北京
每天早上，科技编辑的“信息早课”已经变成一场重复轰炸——五六个应用刷下来，其实就三件事，穿着不同标题的外衣轮番出现。不是漏了什么，而是同一段新闻被包装出五个版本，消耗的不只是时间，更是注意力带宽。当“今天有什么新事”变成“这标题昨天已经见过”，早晨的阅读已经从获取信息退化成做减法。
这不是某一家媒体的锅。媒体编辑按自己的角度写标题太正常了，但读者面对的是信源矩阵：Google News、Reddit、X、几家新闻App，再加几封电子邮件摘要。每个渠道都觉得自己提供了筛选价值，可叠加在一起就成了复读机。更折腾人的是，同样的结论被不同标题伪装成独立报道，让人忍不住各点一遍，点完才发现讲的还是那件事。
试过几家AI聚合工具，要么免费额度少得可怜，要么数据全走云端API，隐私和自由度双双打折扣。于是回头找自己能掌控的方案，在 r/selfhosted 发现了 MuckScraper——一个开源项目，能自己指定信源，自动对重复报道做聚类，再把同主题的若干篇文章扔给本地大语言模型生成一条摘要。整套流程跑在本地硬件上，不开云端。
部署比想象中顺畅，基本开箱即用，但对个人工作流来说还没到完美。它的价值在于把“人工过滤重复”这件事交给了机器，而且过程透明可定。选了哪些 RSS 源、聚类阈值怎么设、用哪个本地模型做摘要，都可以自己调。第一次看到它把三个科技媒体对三星新表的报道压成一条要点时，那种“终于不用手动比对标题了”的爽感很实在。
不过，本地 LLM 的摘要质量受限于模型大小，偶尔会丢一些细节，比如参数表里某个传感器规格，或者文章的微妙评价语气。好处是响应快、零延迟、不依赖网络，大早上断网也能跑。如果愿意投入时间调 Prompt 和模型，摘要完全可以做到只留干货，去掉那些“据外媒报道”的套娃开场。
MuckScraper 不代表新闻消费的终极答案，但它提供了一个很清晰的方向：信息筛选的控制权应该回到用户手里。不是把五个 App 的重复推送硬塞过来，而是先帮你去重，再让你决定看什么。对每天早上被同样三条新闻追着跑的人来说，这个思路本身就已经足够解压。
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