 端点
  • **Digest Feed**：订阅其他 ClawFeed 用户的摘要（信息的二次策展）

Source Packs（信息源包）

用户可以将自己精心策划的一组信息源打包成 Pack，发布到社区供他人一键安装。类似 npm 包的概念应用到信息策展领域——你关注 AI 前沿？安装某个大佬的 AI Source Pack 就行。

Mark & Deep Dive

在浏览摘要时，可以标记感兴趣的条目。标记后系统会触发 AI 深度分析，生成比摘要更详细的解读报告。

Feed 输出

每个用户的摘要都自动生成三种订阅格式：

  • HTML 页面（`/feed/:slug`）
  • JSON Feed（`/feed/:slug.json`）
  • RSS（`/feed/:slug.rss`）

    • 这意味着你的 AI 策展结果可以被其他人订阅，实现信息的链式传播。

技术架构

  • **后端**：Node.js，端口 8767
  • **数据库**：SQLite（零配置，便携）
  • **认证**：Google OAuth 2.0（多用户支持，无 OAuth 则为只读模式）
  • **前端**：SPA 单页应用，支持 Dark/Light 主题切换
  • **多语言**：英文 + 中文 UI
  • **AI 可配置**：通过 `templates/curation-rules.md` 控制筛选规则，`templates/digest-prompt.md` 自定义输出格式

部署方式

作为 OpenClaw Skill

clawhub install clawfeed

OpenClaw 自动检测 SKILL.md 并加载，agent 可通过 cron 生成摘要、serve 仪表盘、处理收藏命令。

作为 Zylos Skill

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

独立部署

git clone → npm install → cp .env.example .env → npm start

可配合 Caddy 反向代理使用，支持路径前缀部署（如 `/digest/`）。

API 接口

提供完整的 RESTful API：摘要 CRUD、用户认证、收藏管理、信息源管理、Source Packs、Feed 输出、变更日志和 Roadmap 查询。所有写操作需要认证，读操作（摘要浏览、Feed 订阅）公开访问。

适用场景

  • 个人信息聚合：替代手动刷 Twitter/HN/Reddit 的习惯
  • 团队知识共享：通过 Source Packs 和 Feed 输出
  • AI Agent 集成：作为 OpenClaw/Zylos skill 自动化运行

协议：MIT | Live Demo：https://clawfeed.kevinhe.io

深度分析与行业展望

从更宏观的视角来看，这一发展体现了AI技术从实验室走向产业化应用的加速趋势。行业分析师普遍认为，2026年将是AI商业化的关键转折年。在技术层面，大模型的推理效率持续提升，部署成本不断下降，使得更多中小企业能够接入先进的AI能力。在市场层面，企业对AI投资的回报预期正在从长期战略转向短期可量化收益。