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📖 Liuli:一站式构建多源、干净、个性化的阅读环境
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👉 Features
- 配置化开发,自定义输入、处理、输出
- 通过机器学习识别文章并进行分类和标签化
- 暂支持公众号 / 书籍追更两种输入源
- 采集、处理后再分发,将干净的文章流向微信、钉钉、Telegram、RSS 客户端
- 将处理后的文章进行备份,导向数据库、GitHub 等处
Liuli 的愿景非常好,用户提供信息输入源,它负责处理、再分发,最终为用户呈现最感兴趣、无广告的优质内容。Liuli 很适合对内容获取稍有「强迫症」的洁癖读者,从轻芒杂志的火热能够看出有这么一批人,他们热爱高质量内容、喜欢通过 RSS / Newsletter 获取信息
👀 我不知道各位读者每天需要处理多少信息,为了维护好这个频道,我每天处理的信息量不算少。为了提高效率,我主要通过 Twitter、RSS、Newsletter 将新闻、观点等信息聚合,然后手动筛选出有价值的
👨🏻💻 即使如此熟悉这一套流程,处理完上述信息依然需要一定的时间,且需要高度集中进行信息筛选。即使推出时间不长,Liuli 无疑有着很多的可能性
🤔 我认为,Liuli 最急切解决的问题是开源、优化并解释过滤算法,以及做好「再分发」渠道连接和文档编写。希望它能够帮助到有精神洁癖的你
📘 关联阅读:在信息过载时代高效获取知识 - 我的阅读工作流分享
频道:@NewlearnerChannel
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