zenfeed 是你的 AI 信息中枢。它既是智能 RSS 阅读器，也是实时"新闻"知识库，更能成为帮你时刻关注"指定事件"，并呈递分析报告的私人秘书。
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Note
DeepWiki 的描述并不完全准确
epub2rss: 把 epub 电子书转成每日更新一个章节的 RSS Feed，join waitlist
RSS（简易信息聚合）诞生于 Web 1.0 时代，旨在解决信息分散的问题，让用户能在一个地方聚合、追踪多个网站的更新，无需频繁访问。它将网站更新以摘要形式推送给订阅者，便于快速获取信息。
然而，随着 Web 2.0 的发展和社交媒体、算法推荐的兴起，RSS 并未成为主流。Google Reader 在 2013 年的关闭便是一个标志性事件。正如张一鸣在当时指出的，RSS 对用户要求较高：需要较强的信息筛选能力和自律性来管理订阅源，否则很容易被信息噪音淹没。他认为，对于大多数用户而言，更轻松的"个性化推荐"是更优解，这也催生了后来的今日头条和抖音。
算法推荐确实降低了信息获取的门槛，但其过度迎合人性弱点，往往导致信息茧房和娱乐化沉溺。如果你希望从信息流中获取真正有价值的内容，反而需要更强的自制力去对抗算法的"投喂"。
那么，纯粹的 RSS 订阅是否就是答案？也不尽然。信息过载和筛选困难（信息噪音）依然是 RSS 用户面临的痛点。
孔子说凡事讲究中庸之道。我们能否找到一种折中的办法，既能享受 RSS 主动订阅带来的掌控感和高质量信源，又能借助技术手段克服其信息过载的弊端？
试试 zenfeed 吧！AI + RSS，或许是这个时代更优的信息获取方式。zenfeed 旨在利用 AI 的能力，帮你自动筛选、总结你所关注的信息，让你在信息洪流（Feed）中保持禅定（Zen）。
参考文章：AI 复兴 RSS ？ - 少数派
专为 RSS 老司机 🚗
- 你的 AI 版 RSS 阅读器（配合 zenfeed-web 使用）
- 可作为 RSSHub 的 MCP Server
- 可自定义可信 RSS 数据源，打造速度超快的个人 AI 搜索引擎
- 功能与 Feedly AI 类似
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专为 万物追踪 替代品寻觅者 🔍
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专为 信息焦虑症患者 (比如我) 😌
- 如果你对频繁刷信息流感到疲惫，试试简报功能。每日定时收取指定时段的 AI 简报，一次性、总览式地高效阅读，告别上下文切换的隐性成本。啊哈有点文艺复兴的意味是吗 ✨
- "zenfeed" 是 "zen" 和 "feed" 的组合，意为在 feed（信息洪流）中，愿你保持 zen（禅定）。
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专为 开发者 🔬
- 管道化处理机制: 类似 Prometheus 的 Relabeling，zenfeed 将每篇内容抽象为标签集，你可以在管道的每个节点，通过自定义 Prompt 对标签进行处理（评分、分类、摘要、过滤等）。
- 灵活编排: 基于处理后的标签，你可以自由地进行查询、过滤、路由和通知，赋予了 zenfeed 浓厚的工具化、个性化色彩。详情请见 Rewrite Rules。
- 开放的 API:
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Important
zenfeed 默认使用 硅基流动 提供的模型服务。
最快 1 分钟拉起服务。
# 下载配置文件
curl -L -O https://raw.githubusercontent.com/glidea/zenfeed/main/docker-compose.yml
# 启动服务 (请替换你的 API_KEY)
API_KEY="sk-..." docker-compose -p zenfeed up -d# 下载配置文件
Invoke-WebRequest -Uri "https://raw.githubusercontent.com/glidea/zenfeed/main/docker-compose.yml" -OutFile "docker-compose.yml"
# 启动服务 (请替换你的 API_KEY)
$env:API_KEY = "sk-..."; docker-compose -p zenfeed up -d🎉 部署完成！ 访问 http://localhost:1400
Warning
- 如果将 zenfeed 部署在 VPS 等公网环境，请通过
http://<你的IP>:1400访问，并确保防火墙/安全组已放行1400端口。 - 安全提示： zenfeed 尚无认证机制，将服务暴露到公网可能会泄露您的
API_KEY。请务必配置严格的安全组规则，仅对信任的 IP 开放访问。
- 从 Follow 迁移，请参考 migrate-from-follow.md。
- 添加后 zenfeed 需要访问源站，请保证网络畅通。
- 添加后请稍等几分钟，等待内容抓取和处理，尤其是在模型有严格速率限制的情况下。
以 Cherry Studio 为例，配置 MCP 并连接到 Zenfeed，见 Cherry Studio MCP。
默认地址
http://localhost:1301/sse
页面暂时没法表达 zenfeed 强大的灵活性，更多玩法请查阅配置文档
我们规划了一些很 cool 的功能，欢迎查看 Roadmap 并提出你的建议！
使用问题请优先提 Issue，这能帮助到有类似问题的朋友，也能更好地追踪和解决问题。
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有好玩的 AI 工作也请联系我！
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实验性内容源 (已暂停更新)
- 版本兼容性: 1.0 版本之前不保证 API 和配置的向后兼容性。
- 开源协议: 项目采用 AGPLv3 协议，任何 Fork 和分发都必须保持开源。
- 商业使用: 商用请联系作者报备，可在合理范围内提供支持。我们欢迎合法的商业用途，不欢迎利用本项目从事灰色产业。
- 数据存储: 数据不会永久保存，默认只存储 8 天。
- 感谢 eryajf 提供的 Compose Inline Config 建议，让部署更易理解。
- 目前贡献规范尚在完善，但我们坚守一个核心原则："代码风格一致性"。
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用户责任: 您将对使用本软件的所有行为承担全部责任。这包括但不限于：
- 数据源选择: 您自行负责选择并配置要接入的数据源（如 RSS feeds、未来可能的 Email 源等）。您必须确信您有权访问和处理这些数据源的内容，并遵守其各自的服务条款、版权政策及相关法律法规。
- 内容合规性: 您不得使用本软件处理、存储或分发任何非法、侵权、诽谤、淫秽或其他令人反感的内容。
- API密钥和凭证安全: 您负责保护您配置到本软件中的任何 API 密钥、密码或其他凭证的安全。因您未能妥善保管而导致的任何损失或损害，项目作者和贡献者概不负责。
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