我用 161 个新闻源「养」了个 AI 主编，它比我更懂什么叫「大新闻」｜附教程
内容提要
作者利用AI Agent构建个人资讯筛选系统，以应对信息过载。他精选161个RSS源并按可信度分级，使用Folo管理，通过CLI让Agent读取。Agent根据偏好推送内容，生成HTML“赛博报纸”，并能追踪特定传闻（如折叠屏iPhone）并区分可信度。该系统有效过滤噪音，保留可靠信息，帮助用户重获信息控制权。
延伸解读
信源分级：对抗信息噪音的关键
作者将161个RSS源按可信度分为一手源、权威媒体、优质二手源和博主KOL四级，强调“溯源”原则。这种分级让AI在筛选时能优先采用官方或权威信息，减少二手转述带来的失真。对普通读者而言，与其依赖算法推荐，不如主动建立自己的信源分级体系，从源头控制信息质量。
AI Agent的个性化：从“通用”到“懂你”
作者通过对话让Agent记住偏好，生成MEMORY.md文件，实现长期个性化推送。这展示了AI Agent的潜力：不仅能汇总信息，还能根据用户反馈动态调整。但这也提醒我们，AI的“懂你”需要用户主动“调教”，否则它只会按默认逻辑工作，难以真正贴合个人需求。
信息可视化：从列表到“赛博报纸”
作者让AI将筛选结果生成HTML页面，以卡片、时间线、树形图等形式呈现，甚至制作了折叠屏iPhone的追踪页。这种可视化不仅提升阅读体验，还能帮助用户快速把握信息脉络。但需注意，可视化效果依赖AI的编程能力，且可能增加生成时间，适合对信息呈现有更高要求的场景。
警惕“数字泔水”：AI时代的信息素养
文章提到2025年韦氏词典年度词“slop”，指AI批量生产的低质内容。作者认为，建立可靠信源是对抗“数字泔水”的最佳方式。这提醒我们，在AI生成内容泛滥的今天，保持批判性思维、追溯原始来源、区分事实与传闻，是每个信息消费者必备的技能。
Q&A
如何用AI Agent搭建个人资讯筛选系统？
作者通过精选161个RSS源并按可信度分级，使用Folo管理，并通过CLI让Agent读取，再根据个人偏好推送内容，生成HTML“赛博报纸”，从而过滤噪音，保留可靠信息。
为什么作者认为需要建立自己的信源池？
因为全网搜索获取的信息是“散装信息”，包含大量转载和标题党，直接交给AI难以判断真正值得看的内容。通过精选信源并分级，可以确保信息的可靠性和准确性。
作者如何对信源进行分级？
作者将信源分为四类：一手源（官方通报与财报）、权威媒体（严肃新闻与调查报道）、优质二手信源和聚合网站（垂直领域解读）、博主与KOL（爆料与专家观点），按可信度从高到低排列。
Folo在系统中扮演什么角色？
Folo是一个RSS阅读器，用于管理161个订阅源，按分类目录整理，并提供CLI接口，使Agent能够读取订阅内容，成为Agent的“外脑”。
如何让AI记住个人偏好？
直接在对话中告诉Agent你的偏好，例如“今天AI的消息有点多，我想看更多关于消费电子、硬件产品的新闻”，Agent会自动生成MEMORY.md文件，将偏好写入长期规则，并在后续推送中遵循。
作者如何制作“赛博报纸”？
作者让Agent将筛选出的5条深度简讯制作成HTML网页，采用极简风格卡片式布局，包含标题、核心事实（多源汇总）、为什么重要，以及链接按钮，方便溯源。
如何用AI追踪折叠屏iPhone的传闻？
作者让Agent制作一个自包含的单页HTML文件，包含现状判断、树形图、时间线、关键词频率图、线索卡片（标注可信度）、筛选功能和来源区，并遵循规则：优先使用官方和原始报告，合并同源转载，区分可信度等级。
作者认为对抗AI垃圾信息的最好方式是什么？
建立自己的可靠信源，主动筛选信息，保留不同声音，并在看到结论时回看原文，从而在信息流上游架设一道闸，过滤噪音。
