介绍第一个 vibe coding 项目：ClawFeed——AI 阅读解决信息焦虑
我在 Twitter 上 follow 了 5000 人。
每天花 2 小时刷 feed，重要的还是漏了。
直到我让 Agent 替我读完所有人的推文。
现在每天只花 5 分钟。
这就是 ClawFeed(https://github.com/kevinho/clawfeed/) 🦞
试过 RSS、Pocket、Newsletter——
全是把信息从一个地方搬到另一个地方。
问不是信息太多，是筛选成本太高。
每一条"要不要点开"的判断，都在消耗注意力。
ClawFeed 的解法：AI 全量阅读，你只看精华。
每 4 小时：自动生成结构化简报
每天：5000 条 → 20 条精华摘要
标记任意内容 → AI 秒级深度分析
格式： + 原。
不是"业界讨论"，是" 说了什么"。
跑了 10 天的真实数据：
Before → After：
2 小时刷 feed → 5 分钟看摘要
收藏 500 篇读 5 篇 → 标记后 AI 直接分析
100% 噪声暴露 → AI 过滤 95%
总觉得错过 → 重要的自动浮出来
54 份结构化简报，零漏读。
怎么做的：
零框架依赖——Node.js 原生 HTTP + better-sqlite3。 不到 50MB 内存。
从 v0（Telegram 推 Markdown）→ v0.5（OAuth 多用户 Dashboard），4 个版本迭代。
作为 OpenClaw Skill + Zylos Component 双发布，一行命令安装。
开源：
http://github.com/kevinho/clawfeed ⭐MIT 协议，clone 就能跑。
在线版：
http://clawfeed.kevinhe.io无需注册，打开即用。
少刷多知。
Built by
&
@aigc1024
我在 Twitter 上 follow 了 5000 人。
每天花 2 小时刷 feed，重要的还是漏了。
直到我让 Agent 替我读完所有人的推文。
现在每天只花 5 分钟。
这就是 ClawFeed(https://github.com/kevinho/clawfeed/) 🦞
试过 RSS、Pocket、Newsletter——
全是把信息从一个地方搬到另一个地方。
问不是信息太多，是筛选成本太高。
每一条"要不要点开"的判断，都在消耗注意力。
ClawFeed 的解法：AI 全量阅读，你只看精华。
每 4 小时：自动生成结构化简报
每天：5000 条 → 20 条精华摘要
标记任意内容 → AI 秒级深度分析
格式： + 原。
不是"业界讨论"，是" 说了什么"。
跑了 10 天的真实数据：
Before → After：
2 小时刷 feed → 5 分钟看摘要
收藏 500 篇读 5 篇 → 标记后 AI 直接分析
100% 噪声暴露 → AI 过滤 95%
总觉得错过 → 重要的自动浮出来
54 份结构化简报，零漏读。
怎么做的：
零框架依赖——Node.js 原生 HTTP + better-sqlite3。 不到 50MB 内存。
从 v0（Telegram 推 Markdown）→ v0.5（OAuth 多用户 Dashboard），4 个版本迭代。
作为 OpenClaw Skill + Zylos Component 双发布，一行命令安装。
开源：
http://github.com/kevinho/clawfeed ⭐MIT 协议，clone 就能跑。
在线版：
http://clawfeed.kevinhe.io无需注册，打开即用。
少刷多知。
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