自从停更54321周刊后，我逐渐从"信息焦虑"中解脱出来——不再每天刷阅读器，推特也只是偶尔扫一眼。最近两个月因为二胎，连这仅剩的信息渠道也大幅缩减。
但有趣的是，我发现自己并没有因此与时代脱节，重要信息最多延迟两三天，总会通过微信群、朋友聊天或是算法推荐"自然浮现"。

这种体验让我意识到：我们根本不需要追逐所有信息，信息会自己找到需要它的人。 过去那种事无巨细的订阅和刷屏，不过是自我安慰式的信息囤积罢了。

重构信息过滤系统

既然想通了这一点，我决定对自己的信息处理系统来一次改造。趁着深夜喂奶的碎片时间，我给自建的RSS翻译器开发了一套全新的过滤机制。市面上大多数阅读器的过滤器都太过复杂——各种布尔运算、正则表达式、条件嵌套，看似强大，实则臃肿难用。

我的设计哲学是：极简至上，AI驱动。

• 关键词过滤：基础需求，快速屏蔽噪音
• AI语义过滤：这才是核心——直接用自然语言告诉AI："只保留软件开发、AI和创业相关的内容，排除所有政治和娱乐新闻"，它就能自动理解并执行。

标签化 + AI 过滤 = 精准的信息漏斗

为了让过滤更灵活，我引入了标签系统，每个订阅源可以打上多个标签（如"科技"、"中国"、"AI"）。关键在于，过滤器不仅能应用于单个订阅源，还能作用于整个标签组。

举个例子：

• 我订阅了路透社等新闻类的源，但内容太杂，于是给它们打上中国、美国、科技三个标签。
• 在“中国”标签下设置AI过滤规则："仅保留与中国经济、科技、外交相关的重要新闻，排除社会琐闻"。
• 订阅“中国”标签的聚合Feed，这样就能从路透社、彭博社、TechCrunch 等多个来源，自动整合出纯粹的中国相关高质量资讯。

这套系统的美妙之处在于：信息不是被粗暴屏蔽，而是被智能重组。我不再需要手动筛选，AI会帮我从噪声中提取信号。

下一步：从过滤到升华——AI驱动的智能日报

目前的系统虽然降低了信息负担，但这只是第一步。接下来，我准备借鉴 Kagi 的 Kite 应用，打造一个更进阶的AI日报系统：

• 不是简单的摘要汇总，而是让AI深度阅读所有内容，为每一个值得阅读的新闻点输出一篇结构清晰、观点明确的长文报告。
• 自动标注时间线、关键数据、多方观点，甚至对比不同信源的可信度。
• 支持自定义风格，比如："用简洁的要点总结"或"深入分析背景原因"。

这样一来，我不再需要逐篇阅读，而是每天花10分钟看一份高度凝练的AI简报，既能掌握全局，又能深入关键细节。
回归本质：信息是为生活服务的

这一系列改造让我重新思考信息的本质——我们获取信息，不是为了填满收藏夹，而是为了更好地决策和生活。当AI能帮我们过滤噪音、提炼精华时，我们才有更多时间专注在真正重要的事情上：比如，多陪陪家人，或者安静地写几行代码。

或许，未来的信息消费就该如此——不是我们在追逐信息，而是让合适的信息，在合适的时机，找到我们