Sift

自动从你关注的信息源收集内容，用 AI 生成结构化摘要，投递到你常用的平台。

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背景

你是否也有这样的困扰：

• 技术从业者：关注的工程博客、开源动态分散在十几个站点，英文内容读得慢，每周花几小时浏览不现实
• 研究人员：论文、行业报告、领域新闻散落各处，想追踪却总错过关键更新
• 内容创作者：需要持续跟踪行业趋势和热点，手动刷新效率太低
• 商务人士：行业资讯、竞品动态、政策变化淹没在信息洪流里，找不到重点

核心问题：信息源分散 + 语言障碍 + 时间有限 = 被动错过重要内容。

Sift 的思路：选定你的信息源 → 自动抓取 → AI 生成结构化摘要 → 投递到你常用的平台。数据源、处理逻辑、投递渠道完全解耦，按需扩展，不做大而全，做小而精。

架构

Sources ──▶ Pipeline ◀──▶ KnowledgeStorage ◀──▶ Channels
                                ▲
                                │
                                ▼
                             Web UI

所有组件围绕 KnowledgeStorage（knowledge.db）交互，Pipeline 负责抓取、去重、摘要、投递。

→ 完整架构设计

快速开始

git clone <repo> && cd sift
pip install -r requirements.txt
cp .env.example .env
vi .env              # 填入 API_KEY 等配置
python3 sift/cli.py run   # 生成第一期周报

容器部署（Podman / Docker）：

podman build -t sift:latest .
podman run --rm --env-file .env \
  -v ./feeds.json:/app/feeds.json:ro \
  -v ./output:/app/output \
  -v ./knowledge:/app/knowledge \
  sift:latest run

可选 Web UI：

pip install -r requirements-ui.txt
streamlit run app.py

→ 部署指南（GitHub Actions / 容器 / Android / 配置详解）

文档

文档	内容
架构设计	三层管道、反馈系统、知识积累、实现方案
部署指南	GitHub Actions、本地运行、Android、配置、订阅源管理
竞品对比	与 RSSHub / Folo / ClawFeed 等项目的对比

Documentation (English)

Document	Content
Architecture Design	Three-layer pipeline, feedback system, knowledge accumulation, implementation details
Deployment Guide	GitHub Actions, local running, Android, configuration, subscription source management
Competitive Analysis	Comparison with RSSHub / Folo / ClawFeed and other projects

测试

python tests/test_all.py          # 运行全部测试
python tests/test_all.py storage  # 只运行 storage 组
python tests/test_all.py config   # 只运行 config 组

许可

MIT