每天刷 2 小时信息流，这件事可以停了。

我把 7 个信息源交给 AI 持续收集，从海外新闻、GitHub 一路盯到 Reddit 和国内平台。

每天早上，它会交回一份整理好的选题报告，我只负责判断哪些值得写。

第一层：海外媒体，找到消息源头

第一层是海外科技、商业和财经媒体。这里争取的是时间差，但速度不能替代核实。

Bloomberg、Reuters、TechCrunch、The Verge、Forbes，以及其他行业媒体，都可以放进监控范围。

不少后来出现在国内互联网的 AI 新闻、融资消息和产品变化，最初来自这些媒体。等信息被翻译、整理，再传到国内平台时，可能已经被讲过很多遍。

我会优先使用 RSS 获取更新，再让 AI 统一整理。遇到没有公开 RSS、存在付费墙或无法稳定访问的媒体，就改用官方新闻页、Google News RSS 或公开搜索结果。仍然拿不到时，直接标记“无法获取”，不让模型凭空补内容。

每天进入系统的信息可能有几十条。我不会全部阅读，而是先按自己的内容方向过滤，再打开原始链接核对真正值得研究的部分。

第二层：GitHub Trending，看开发者把时间花在哪里

新闻告诉你发生了什么，GitHub 更靠近事情正在发生的地方。不少 AI 工具和开源项目还没有成为新闻，代码与 Demo 已经先出现了。

我会让 AI 每天查看 GitHub Trending，整理项目名称、用途、热度变化和近期更新，再回答一个问题：

> 这个项目放进我的工作场景，可以替我完成什么？

这一步会把“今天又火了一个仓库”变成具体选题。如果项目真的值得关注，我还会自己安装或试跑。只看 README，最多能写一篇项目介绍；跑过一遍，才有资格谈它是否好用、节省了多少时间，以及适合什么人。

第三层：Hacker News，看技术圈在争论什么

项目出现以后，我会继续看 Hacker News。

这里有大量工程师、创业者和科技从业者。很多东西还没进入普通用户视野，技术圈已经开始讨论它的价值、缺陷和应用场景。不过，Hacker News 的讨论往往很专业，原样搬回来没有多少意义。

以我会加一条筛选条件：只保留与普通 AI 用户、内容创作者、职场人或小团队有关的部分。我更关心技术变化可能影响谁、解决什么问题，以及为什么有人反对，简单的帖子摘要用处不大。

第四层：Product Hunt，看技术如何变成产品

如果说 GitHub 看的是开发者正在做什么，Product Hunt 更接近“这些能力被做成了什么产品”。

我会让 AI 整理近期热门产品，记录名称、用途、发布时间、榜单表现和原始链接。

筛选时只问一件事：

> 它能不能替我或读者完成一件原本需要亲手做的事？

如果答案是否定的，排名再高也可以跳过。否则很容易陷入“每天发现十个新工具，工作方式却毫无变化”的循环。榜单热度只能说明产品在某个时间段受到关注，不能直接证明它好用，更不能证明它会长期存在。

第五层：Reddit，看普通用户用完以后怎么说

产品出现后，我更关心它有没有真实用户，以及用户用了以后发生了什么。

AI 方向可以关注 r/LocalLLaMA、r/artificial；SaaS 和商业方向可以看 r/SaaS、r/Entrepreneur、r/ProductManagement 与 r/SideProject。

Reddit 的价值在于过程。有人会公开怎样找到第一批用户，也有人记录产品做了几个月后的收入、失败原因和获客过程。这些内容比企业新闻稿更接近普通人的处境。

但社区帖子同样需要核实。个人叙述可能省略成本、夸大收入，也可能带有推广目的。适合拿来发现案例，不适合不经检查就当成结论。

第六层：国内趋势平台，判断话题是否进入中文互联网

前五层解决的是“海外正在出现什么”。接下来要看“国内呢用户开始关心什么”。

微博热搜、知乎热榜、百度热搜、36氪和掘金，可以帮助判断一个话题是否开始进入国内互联网。我会让 AI 汇总当天与 AI、科技和商业有关的上升话题，过滤娱乐内容，并解释每个话题为什么值得关注。

有些内容在海外很热，到了国内却没有讨论基础；也有些话题刚进入中文互联网，搜索和提问开始增加。两种情况的内容策略完全不同。

这一层主要用来判断发布时间和本地语境，没必要继续堆更多信息。

第七层：内容与付费平台，验证用户到底需要什么

最后一层看公众号、小红书、知乎和知识付费平台。到了这里，新不新已经没有那么重要。我更想知道：中国用户愿不愿意阅读、收藏、讨论，甚至付费。

表面数据不能直接当答案。高阅读可能来自投流，高销量可能依赖成熟私域，有些爆款只适用于特定事件和账号。AI 除了整理数字，还要继续分析：内容解决了什么问题，标题承诺了什么，评论区在追问什么，热度来自选题需求还是账号影响力。

这类数据不必每天抓。一周观察几次，通常已经足够判断哪些需求正在反复出现。

七个来源，最后只合成一张选题表

这套信息雷达可以压缩成一条路径：

媒体发现信号 → GitHub 发现技术 → Hacker News 发现争议 → Product Hunt 发现产品 → Reddit 发现案例 → 国内趋势判断时机 → 内容平台验证需求

我会让 AI 在最后合并、去重，并按目标读者重新排序。每天早上收到的是一张选题表，至少包含：

- 发生了什么；

- 原始来源在哪里；

- 对目标读者有什么影响；

- 适合从哪个角度写；

- 哪些事实仍需核实。

可以直接使用下面这份任务模板：

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你是我的内容研究员。请浏览指定信息源，并把结果整理成可供选题的研究报告。

【内容领域】
[填写]

【目标读者】
[填写]

【信息源】
[填写具体网址、RSS、榜单或社区]

【执行要求】
1. 优先使用官方页面、公开 RSS 或原始帖子。
2. 无法读取时，可以尝试公开搜索或可靠聚合入口。
3. 仍然无法获取时，标记“无法获取”，不要补写内容。
4. 只保留与内容领域和目标读者有关的话题。
5. 合并重复报道，尽量追溯到最初来源。
6. 区分已确认事实、个人说法和你的推测。
7. 数字、日期和专有名词必须附来源链接。

【输出格式】
先列出成功获取和无法获取的信息源。

再按以下字段输出候选话题：
- 标题
- 发生了什么
- 对目标读者的价值
- 建议切入角度
- 原始来源
- 仍需核实的信息

最后选出今天最值得继续研究的 3 个主题，并说明排序理由

先跑一次，比先研究一整套自动化工具更重要。

第一次结果通常不会完美。你需要删掉无关信息，指出哪些来源不可信，再让 AI 记住筛选标准。流程稳定以后，才值得设置定时任务。