1. 一份日报的诞生从信息洪流到可读清单做科技资讯日报这件事我坚持了快两年。最开始纯粹是给自己看的——每天早上刷一遍HackerNews、几个大模型厂商的更新页、还有几个技术社区的热榜把值得记的东西丢进一个文档里。后来有朋友说你既然每天都看不如整理出来发一份。于是就有了现在这个「科技AI资讯日报」的固定栏目。这篇要聊的不是某一天的资讯内容本身而是怎么把一份日报持续做下去、做得有信息密度、做得让读者愿意每天花三分钟看完。如果你也在做类似的信息聚合、技术周报、行业简报或者单纯想给自己建一个高效的信息输入管道那这套方法可以直接拿去用。核心关键词其实就几个HackerNews精选、AI资讯、LLM动态、Agent生态、GLM等国产大模型。这几个词基本框定了日报的内容边界——不是泛科技新闻而是以AI和开发者社区为核心的信息源。为什么选这几个方向因为HackerNews代表了全球技术社区的真实关注点LLM和Agent是当前技术演进最活跃的两条线而GLM这类国产模型则是国内开发者实际会用到、需要持续跟踪的对象。三者叠加覆盖了「全球视野技术前沿落地可用」三个层次。一份日报看起来简单无非是「收集-筛选-整理-发布」四步。但真正做过的人都知道难点从来不在收集而在筛选和整理。信息从来不缺缺的是判断力和结构化能力。下面我把这套流程拆开讲包括我踩过的坑、用过的工具、以及一些看起来不起眼但很影响效率的细节。2. 信息源的分层管理别把HackerNews当唯一入口2.1 为什么不能只盯一个信息源刚开始做日报的时候我的信息源非常单一——就是HackerNews首页。结果很快就发现问题HN的首页排序受投票和时间双重影响很多有价值的技术讨论可能在你刷的时候已经掉出首页了而且HN的内容偏英文技术社区对国内AI生态的覆盖几乎为零。后来我把信息源做了分层分成核心层、扩展层和补充层三类。核心层是每天必看的扩展层是隔天扫一遍的补充层是每周整理一次的。这样既保证了覆盖面又不会让每天的信息处理量失控。层级信息源类型具体例子处理频率核心层技术社区热榜HackerNews首页、Lobsters每天核心层大模型官方更新GLM、Claude、GPT系列更新日志每天扩展层技术博客聚合个人技术博客、工程团队博客隔天扩展层开源项目趋势GitHub Trending、Papers with Code隔天补充层行业报告与论文arXiv、行业分析报告每周这个分层不是拍脑袋定的而是根据信息衰减速度来的。技术社区热榜的内容生命周期最短可能半天就过时了所以必须每天看官方更新日志的生命周期稍长但影响面大也需要每天跟踪而论文和报告的内容生命周期以周甚至月为单位每周整理一次完全够用。2.2 HackerNews的正确打开方式很多人看HackerNews就是刷首页看到标题感兴趣就点进去。这种方式对普通读者没问题但对做日报的人来说效率太低。我的做法是用HN的API配合关键词过滤先把当天所有新提交的条目拉下来然后按预设的关键词列表做初筛。关键词列表大概长这样LLM、Agent、RAG、transformer、inference、fine-tuning、open source model、AI safety。这些词覆盖了我关心的技术方向同时也能过滤掉大量无关内容。初筛之后再人工过一遍标题和摘要挑出真正值得深读的条目。提示HN的API有速率限制不要频繁请求。我一般是每天早上一次性拉取过去24小时的数据然后本地做过滤这样既不会触发限制也能保证数据完整性。还有一个细节HN的评论区往往比原文更有价值。很多技术讨论的精华都在评论里特别是一些资深开发者的经验分享。所以我在整理日报时如果某个条目的评论区有高质量讨论会单独标注出来提醒读者去看评论。2.3 国内AI生态的跟踪策略HackerNews对国内AI生态的覆盖很有限所以必须单独建一套跟踪机制。我的做法是盯住几个关键节点国产大模型的官方发布渠道、主流技术社区的热榜、以及几个活跃的开发者群组。以GLM为例它的更新节奏、新功能发布、API变化都会直接影响国内开发者的技术选型。所以我会把GLM的官方更新页加入每日必看列表一旦有更新就第一时间整理进日报。类似地其他国产模型的重要动态也会按同样的方式处理。这里有个经验不要只盯官方渠道。很多有价值的信息其实来自开发者的实际使用反馈——比如某个新功能上线后社区里有人踩了坑、有人发现了隐藏用法这些内容往往比官方文档更有参考价值。所以我会同时关注几个活跃的技术社区和开发者群组把其中的高质量讨论也纳入日报素材。3. 从原始素材到可读日报筛选与结构化的具体手法3.1 筛选标准什么值得进日报收集到原始素材之后下一步是筛选。这一步最考验判断力因为不是所有技术新闻都值得进日报。我给自己定了三条筛选标准第一条是技术相关性。这条内容是否涉及AI、LLM、Agent、开发工具等核心方向如果只是泛科技新闻比如某公司发布了新手机那就不在日报范围内。第二条是信息增量。这条内容是否提供了新的信息如果只是对已知事件的重复报道或者只是观点评论而没有实质信息那就不值得占日报的篇幅。第三条是可操作性或可参考性。这条内容是否对读者的实际工作有参考价值比如一个新的开源框架、一个实用的工具更新、一个值得学习的工程实践这些都有明确的参考价值而纯粹的理论探讨或者行业八卦参考价值就相对有限。这三条标准看起来简单但实际操作中需要不断校准。我的经验是宁可少而精不要多而杂。一份日报如果有20条内容读者可能一条都记不住如果有5条高质量内容读者反而会认真看完。3.2 结构化的三个层次筛选完之后下一步是结构化。我把日报的结构分成三个层次标题层、摘要层和详情层。标题层就是每条资讯的一句话标题要求信息密度高、一眼能看懂。比如「GLM发布新版本推理速度提升40%」就比「GLM有新更新」要好得多。标题层的目标是让读者扫一眼就知道这条资讯值不值得细看。摘要层是每条资讯的2-3句话概括要求说清楚是什么、为什么重要、对谁有用。比如「GLM新版本在推理速度上有明显提升官方数据显示在同等硬件条件下吞吐量提升40%。对于需要大规模部署LLM的团队来说这意味着推理成本可能显著下降。」详情层是可选的只对特别重要的资讯展开。详情层可以包括技术细节、使用示例、相关链接等。但详情层不宜过多否则日报会变得冗长失去「日报」的意义。3.3 排版与可读性排版这件事看起来是小事但对日报的阅读体验影响很大。我试过几种不同的排版方式最后固定下来一套规则每条资讯之间用空行分隔不要挤在一起关键信息加粗方便快速扫读链接统一放在末尾不要穿插在正文中控制每条资讯的长度摘要层不超过3句话详情层不超过5句话还有一个细节日报的开头要有一句话导读告诉读者今天最值得关注的是什么。这句话不需要长但要有信息量。比如「今天最值得关注的是GLM的新版本发布推理速度提升明显另外HN上有一个关于Agent内存管理的讨论很有深度。」4. 工具链与自动化哪些环节可以交给机器4.1 信息采集的自动化信息采集是日报流程中最适合自动化的环节。我的做法是用脚本定时拉取各个信息源的数据然后统一存储到一个本地数据库里。这样每天早上只需要打开数据库就能看到过去24小时的所有新内容。采集脚本的核心逻辑不复杂对每个信息源调用对应的API或抓取页面解析出标题、链接、摘要、时间等字段然后存入数据库。难点在于不同信息源的数据格式不一样需要针对每个源写单独的解析逻辑。注意抓取网页内容时要遵守目标网站的robots.txt规则不要高频请求。对于有API的信息源优先使用API而不是抓取页面。4.2 初筛的自动化初筛也可以用脚本完成。我的做法是维护一个关键词列表对采集到的每条内容做关键词匹配匹配到的进入待选池没匹配到的直接丢弃。关键词列表需要定期更新因为技术热词变化很快。除了关键词匹配还可以用一些简单的规则做初筛。比如排除特定域名比如纯商业推广的网站、排除特定标题模式比如「XX公司获得XX融资」这类纯商业新闻、优先保留特定来源比如官方博客、技术社区热帖。4.3 人工不可替代的环节虽然采集和初筛可以自动化但筛选和结构化这两个环节目前还很难完全交给机器。原因很简单判断一条技术资讯的价值需要理解技术背景、了解读者需求、评估信息增量这些都需要人的判断。我的做法是机器做初筛人做终筛。机器把候选内容从几百条压缩到几十条人再从这几十条里挑出最终的5-10条。这样既保证了效率又保证了质量。5. 持续运营的关键节奏、反馈与迭代5.1 固定节奏比灵感更重要做日报最怕的是「今天太忙了先不做了」。一旦断更再捡起来就很难。所以我的第一条经验是固定节奏雷打不动。我给自己定的规矩是每天早上9点之前必须发出当天的日报不管内容多少、质量如何。为了做到这一点我把日报的制作流程拆成了几个固定的时间段早上7点到7点半采集和初筛7点半到8点筛选和结构化8点到8点半排版和发布。每个时间段的任务是固定的不需要临时决策这样执行起来阻力最小。5.2 读者反馈是最有价值的输入日报做了一段时间之后我开始收到读者的反馈。有些反馈是关于内容选择的——比如「最近Agent相关的内容有点少」有些是关于排版格式的——比如「链接能不能统一放在末尾」还有些是关于深度的——比如「这条资讯能不能展开讲讲」。这些反馈非常有价值因为它们直接反映了读者的真实需求。我的做法是把反馈分类记录定期回顾。内容选择类的反馈会直接影响我的关键词列表和信息源配置排版格式类的反馈会直接调整日报的模板深度类的反馈会让我在后续的日报中增加详情层的比重。5.3 定期迭代信息源和关键词技术领域的变化很快信息源和关键词也需要定期迭代。我的做法是每个月做一次回顾看看过去一个月里哪些信息源贡献了最多高质量内容哪些关键词命中了最多有价值资讯然后据此调整配置。比如最近几个月Agent相关的资讯明显增多我就把Agent相关的关键词从几个扩展到了十几个覆盖了Agent框架、Agent安全、Agent内存管理等细分方向。同时我也新增了几个专门跟踪Agent技术的博客和社区。6. 踩过的坑与实操心得6.1 信息过载贪多嚼不烂最开始做日报的时候我恨不得把当天所有技术新闻都放进去结果日报越做越长读者越来越少。后来才明白日报的价值不在于覆盖多少信息而在于帮读者节省多少时间。一份好的日报应该让读者花3分钟就能了解当天最重要的技术动态而不是花30分钟去读一堆无关紧要的内容。所以现在的日报我严格控制条数一般不超过8条每条不超过3句话。如果某天确实有特别重要的内容我会单独写一篇深度解读而不是塞进日报里。6.2 来源单一视野受限有一段时间我的日报几乎全是HackerNews的内容读者反馈说「太英文社区了国内的内容太少」。这让我意识到信息源的多样性直接决定了日报的视野。后来我增加了国内技术社区、国产大模型官方渠道、以及几个中文技术博客的信息源日报的覆盖面明显改善。6.3 缺乏观点只是搬运工最开始我的日报就是纯粹的资讯搬运把标题和链接列出来就完事了。后来发现读者真正需要的不是链接而是判断——这条资讯为什么重要、对谁有用、值不值得花时间看。所以现在的日报我会在每条资讯后面加一句简短的点评告诉读者这条资讯的价值在哪里。6.4 工具选型够用就好在工具选型上我走过一些弯路。最开始想搭一套完整的自动化系统结果花了两周时间写代码日报反而断更了。后来想明白了工具是手段不是目的。现在的工具链很简单一个采集脚本、一个本地数据库、一个Markdown模板够用了。环节工具说明信息采集Python脚本 API定时拉取各信息源数据数据存储SQLite轻量级够用初筛关键词匹配脚本简单规则快速过滤终筛与结构化人工 Markdown核心环节不自动化发布Markdown模板统一格式快速排版7. 关于AI资讯日报的一些个人体会做日报这件事最大的收获其实不是日报本身而是被迫养成的信息处理习惯。因为每天都要筛选和整理信息我不得不去思考什么信息是重要的什么信息是噪音怎么用最短的时间获取最有价值的信息这套思考方式反过来也影响了我的技术学习和工作方式。另外一点体会是日报的质量取决于筛选的质量而不是收集的数量。我见过很多人做信息聚合恨不得把所有能抓到的内容都放进去结果读者根本看不完。真正有价值的日报是帮读者做减法而不是做加法。最后分享一个小技巧如果你也在做类似的信息聚合不妨先坚持做一个月不要追求完美先把流程跑通。一个月之后回头看你会发现自己对信息的判断力明显提升了而且会自然形成一套适合自己的信息处理流程。这比任何工具和方法论都管用。