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7c8d03737f
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7c8d03737f |
@@ -35,11 +35,11 @@ tags:
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一开始，我是打算接住 LLM 让我快速了解产品相关的知识。但是突然觉得，既然都用 AI 了，为什么还在遵循原有的路径，一步步自己学习、理解然后教 AI 做事呢？换个思路，我只要提供需求，AI 来拆解任务。
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于是
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利用 AI 生成一套提示词，来指导我如果分析我的需求、拆解任务
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@@ -86,18 +86,18 @@ tags:
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最后简要看下最终的成果吧
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后台数据：
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## 埋点上报与用户行为分析
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之前做的都是玩具项目和公司内部平台，没怎么接触过 C 端用户行为分析。这块确实还是个挺陌生的领域。不过好在我们有万能的 AI. 在经过埋点需求分析、技术方案对比、任务拆解之后，最后采用了 Umami 平台来进行上报，并简单配置了下指标用于计算用户停留，辅助验证我们关于用户痛点的假设
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跟 MVP 导师沟通的时候，确定了验证假设的方式为：衡量用户是否点击「查看详情」按钮
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@@ -106,7 +106,7 @@ tags:
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为了方便统计，借助 umaimi 的统计功能快速实现，我只需要统计有多少比例的用户至少点击了一次「了解详情」. 具体到代码实现上，就是在「点击详情」按钮添加一个上报，上报内容包括用户的 session id, 后面在 umaimi 统计一段时间内，按钮点击事件里面，有多少独立的 session id 处以总的 uv 就可以。
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## 投放
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@@ -116,7 +116,7 @@ tags:
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尝试做了几个图投放到小红书，放几个示例图
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用的搞定设计的模版调整了下，插图是用 Gemini, 效果还可以，能很好地遵循用户指令，不过美学方面跟 MidJourney 那些还是差了一截，毕竟人家专攻的方向。提示词里面限制好风格的话出图效果还是可以的，这里后续如果有必要的话，其实也可以 AI 批量生产插图。
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@@ -1,66 +0,0 @@
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title: Search-as-a-RSS! 把任何搜索查询转换为RSS! FeedCraft 新功能速递
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date: 2025-12-22
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description: 作为 RSS 5 年忠实用户, 我非常享受 RSS 主动管理信息源给我带来的掌控感. 但是传统 RSS 订阅方式只能基于站点或者频道, 更多时候我其实是想关注某一个特定领域信息, 使用方式局限性很大. 其实最理想的方式是直接把搜索引擎的结果拿来作为信息源. 在 FeedCraft 新版本中, 我新增了一个 Search-as-a-RSS 的功能, 用户只需要使用自然语言指定好要搜索什么, 接下来就可以自动根据搜索结果生成一个 RSS 了.
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categories:
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- 技术
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- 指南
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tags:
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- 技术
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- LLM
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- AI
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## 前言
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作为 RSS 5 年忠实用户, 我非常享受 RSS 主动管理信息源给我带来的掌控感. 但是传统 RSS 订阅方式只能基于站点或者频道, 更多时候我其实是想关注某一个特定领域信息, 比如 AI 领域世界模型有什么新的新闻, 或者是想订阅一个特定的信息, 比如我关注的 xxx 歌手有没有新的巡演规划.
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这些需求通过传统 RSS 方式难以实现, 你只能定向的订阅某个新闻站点, 然后过滤一下关键词. 使用方式局限性很大. 其实最理想的方式是直接把搜索引擎的结果拿来作为信息源. 问题主要是噪声太多:
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- 搜索查询一般是按照关键词来的, 不够灵活
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- 垃圾内容农场泛滥
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- 高质量的信息很多时候是多种语言的网页, 直接阅读会很困难
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好在我们有了 AI, 很多问题有了新的解决方法. 在 FeedCraft 新版本中, 我新增了一个 Search-as-a-RSS 的功能, 用户只需要使用自然语言指定好要搜索什么, 接下来就可以自动根据搜索结果生成一个 RSS 了.
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接下来简要介绍一下流程:
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## FeedCraft 如何通过搜索结果创建 RSS
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FeedCraft 本身是一个一站式处理 RSS 的工具, 这里的搜索需要依赖第三方服务. 首发支持的搜索服务是 LiteLLM Proxy(一个 AI 服务的代理转发平台, 开源可自部署, 可以方便对接各种第三方搜索服务比如 Exa, Tavily, Plexirity, Perplexity, Brave 等等)
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以 Tavily 为例, 这个平台提供了每月 1000credits 的额度, 可以执行上百次搜索, 轻度使用绰绰有余了. 前往官网注册个账号, 生成一个 api key 即可.
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> [Tavily](https://www.tavily.com/) 是一个专为人工智能代理（AI Agents）设计的搜索引擎，旨在优化 AI 在执行任务时的信息检索过程。它不同于传统的面向人类用户的搜索引擎（如 Google 或 Bing），而是专门为 AI 系统“理解”和“查找”所需信息而构建，强调高效、准确和上下文相关的搜索结果。
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接下来到 LiteLLM 的后台, Tool - Search Tool 里面增加一个 search tool. 这里 search tool name 可以自定义, 先记下来待会在 feed craft 的设置页面需要填入.
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在 LiteLLM 后台生成一个 API KEY, Key Name 可以随便写主要是备注. 这个生成的 api key 可以用于请求 LLM, 也可以调用刚才配置的搜索工具. 确认生成后, 复制 api key.
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在 FeedCraft 后台, 设置里面配置搜索服务, 这里 API URL 是你的 LiteLLM 服务加上`/search` 后缀.
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例如你的 LiteLLM 服务部署在 `https://my-litellm.example.com`, 那么这里就填写 `https://my-litellm.example.com/search` . 工具填写刚才在 LiteLLM 后台接入 Tavily 的时候填写的 search tool name
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之后在「搜索转 RSS」页面, 输入你想查询的东西即可. 你可以直接用自然语言描述, 比如「SpaceX 的最新新闻」. 之后点击下一步即可预览搜索结果.
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你可以按需调整搜索语句. 确认没问题一直下一步, 可以保存为自定义的配方(Custom Recipe) , 就可以生成一个唯一的 RSS 链接, 在你喜欢的任意 RSS 阅读器里面查看啦
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更进一步, 你可以使用 FeedCraft 的各种 Craft 来做进一步的处理. 比如获取全文, 添加总结、翻译文章、以及调用 AI 使用自然语言对文章进行筛选等等
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总体功能就是这样啦, 欢迎试用 FeedCraft 和 Star 🌟! Have fun!
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https://github.com/Colin-XKL/FeedCraft
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@@ -320,19 +320,6 @@ Status for the jail: sshd
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`- Banned IP list: 154.216.19.42
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### 2.7 Git 代理
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一般在 `.bashrc`/`.zshrc` 中定义 `HTTP_PROXY` / `HTTPS_PROXY` 可以应对大部分场景.但是对于使用ssh 协议的git仓库 (通过ssh方式, 相较于https 的不用每次输用户名和密码. 一般对只有克隆公共仓库的时候才会用https, 其他时候对于自己的仓库我都是用ssh), 并不会走http 代理.
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这里需要在ssh config 中配置转发走代理才行. 使用`nc`(macOS等默认会预装)搭配socks代理最方便
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```ini
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Host github.com
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HostName github.com
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User git
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Port 22
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ProxyCommand nc -x 192.168.100.222:8085 %h %p
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## 3 - 进阶内容
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Reference in New Issue
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