Github · GitHub Repository Radar
shawnxie94 infinitum
基于RSS的资讯聚合工作台
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Infinitum 是自托管的资讯聚合工作台，用来完成 RSS 抓取、正文补抓、AI 摘要分析、事件归组、AI 日报生成等信息处理。目标是对日益膨胀的个人信息流进行必要但保守的预处理，提高信息获取效率。
- 多源 RSS 同步与正文补全：支持多源订阅、源级并发控制、每源处理上限；当 RSS 自带内容不足时，会按阈值自动抓取正文。
- 信息源与分组管理：支持新增、编辑、删除信息源，自动解析 RSS 元数据；按分组筛选与排序，并支持 OPML 导入/导出。
- 源级处理开关：每个信息源可独立控制启用状态、AI 解析、是否参与聚合与聚合检测。高噪声源可以继续保留在抓取范围内，但仅入库不参与后续聚合。
- 规则过滤与复核：抓取阶段按黑名单、低信号标题、低信号 URL、正文质量等规则打分；被过滤的内容进入后台复核列表，可手动恢复、过滤或重新处理。
- AI 摘要与分析：支持标题翻译、摘要生成、内容质量判断、事件结构化分析；不同类型的 Prompt 可绑定不同的模型 API 配置。
- 事件归组：把描述同一事件的多条内容合并为 cluster，先用事件签名做快速匹配，再交由 AI 判定；减少信息流中的重复噪声。
- 信息流浏览：按系统收录时间、原文发布时间、来源、分组、标题关键词筛选；按时间或推荐评分排序；聚合内容与单条内容混合展示。
- AI 日报：基于当天候选内容生成结构化日报，支持草稿与发布状态切换、公开页面与 RSS 订阅、以及 Markdown 导出。
- 后台任务与观测：Web 负责入队，Worker 负责异步执行；任务支持定时调度、监控、取消、重试、阶段耗时、AI 调用拆分、进度标签、任务时间线和最近运行记录。
flowchart LR
A["配置来源、模型和 Prompt"] --> B["Worker 拉取 RSS"]
B --> C["规则过滤与正文补抓"]
C --> D["AI 摘要与事件分析"]
D --> E["事件归组与摘要生成"]
E --> F["公开信息流与 RSS"]
F --> G["后台复核、监控与人工调整"]
E --> H["AI 日报生成"]
H --> J["发布为公开日报、RSS 与 Markdown 导出"]
Android 手机端 RSS 阅读可使用 readrops-lumina，安装包，支持快速采集内容到 Lumina。
cp docker-compose.yml.example docker-compose.yml
docker compose pull
docker compose up -dWorker 默认限制为 0.50 核，避免后台任务打满宿主机 CPU。需要调整时，在 compose 同目录的 .env 或 shell 环境中设置：
WORKER_CPUS=0.75在 docker-compose.yml 中至少替换以下值：
ADMIN_PASSWORD：管理员登录密码ADMIN_SESSION_SECRET：Session 签名密钥SITE_URL：生产环境建议设置为实际访问域名，用于 RSS 中的站点与订阅链接
启动后访问：
- Web：http://localhost:3001
- 管理员登录：http://localhost:3001/login
- 管理后台：http://localhost:3001/admin
- AI 日报：http://localhost:3001/daily
npm install
cp .env.example .env
npm run prisma:generate
npm run db:setup
npm run dev # 终端 1：Next.js 开发服务
npm run worker # 终端 2：后台任务 Worker数据库结构由 prisma/schema.prisma 定义，SQLite schema snapshot 由
npm run schema:generate 生成。setup-sqlite.mjs 会幂等初始化业务表、执行已验证的
旧库结构升级，再初始化 WAL/FTS 等运行时对象。数据库升级直接集成在普通的
docker compose up -d 启动链路中，不使用 Prisma migration history，也不需要额外的
迁移容器或发布前命令。
本地默认访问 http://localhost:3000，管理后台登录入口 http://localhost:3000/login。
默认配置只在初始化阶段导入一次。系统启动并写入数据库后，运行以数据库中的配置为准，请通过后台设置页修改。
Web 只负责创建任务，真正执行抓取、AI 分析、归组和日报的是 Worker。请先确认 worker 服务在运行。
docker compose ps
docker compose logs -f worker默认 Compose 端口映射是 3001:3000，宿主机应该访问 http://localhost:3001。
通常有几类原因：
- 没有可用的信息源配置
- Worker 未运行或持续异常退出
- 抓取调度未开启，且没有手动触发抓取
- 模型 API 未配置，导致 AI 能力回退，但基础抓取不受影响
- 来源内容没有变化，系统根据 RSS 缓存信息和内容哈希跳过了重复处理
建议先查看：
docker compose logs -f app worker常见原因包括：当天候选内容不足、模型 API 未配置、模型返回未通过结构化校验、输入未变化时任务被跳过。可在任务监控页查看 AI 日报生成 任务的状态、错误信息和 AI 调用统计。
MIT
Repository Radar analysis
Deterministic insights derived from public metadata and our observations — not personal testing or reviews.
Why this repository is interesting
- Maintained recently (last push 3 weeks ago).
Who should use it
- Developers working primarily with TypeScript
- Teams exploring AI tooling, agents, or ML infrastructure
Potential use cases
- Reference or evaluate TypeScript open-source approaches in this domain
- Prototype AI/agent workflows or study reference architectures
Strengths
- Recent repository activity
- README present in our index
- Declared license: MIT License
Limitations / considerations
- Insights are derived from public metadata and our observations — not a substitute for code review
What to watch
- Re-check last push, issues, and releases on GitHub before production adoption
Strong signals: Active maintenance
Source: GitHub (public metadata) + Repository Radar analysis. We do not claim ownership of third-party repositories.
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