Tech News Digest 是一个自动化科技新闻摘要系统，通过统一的数据源模型、质量评分管道和模板化输出生成功能，为用户提供高度定制化的科技资讯聚合服务。该系统支持从 RSS 订阅源、Twitter/X 关键意见领袖（KOL）、GitHub 开源项目动态、Reddit 社区讨论以及主流搜索引擎六大渠道并行采集最新信息，并经过去重、评分与分类处理后生成结构清晰的摘要报告。其核心设计目标是降低用户跟踪前沿技术进展的时间成本，尤其适合关注人工智能、大语言模型（LLM）、区块链及前沿计算等领域的开发者与研究者。系统内置默认配置覆盖150余个高质量信源，涵盖 OpenAI、DeepSeek、LangChain 等知名机构与项目，同时允许用户通过工作区配置文件灵活扩展或禁用特定来源。整个流程可在30秒内完成，支持 PDF、邮件 HTML 及 Discord 等多种输出格式，满足不同场景下的阅读与分享需求。
核心功能特点
- 支持六大信源并行采集：RSS 订阅源、Twitter/X KOL、GitHub 仓库更新、Reddit 热门帖子、Web 搜索及自定义博客，实现全维度信息覆盖
- 内置统一质量评分与智能去重机制，基于标题相似度（85%阈值）和历史重复惩罚算法筛选高价值内容
- 提供多格式输出模板：支持 Discord 移动端优化排版、邮件 HTML 安全渲染及 A4 规格 PDF 报告，适配不同分发渠道
- 高度可定制化配置：用户可通过 workspace/config 目录覆盖默认信源列表与主题定义，精确控制关注领域与优先级
- 自动归档与历史比对：每轮摘要自动生成带时间戳的存档文件，用于跨周期去重并支持趋势分析回溯
适用场景
Tech News Digest 特别适合需要持续追踪快速迭代的科技领域的专业人士，例如 AI 研究员、全栈工程师或技术投资人。对于每天花费数小时浏览多个平台获取碎片化信息的用户而言，该工具能显著提升效率——系统会在后台自动抓取 OpenAI 官方博客、Sam Altman 等关键人物的推文、GitHub 上 LangChain 或 vLLM 等热门项目的 Release Notes，甚至 Reddit 社区中关于 LocalLLaMA 部署经验的讨论，最终整合为一份按主题（如 LLM、AI Agent、Crypto）分类的高分文章列表。无论是用于团队内部知识同步、个人学习笔记整理，还是向非技术背景同事汇报行业动态，其输出的结构化摘要都极具实用性。此外，结合 Cron 定时任务，用户可设置每日或每周自动生成摘要，并通过 Discord 频道、电子邮件或本地 PDF 文件接收，形成闭环的信息监控体系。对于中文读者，系统特别优化了 PDF 生成模块，采用 Noto Sans CJK SC 字体确保中文排版美观；而对于跨国协作团队，多语言模板与 URL 白名单机制保障了内容安全与跨平台兼容性。