做AI博客的人都有一个痛点：AI资讯更新太快，要追所有重要动态，每天要花大量时间刷各种渠道。老达最近用Claude搭了一个半自动的AI资讯收集工作流，大幅减少了信息收集的时间。今天分享给大家。
工作流的目标
每天早上起来，能看到一份整理好的AI资讯摘要，包含：昨天最重要的AI新闻、值得深入写的选题、相关链接。这样老达只需要判断写不写，而不是找在哪。
信息源选择
老达选了以下几个核心信息源：英文方面有AI Twitter（X）、Hacker News、Reddit r/MachineLearning、各大模型公司官博；中文方面有36氪AI频道、量子位、机器之心、少数派AI标签；还有RSS订阅的几个高质量AI Newsletter。
收集工具
用Feedly统一订阅RSS源，每天自动聚合文章。Twitter/X的内容用Readwise Reader做高亮保存（手动挑选重要推文）。
Claude处理环节：核心步骤
把当天Feedly里标记的文章链接和Readwise保存的内容，统一整理成一个文本，然后用以下prompt让Claude处理：
你是一个AI资讯编辑，帮我分析以下今天收集到的AI相关内容。请：1. 提取3-5条最重要的新闻，每条用2-3句话概括要点；2. 基于这些新闻，推荐2-3个适合我博客的文章选题（我的博客面向普通中文用户，风格通俗易懂）；3. 标注哪些内容有时效性、需要尽快写。内容如下：[粘贴今天收集的内容]
Claude会给出一份结构化的资讯摘要和选题建议，整个过程5分钟以内。
效果怎么样？
用了一个月，信息收集的时间从每天约1小时压缩到20分钟左右。更重要的是，选题质量提升了——因为Claude帮老达做了第一层筛选，把有意思但没价值的资讯过滤掉，只留有话说、读者也关心的内容。
可以进一步自动化吗？
完全自动化（定时运行、自动发邮件给自己）理论上可以做，用Zapier或者Make.com可以串联各个工具。老达目前还是保持半手动，因为筛选资讯的过程本身也是保持对行业感知的方式，完全交给机器反而会失去这部分价值。你有没有类似的信息管理工作流？欢迎评论区分享。
