UglyFeed
把 RSS 丢给大模型，自动过滤改写后重新订阅
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。
项目数据
使用教程
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
项目介绍
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