feeds.fun

用标签和 AI 评分,让新闻阅读更聪明

feeds.fun 是一个基于 Python 的开源新闻阅读器,核心特色是结合标签分类、智能评分和 LLM(大语言模型)来过滤和推荐内容。它解决的是传统 RSS 阅读器信息过载、缺乏个性化排序的问题。用户可以通过标签组织订阅源,系统根据阅读行为和内容特征为每篇文章打分,并利用 LLM 生成摘要或进行深度分析,帮助用户快速筛选高价值信息。项目处于早期阶段,代码结构清晰,适合开发者二次开发或集成到自己的信息流处理流程中。

开源 free 开源模型
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 384
维护状态 活跃
是否开源
定价模式 free

项目数据

分类开源模型
开发团队Tiendil
所属国家
官网地址
定价模式free
价格说明开源项目,本地部署,免费使用
访问状态
是否开源
开源协议NOASSERTION
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 384
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-03-29 00:00:00
最近更新2026-08-03 00:00:00
维护状态活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数0

核心亮点

  • 引入 LLM 生成摘要,快速把握文章要点
  • 标签+评分机制,实现个性化内容过滤
  • Python 实现,易于扩展和定制

不足之处

  • 早期项目,功能完整性和稳定性待验证
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 个人高效阅读 RSS 订阅源
  • 构建自定义新闻聚合服务
  • 研究 LLM 在信息过滤中的应用

替代项目

Miniflux、FreshRSS、Tiny Tiny RSS

项目介绍

feeds.fun 是一个开源模型领域的开源项目,官方简介:News reader with tags, scoring, and LLM。项目使用 Python 开发,在 GitHub 上获得 384 星标。

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