信息流 RSS 自动化采集与聚合方案调研
我们需要为 AI 阅读机器人搭建一套底层基建。目前信息分散在 Twitter (X)、Telegram 及各类行业网站中。 你的任务: 调研并搭建一套能够将多个零散信源(推特账号、电报频道、新闻网站)自动转化并聚合成一个(或两个)统一 RSS 链接的方案。
- 信源覆盖: 必须稳定支持推特(抓取大 V 动态)、电报(公开频道内容)和普通新闻网站。
- 聚合功能: 能够实现“多合一”。例如:将 上百个不同的推特 RSS 聚合成 1 个 Super Feed 链接。
- 预算成本: 如果使用付费第三方服务,总费用必须控制在 $10/月 以内。
- 稳定性: 方案需具备较强的抗封禁能力(尤其是针对推特的反爬处理)。
请根据以下《高质量推特和网站清单》作为输入源,执行以下操作:
- 方案调研: 对比目前市面的工具(如 RSS.app 的 Bundle 功能、自建 RSSHub 实例、FetchRSS、PolitePol 或 Zapier RSS 聚合等),选择最优解。
- 原型搭建: 实际交付两个长期有效的聚合链接:
- 链接 A(推特聚合): 包含表格中“Twitter”列下的所有账号动态。
- 链接 B(网站/电报聚合): 包含表格中“Website/Telegram”列下的所有内容。
- 动态维护验证: 演示如何在该方案中快速新增一个推特地址或电报频道。
- 一份Markdown格式调研报告与使用手册: 简述选型理由(对比成本与稳定性),并详细记录如何维护该 RSS 源(新增/删除地址的步骤)。
- 两个演示链接: 两个符合上述要求的 RSS 聚合 URL。
- 演示视频: 录制一段 3-5 分钟的视频,展示:
- 一键方案的配置后台。
- 从输入一个新地址到 RSS 源更新的过程。
- RSS 输出内容的格式(确保 AI 能读取到正文或关键摘要)。