UglyFeed

把 RSS 丢给大模型,自动过滤改写后重新订阅

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 自动化工作流 🍴 复刻 21 🐛 待处理 6 👀 关注 1
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 323
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费,需自行部署

项目预览

UglyFeed 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类自动化工作流
开发团队fabriziosalmi
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费,需自行部署
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型journalism,llm,news,newsfeed,rewriter,roleplay,rss,rss-aggregator,rss-feed,rss-reader,summarization,summarizer,translate,translation
GitHub 星标★ 323
上线时间2024-05-16 00:00:00
代码更新2026-10-31
仓库体积5.8 MB
本站数据更新2026-11-03
维护状态活跃
收录时间2026-09-15
浏览次数1

项目介绍

UglyFeed 是一个用 Python 编写的 RSS 处理流水线,核心思路是把传统订阅源交给大语言模型做二次加工。它先从多个 RSS 地址抓取文章,去重聚合后按关键词或规则过滤,再调用 LLM 对每条内容做质量评估、摘要、改写甚至翻译,最后以新的 RSS 源形式对外提供。项目定位偏实验性质,作者明确说是为了好玩、研究和学习,因此代码结构更强调可替换的模块化步骤,而不是开箱即用的产品。对想研究 LLM 在新闻聚合场景落地、或想搭一个自动改写订阅源给自己读的人来说,它提供了完整的抓取—过滤—评估—重写—输出链路,也方便替换模型和提示词做对比实验。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-15 · 当前星标 ★ 323

核心亮点

  • 覆盖抓取、聚合、过滤、评估、改写、输出完整链路,可直接跑通端到端流程
  • 模块化设计,LLM 调用和提示词可替换,适合做不同模型的对比实验
  • 支持摘要、改写、翻译等多种加工方式,能按需定制输出内容风格

不足之处

  • 项目定位为实验和学习用途,缺少生产级稳定性与运维支持
  • 文档和社区规模较小,遇到问题可参考的案例有限

适用场景

  • 搭建个人新闻订阅源,用 LLM 自动摘要和过滤低质内容
  • 研究 LLM 在 RSS 聚合与内容改写中的效果对比
  • 做多语言资讯站,自动抓取并翻译成目标语言输出

替代项目

FreshRSS、Miniflux、RSSHub

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