AI早报3步搭：每天5分钟看完行业动态

订了二十几个信息源，每天真正看完的不到三个。问题不在你没时间，而在于「通读」这件事本就不该由人来做。下面这套三步法，能把上百条更新压成一份 5 分钟扫完的早报，你只负责判断。

第一步：先定早报要回答的三个问题

大部分人的信息流失败，是从「我什么都想看」开始的。动手前先写下早报必须回答的问题，比如：

1. 本周行业里有没有影响我所在赛道的变化？

1. 有没有能直接用在我当前项目上的新工具或新方法？

1. 有没有值得记下来、下季度可能用得上的信号？

每条信息最终都要能挂到这三个问题上，挂不上的直接丢。这一步决定了后面提示词怎么写——你不给模型「我的关注点」，它只会回你一份谁都不得罪的泛泛摘要。

输出格式也提前定死：每条两行，第一行是事实（不超过 40 字），第二行是「与我何干」。格式看着死板，但它逼你从「阅读」切到「审核」。

第二步：把所有源收进一个入口

在 8 个 App 之间来回切，是信息流最大的隐形损耗。做法是把它们统一转成可批量处理的文本流：

• 博客与媒体用 RSS，集中导进一个 OPML 文件；

• Newsletter 用邮箱转 RSS 的服务，归到同一个阅读器；

• 播客和视频，用本地转写工具出文字稿；

• 公众号这类封闭源，用 RSS 生成服务做桥接。

源不要贪多，10~15 个足够。宁可少而精，也不要每天生成 300 条待处理项——那只是把焦虑换了个地方存放。

第三步：两级过滤，先把钱省下来

新手最容易犯的错，是拿最贵的模型去读所有原始文章。正确顺序是：

先规则过滤。 按来源权重、关键词黑名单、标题重复度，砍掉广告、软文和同一事件的重复报道。这一层几乎零成本，通常能砍掉一半以上。

再模型打分。 给剩下的每篇打一个 0~10 的相关性分，评分标准就是你第一步写下的那三个问题。打分用便宜的小模型就够，只把分数最高的 8~10 篇交给更强的模型写摘要。

摘要提示词里加两条硬约束：只写原文出现过的内容；出现具体数字时保留原文表述。这一步能挡掉大部分幻觉。

把它推到「你一定会看」的地方

早报生成得再漂亮，躺在没人打开的文件夹里就是零。固定在早上 7:30 前，推到微信文件传输助手、飞书或邮箱——选那个你起床后一定会点开的地方。

每条保留原文链接，方便随时回溯。真正值得展开的那两三条，再花 10 分钟读原文，这才是人该干的活。

三个容易翻车的点

幻觉。 摘要必须附链接，涉及数字和结论的条目，扫一眼原文再信。宁可漏，不可错。

重复。 同一件事往往有五六家媒体在写，用标题相似度或向量做合并，否则早报会被同一新闻占满。

越读越窄。 全是自己挑的源，慢慢就只剩回音壁。留 20% 的额度给随机源或圈外账号，让早报偶尔带来一点意外。

搭一次大概两三个小时，之后每周花十分钟调关键词和源。真正省下的不是每天那半小时，而是你不再需要靠「刷」来获得安全感。