基于AI的RSS智能筛选系统设计与实现

1. 项目背景与核心思路

作为一名技术爱好者，我每天都会浏览Hackaday这类极客社区，但最近发现一个痛点：工作繁忙时经常会错过一些真正有价值的文章。更尴尬的是，连关于我自己项目的文章都差点漏掉。这促使我开发了一个智能化的RSS筛选系统，它能够：

• 自动抓取Hackaday的最新内容
• 通过AI模型进行个性化评分
• 将优质内容推送到我的邮箱
• 提供可视化界面管理历史记录

整个项目采用Golang实现，代码已开源在GitHub仓库。下面我将详细解析这个系统的技术实现和设计思考。

2. 技术架构与核心组件

2.1 系统工作流程

这个工具的核心工作流程可以分为四个阶段：

1. 数据采集层：通过RSS订阅源获取原始文章
2. 数据处理层：清洗HTML标签并存储到数据库
3. 智能评分层：调用AI模型进行个性化评分
4. 输出展示层：生成报告并通过多种渠道推送

mermaid复制graph TD
    A[RSS订阅源] --> B[数据抓取]
    B --> C[数据清洗]
    C --> D[数据库存储]
    D --> E[AI评分]
    E --> F[邮件通知]
    E --> G[Web界面]

2.2 关键技术选型

2.2.1 RSS解析库

选用github.com/mmcdole/gofeed的原因：

• 支持多种RSS/Atom格式变体
• 活跃的社区维护
• 简单的API设计
• 自动处理编码转换等底层细节

实测中发现Hackaday的RSS源每天大约返回7-10篇文章，这个库能稳定处理这种规模的数据。

2.2.2 HTML清洗方案

使用github.com/microcosm-cc/bluemonday进行HTML净化：

• 移除所有HTML标签只保留纯文本
• 防止XSS攻击
• 减少发送给AI模型的数据量
• 提高内容可读性

特别重要的是处理掉<script>和<style>标签，避免这些无关内容影响AI评分。

2.2.3 数据库设计

最初考虑使用Ent ORM，但最终选择了