ClawFeed 完整使用指南：用 AI 帮你从信息洪流中精准"捞"出真正有价值的内容

快速摘要：ClawFeed 是一个开源的 AI 信息摘要工具，能够将 Twitter/X、RSS、HackerNews、Reddit、GitHub Trending 等多个平台的信息聚合到一起，由 AI 自动筛选并生成结构化摘要。 它支持 4 小时、每日、每周、每月四种摘要频率，提供 Source Packs 信息源共享机制和 Mark & Deep Dive 深度分析功能。你可以通过 ClawHub 一行命令安装，也可以独立部署到自己的服务器。往下看，莫潇羽@无忆研习社 将为你详细拆解这个工具的技术原理、安装配置的每一步操作，以及实际使用中的各种技巧。

为什么我们需要一个"信息防火墙"

不知道你有没有这样的体验——每天醒来打开手机，社交软件上有人在讨论最新的 AI 模型，HackerNews 上又出了一个热门开源项目，Reddit 的技术版块里有人分享了一篇深度文章，GitHub Trending 上有几个新仓库值得关注……你在这些平台之间来回切换，刷了一两个小时，回头一想，真正记住的有用信息却没几条。

这不是你的问题，这是信息时代的通病。

现代知识工作者平均每天需要处理的信息量是三十年前的数十倍，但人的注意力带宽并没有随之增加——你每天依然只有那么多"有效注意力"可以分配。当信息供给远远超出注意力的承载能力时，"信息过载"就成了一个结构性的困境。

传统的 RSS 阅读器虽然能聚合信息源，但它只是把内容堆在一起，你依然需要自己一条一条去看。RSS 解决了"信息分散"的问题，却没有解决"信息过多"的问题。你打开 RSS 阅读器，面对几百条未读消息的那种焦虑感，可能比在各平台之间来回切换还要重。

而各平台的算法推荐呢？它们越来越"聪明"——你点过什么，它就拼命给你推什么。短期来看似乎省心了，但长期下来你会发现，你的信息茧房越来越厚，视野反而越来越窄。更麻烦的是，算法推荐的核心目标是"留住你的注意力"，而不是"让你获取最有价值的信息"。这两个目标很多时候是矛盾的。

那么有没有一种方式，既能把多个平台的信息聚合到一起，又能在海量信息中自动筛选出真正重要的内容？

在这个背景下，莫潇羽（无忆研习社 www.wuyi.wiki）发现了一个思路独特的开源项目——ClawFeed。它不是简单地把信息堆到你面前，而是让 AI 帮你做了一层"预处理"：先聚合，再筛选，最后生成一份结构化的摘要报告。你要做的，只是每天花几分钟看一份精炼后的信息简报。

这个思路和传统 RSS 阅读器的本质区别在于：RSS 阅读器是信息的"搬运工"，而 ClawFeed 是信息的"筛选官"。 它把你从"被动的信息接收者"变成了"主动的信息筛选者"——你不再需要在各种平台之间疲于奔命，而是让工具替你完成信息的初步筛选工作，你只需要在筛选后的精华内容上做出最终的阅读决策。

ClawFeed 到底是什么

ClawFeed 由开发者 Kevin He 构建，是一个 AI 驱动的新闻摘要工具。项目的口号是"Stop scrolling. Start knowing."——停止无意义的刷信息流，开始真正获取知识。

"Claw"这个词的意思是"爪子"。你可以把它想象成一只灵巧的爪子，从信息的汪洋大海中精准地抓取出你真正需要的内容。

从技术架构上看，ClawFeed 做了这几件事情：

第一步是信息聚合。 它可以同时接入多个信息源——Twitter/X 上的用户动态和列表、任意 RSS/Atom 订阅源、HackerNews 的首页和热门帖子、Reddit 的任意子版块、GitHub Trending 的热门项目（支持按编程语言筛选）、任意网站的内容抓取，甚至还支持接入自定义 API 数据源和其他用户的 ClawFeed 摘要。

第二步是 AI 筛选。 聚合来的海量信息会经过 AI 的处理，按照你预设的规则和偏好，筛选出真正重要的内容，过滤掉噪音。

第三步是摘要生成。 AI 会把筛选后的内容整理成结构化的摘要报告，包含关键信息的提炼、趋势的归纳，让你在最短时间内获取最多有效信息。

ClawFeed 可以作为独立项目部署运行，也可以作为 OpenClaw 或 Zylos 的一个 Skill（技能插件）来运行，集成到更大的 AI 代理工作流中。OpenClaw 是目前非常火的一个开源 AI 代理平台，它的技能生态系统（ClawHub）中已经有数千个社区贡献的技能插件，ClawFeed 就是其中之一。

在线体验地址：https://clawfeed.kevinhe.io

项目开源地址：https://github.com/kevinho/clawfeed

莫潇羽@无忆研习社 提示：建议先通过在线体验地址感受一下 ClawFeed 的实际效果，再决定是否需要自己部署。在线版本已经预置了一些 AI 领域的信息源，可以直接查看 AI 摘要报告的呈现形式。

技术原理深度解析

要真正用好一个工具，最好先理解它背后的运行机制。下面 莫潇羽@无忆研习社 帮大家详细拆解 ClawFeed 的技术原理。

信息采集层：多源数据抓取

ClawFeed 的信息采集层是整个系统的"感知器官"。它的核心任务是从多种异构数据源中提取结构化的内容。

对于 RSS/Atom 源，这是最标准的信息获取方式。RSS（Really Simple Syndication，简易信息聚合）是一种 XML 格式的内容分发协议，大多数博客、新闻网站、技术社区都提供 RSS 输出。ClawFeed 通过解析 RSS/Atom feed 的 XML 结构，提取标题、摘要、正文、发布时间、作者等字段。这一层的技术实现相对成熟，Node.js 生态中有很多成熟的 RSS 解析库可以使用。

对于 Twitter/X，情况稍微复杂一些。Twitter 的 API 访问策略经历了多次变更，ClawFeed 支持通过用户名和列表来获取推文内容。在实际使用中，你可以关注特定的行业大佬、技术专家的账号，也可以关注你自己维护的 Twitter 列表。

对于 HackerNews，ClawFeed 通过 HackerNews 的公开 API（https://hacker-news.firebaseio.com）来获取数据。HackerNews 的 API 设计非常简洁，提供了 Top Stories、New Stories、Best Stories 等多个端点，返回的是 JSON 格式的数据。

对于 Reddit，每个子版块（Subreddit）都有对应的 JSON API 端点，比如 https://www.reddit.com/r/programming/.json 可以获取编程版块的最新帖子。ClawFeed 通过这些端点获取帖子的标题、内容、评分、评论数等信息。

对于 GitHub Trending，ClawFeed 可以抓取 GitHub 的趋势页面，获取热门开源项目的信息，包括项目名称、描述、Stars 数量、编程语言等，并且支持按语言进行筛选。

对于 网站抓取，ClawFeed 提供了直接输入网址进行内容抓取的功能。这个功能的背后是网页内容提取技术，通常包括 HTML 解析、正文提取（去除导航栏、广告、侧边栏等无关内容）、以及文本清洗等步骤。

此外，ClawFeed 还支持 自定义 API 数据源，这意味着如果你有自己的数据接口（比如公司内部的知识库 API、某个垂直领域的数据服务），也可以接入 ClawFeed 的信息采集体系中。

AI 处理层：筛选与摘要生成

信息采集完成后，真正的"魔法"发生在 AI 处理层。

ClawFeed 的 AI 处理流程可以概括为以下几个环节：

内容过滤是第一道关卡。ClawFeed 提供了可配置的内容过滤规则，你可以在 templates/curation-rules.md 文件中定义自己的筛选策略。比如，你可以设定只关注与"大语言模型"、"计算机视觉"、"开源框架"相关的内容，或者排除某些你不感兴趣的话题。这些规则以自然语言的形式书写，AI 会理解这些规则并据此进行内容筛选。

这是一个很巧妙的设计——不是用死板的关键词匹配，而是利用 AI 的语义理解能力来做内容过滤。比如你写了"排除关于加密货币价格波动的讨论"，AI 能够理解这条规则的含义，而不仅仅是匹配"加密货币"这个关键词。

摘要生成是第二个核心环节。筛选后的内容会被送入大语言模型（LLM），由 AI 生成结构化的摘要。摘要的格式模板定义在 templates/digest-prompt.md 文件中，你可以自定义 AI 输出的格式、风格、详略程度。

ClawFeed 的摘要生成不是简单的文本压缩，而是包含了信息的重新组织和价值判断。AI 会对每条信息的重要程度进行评估，将同类信息进行归纳整合，最终输出一份层次清晰、重点突出的摘要报告。

数据存储层：SQLite 的轻量级方案

在数据存储方面，ClawFeed 选择了 SQLite 作为数据库方案。

这个选择很有讲究。SQLite 是一个嵌入式的关系型数据库，它不需要单独的数据库服务进程，所有数据都存储在一个文件中。对于 ClawFeed 这样的个人或小团队使用场景来说，SQLite 有几个显著优势：

零配置：不需要安装 MySQL、PostgreSQL 之类的数据库服务，不需要配置用户名密码、端口号，不需要管理连接池。安装好 ClawFeed 之后，数据库就自动创建好了。

便携性极强：整个数据库就是一个文件。想备份？复制这个文件就行。想迁移到另一台服务器？把这个文件带走就行。

性能足够：对于个人信息摘要这个使用场景，SQLite 的读写性能绰绰有余。它处理几千条甚至几万条信息记录完全没有问题。

内存占用低：SQLite 的运行时内存占用非常小，这意味着你甚至可以在一台配置很低的 VPS 上运行 ClawFeed，而不用担心内存不足的问题。

莫潇羽@无忆研习社 觉得这是一个非常务实的技术选型。很多项目在初始阶段就引入了 MySQL 或 MongoDB，增加了部署的复杂度，而实际上这些项目的数据量根本用不到那么重的数据库方案。

用户认证层：Google OAuth（可选）

ClawFeed 支持通过 Google OAuth 进行用户认证。这是一个可选功能——如果不配置 OAuth，应用会以只读模式运行。

启用 OAuth 之后，每个用户可以拥有自己独立的书签和信息源配置。这在多人共用一个 ClawFeed 实例的场景下特别有用——比如你和同事共用一台服务器上的 ClawFeed，但各自的关注领域和信息偏好是不同的。

输出层：多种格式的信息分发

ClawFeed 的摘要生成后，可以通过多种方式分发给使用者：

Web 仪表盘是最直观的方式。ClawFeed 提供了一个单页应用（SPA）的 Web 界面，你可以在浏览器中浏览和管理你的摘要。界面支持深色和浅色两种主题，并且支持中英双语，切换起来非常方便。

RSS/JSON Feed 输出是一个很棒的设计。ClawFeed 不仅能消费 RSS，它自己也能产出 RSS。这意味着你可以把 ClawFeed 生成的摘要当作一个新的 RSS 源，用你习惯的 RSS 阅读器（比如 Feedly、Inoreader、或者自建的 Miniflux）来订阅。每个用户的摘要都有三种 Feed 格式可用：

# HTML 格式的 Feed 页面
/feed/:slug

# JSON Feed 格式（方便程序化消费）
/feed/:slug.json

# RSS 格式（兼容所有 RSS 阅读器）
/feed/:slug.rss

这形成了一个有趣的"信息处理管道"：原始信息源 → ClawFeed 聚合筛选 → 摘要输出为 RSS → 你的 RSS 阅读器。你看到的是经过 AI 精炼后的内容，信噪比大大提高。

四种摘要频率的选择策略

ClawFeed 提供了四种不同频率的摘要选项，这不是一个简单的"选多还是选少"的问题，而是需要根据你的实际情况来做策略性选择的。莫潇羽@无忆研习社 根据自己的使用经验，给大家分析一下每种频率的适用场景。

4 小时摘要

4 小时一次的高频摘要，适合这几类人群：你正在密切关注某个行业事件的发展（比如某个重大开源项目的发布、某次技术大会的实时动态），或者你的工作本身就要求你对行业变化有极高的时效性感知（比如技术媒体编辑、投资分析师）。

不过要注意，4 小时摘要带来的信息量是比较大的。如果你关注的信息源很多，每 4 小时一份摘要可能会让你觉得"又有一堆东西要看了"，反而增加焦虑。所以如果你选择这个频率，建议把信息源精简到你最核心关注的那几个。

每日摘要

这是大多数人的最佳选择。每天早上花 10-15 分钟看一份前一天的信息摘要，了解行业内发生了什么重要的事情，这个效率是非常高的。

莫潇羽的建议是：把每日摘要设为你的"信息早餐"。每天开始工作前，先过一遍 ClawFeed 的每日摘要，大致了解前一天的重要动态，然后把特别感兴趣的内容用 Mark 功能标记下来，有空的时候再深入阅读。

每周摘要

如果你的工作节奏比较快，平时实在没有时间每天看摘要，那么每周摘要是一个折中的选择。它会把一周内最重要的信息汇总在一起，帮你做一次"周度信息回顾"。

每周摘要还有一个好处：因为时间跨度更长，AI 在做摘要的时候会有更多的信息来进行趋势分析和关联。比如某个技术方向在一周内被多次提到，AI 可能会在周报中把这个趋势点出来，而这种宏观层面的洞察在每日摘要中是不太容易体现的。

每月摘要

每月摘要更像是一份"行业月报"。它适合用来做周期性的行业回顾，或者分享给团队作为参考资料。月报的信息密度最高，但时效性最低，更适合关注长期趋势而非实时动态的场景。

莫潇羽@无忆研习社 的实际使用建议：不必只选一种频率。你完全可以同时启用每日摘要和每周摘要。每日摘要用来跟踪实时动态，每周摘要用来做更宏观的回顾和思考。两种频率互补，效果更好。

Source Packs：信息源的"共享经济"

Source Packs（信息源包）是 ClawFeed 的一个特别有意思的社区功能，值得单独拿出来讲。

什么是 Source Packs

简单来说，Source Packs 就是"信息源的打包分享"。你可以把自己精心挑选和验证过的一组信息源（比如你关注的 10 个 AI 领域的 Twitter 账号、5 个技术博客的 RSS 源、3 个 Reddit 子版块）打包成一个 Source Pack，发布到 ClawFeed 的社区中。

其他用户看到你的 Source Pack 后，如果觉得内容符合自己的需求，可以一键安装，瞬间订阅你推荐的所有信息源。

为什么这个功能很有价值

信息源的筛选本身就是一项非常耗时的工作。找到一个高质量的 RSS 源，你可能需要试用好几天才能判断它的内容质量是否稳定、更新频率是否合适、是否有太多广告或无关内容。

Source Packs 把这个筛选工作的成果进行了"知识复用"——一个人做完筛选工作，所有人都可以受益。这就像是有人帮你做了一次"信息源的尽职调查"，你只需要看一眼这个 Pack 的描述，决定是否采用就行。

怎么用 Source Packs

从使用者的角度，操作很简单。在 ClawFeed 的 Web 界面中，你可以浏览公开的 Source Packs 列表，每个 Pack 都会显示名称、描述、包含的信息源数量等信息。选好之后点击安装，所有的信息源就会自动添加到你的订阅列表中。

通过 API 的话，相关的端点如下：

# 浏览公开的 Source Packs（无需认证）
GET /api/packs

# 从你的信息源创建一个 Pack（需要认证）
POST /api/packs

# 安装一个 Pack，订阅其中的所有信息源（需要认证）
POST /api/packs/:id/install

从分享者的角度，你可以在管理好自己的信息源之后，选择想要打包的信息源，设置 Pack 的名称和描述，然后发布。建议在描述中写清楚这个 Pack 覆盖的领域、适合的人群，以及信息源的大致更新频率，这样其他用户在浏览时能更快地做出判断。

一些实用的 Source Pack 思路

如果你打算自己创建 Source Pack，这里给大家一些思路参考（by 莫潇羽@无忆研习社）：

"AI 前沿动态包"：可以包含几位 AI 领域知名研究者的 Twitter 账号、arXiv 的 AI 相关 RSS 源、HackerNews 和 Reddit 的 AI 相关版块、以及几个知名 AI 实验室的官方博客 RSS。

"前端技术精选包"：可以包含几个前端框架（React、Vue、Svelte 等）的官方博客 RSS、一些知名前端开发者的 Twitter、以及 CSS-Tricks、Smashing Magazine 等前端技术媒体的 RSS。

"开源项目追踪包"：可以包含 GitHub Trending 的多语言热门项目、几个开源资讯网站的 RSS、以及 HackerNews 的"Show HN"板块（这里经常有新项目的首发介绍）。

"信息安全速递包"：可以包含几个安全研究团队的博客 RSS、安全公告的 RSS 源、以及 Reddit 的 r/netsec 等安全相关子版块。

Mark & Deep Dive：从摘要到深度理解

看摘要的时候，总会遇到一些特别感兴趣的内容——一个新发布的框架听起来很有趣，一篇深度分析文章的观点你很认同，或者一个新闻事件你想更深入地了解。

这时候 Mark & Deep Dive 功能就派上用场了。

Mark（标记） 的操作很直观。在摘要中看到感兴趣的内容，点击标记，它就会被保存到你的书签列表中。这些书签是持久化存储的，不会随着新摘要的生成而消失。你可以随时回来查看自己标记过的内容。

书签相关的 API 端点：

# 列出所有书签（需要认证）
GET /api/marks

# 添加一个书签（需要认证）
POST /api/marks
# 请求体：{ "url": "...", "title": "...", "note": "..." }

# 删除一个书签（需要认证）
DELETE /api/marks/:id

Deep Dive（深度分析） 则是在标记的基础上更进一步。你可以让 AI 对标记的内容进行深度分析——不仅仅是看摘要，而是让 AI 帮你挖掘信息背后的上下文、分析趋势走向、关联相关内容。

这个功能特别适合以下场景：一篇文章提到了一个新技术，你想了解它的技术原理和与现有方案的对比；一个新闻事件涉及多方观点，你想看到更全面的分析；一个开源项目你想知道它与同类项目相比有什么独特之处。

莫潇羽@无忆研习社 使用心得：我一般的工作流是这样的——先快速扫一遍每日摘要（5 分钟），把感兴趣的标记下来（Mark），然后选其中最想深入的 2-3 条做 Deep Dive。这样既保证了信息广度，又保证了重点内容的深度。

详细安装部署教程

接下来进入实操环节。ClawFeed 提供了多种安装方式，莫潇羽@无忆研习社 会把每种方式都讲清楚，你可以根据自己的情况选择最合适的。

方式一：通过 ClawHub 安装（最简单）

如果你已经在使用 OpenClaw 生态系统，并且安装了 ClawHub CLI，这是最省事的方式。

ClawHub 是 OpenClaw 的技能注册中心，可以理解为"AI 代理的 npm"。它提供了一个命令行工具，可以搜索、安装、更新技能插件。

安装 ClawFeed 只需要一行命令：

clawhub install clawfeed

执行完毕后，ClawFeed 就会被安装到你的 OpenClaw 技能目录中。OpenClaw 会自动检测到新安装的技能，你可以通过 OpenClaw 的界面来使用 ClawFeed 的功能。

如果你还没有安装 ClawHub CLI，可以通过以下方式安装：

# macOS / Linux
curl -sSL https://openclaw.ai/install | bash

# 验证安装
openclaw --version
clawhub --version

安装完成后，先登录 ClawHub：

clawhub login

这会打开浏览器进行认证。认证完成后就可以正常使用 clawhub install 命令了。

方式二：作为 OpenClaw Skill 安装

如果你在使用 OpenClaw 但没有安装 ClawHub CLI，可以用 Git 手动安装：

# 进入 OpenClaw 的技能目录
cd ~/.openclaw/skills/

# 克隆 ClawFeed 仓库
git clone https://github.com/kevinho/clawfeed.git

OpenClaw 会自动检测目录中的 SKILL.md 文件并加载这个技能。加载完成后，OpenClaw 代理就可以：

• 通过 cron 任务定时生成摘要
• 提供 Web 仪表盘供你浏览
• 处理书签和信息源管理的命令

这里简单解释一下 OpenClaw 的技能加载机制。OpenClaw 在启动时会扫描技能目录下的所有子文件夹，查找其中的 SKILL.md 文件。SKILL.md 是技能的"身份证"，里面包含了技能的名称、描述、运行时依赖、配置要求等元数据。OpenClaw 解析这些信息后，就知道这个技能能做什么、需要什么环境，然后在适当的时候调用它。

方式三：作为 Zylos Skill 安装

Zylos 是另一个 AI 代理平台，ClawFeed 同样支持作为 Zylos 的技能运行：

# 进入 Zylos 的技能目录
cd ~/.zylos/skills/

# 克隆 ClawFeed 仓库
git clone https://github.com/kevinho/clawfeed.git

Zylos 的技能加载机制与 OpenClaw 类似，也是通过扫描技能目录来发现和加载技能。

方式四：独立部署（推荐新手使用）

如果你不用 OpenClaw 或 Zylos，或者你就是想把 ClawFeed 作为一个独立的服务来运行，那么独立部署是最灵活的选择。莫潇羽@无忆研习社 在这里会把每一步都讲得很详细。

前置条件

在开始之前，确保你的服务器或本地电脑上已经安装了以下环境：

• Node.js：建议 18.x 或更高版本。可以通过 node -v 检查当前版本。如果还没安装，推荐使用 nvm（Node Version Manager）来管理 Node.js 版本。
• npm：Node.js 的包管理器，通常随 Node.js 一起安装。可以通过 npm -v 检查。
• Git：用于克隆代码仓库。可以通过 git --version 检查。

如果你是在 Linux 服务器（比如 Ubuntu）上部署，安装这些依赖的命令如下：

# 安装 Node.js（使用 nvm）
curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.0/install.sh | bash
source ~/.bashrc
nvm install 18
nvm use 18

# 验证安装
node -v    # 应该显示 v18.x.x
npm -v     # 应该显示 9.x.x 或更高

# Git 通常 Ubuntu 自带，如果没有：
sudo apt update
sudo apt install git -y

第一步：克隆代码

# 克隆仓库
git clone https://github.com/kevinho/clawfeed.git

# 进入项目目录
cd clawfeed

# 安装依赖
npm install

npm install 会读取项目根目录下的 package.json 文件，自动下载和安装所有的依赖包。这个过程可能需要几分钟，取决于你的网络速度。

莫潇羽@无忆研习社 提示：如果你在国内服务器上操作，npm 下载速度可能比较慢。可以先切换 npm 镜像源：
npm config set registry https://registry.npmmirror.com
切换后再执行 npm install，速度会快很多。

第二步：配置环境变量

ClawFeed 通过 .env 文件来管理配置。项目中提供了一个 .env.example 文件作为模板：

# 复制配置模板
cp .env.example .env

# 用编辑器打开配置文件
nano .env    # 或者用你习惯的编辑器，比如 vim、vi

下面详细解释每个环境变量的含义和配置方法。

GOOGLE_CLIENT_ID 和 GOOGLE_CLIENT_SECRET

这两个是 Google OAuth 的认证凭证。如果你想启用多用户登录功能（每个用户有自己的书签和信息源），就需要配置这两个变量。如果只是个人使用，不需要多用户区分，可以暂时不配置，应用会以只读模式运行。

配置方法（后面会单独讲 Google OAuth 的详细设置步骤）：

GOOGLE_CLIENT_ID=你的Google客户端ID.apps.googleusercontent.com
GOOGLE_CLIENT_SECRET=你的Google客户端密钥

SESSION_SECRET

会话加密密钥。这是一个随机字符串，用于对用户的会话信息进行加密。你可以用以下命令生成一个随机密钥：

# 生成一个 32 字节的随机十六进制字符串
openssl rand -hex 32

把生成的字符串填入：

SESSION_SECRET=你生成的随机字符串

API_KEY

创建摘要时使用的 API 密钥。这是一个安全机制——只有携带正确 API Key 的请求才能触发摘要的生成。你可以自己设定一个足够复杂的字符串：

API_KEY=你自定义的API密钥

DIGEST_PORT

服务器监听的端口号，默认是 8767。如果这个端口已经被其他程序占用，或者你想换一个端口，可以在这里修改：

DIGEST_PORT=8767

ALLOWED_ORIGINS

CORS（跨域资源共享）允许的来源域名。如果你的 Web 前端和 API 后端不在同一个域名下，需要在这里配置前端的域名。默认值是 localhost，适合本地开发。生产环境部署时需要改成你的实际域名：

ALLOWED_ORIGINS=https://yourdomain.com

一份完整的 .env 配置示例如下：

# Google OAuth（可选，不配置则以只读模式运行）
GOOGLE_CLIENT_ID=xxxxx.apps.googleusercontent.com
GOOGLE_CLIENT_SECRET=xxxxxxxxxxxxxxxx

# 会话加密密钥（建议使用 openssl rand -hex 32 生成）
SESSION_SECRET=a1b2c3d4e5f6...

# 摘要创建 API 密钥
API_KEY=my-secure-api-key-2024

# 服务器端口
DIGEST_PORT=8767

# CORS 允许的源
ALLOWED_ORIGINS=https://yourdomain.com

关键环节：配置 AI 模型（LLM）

这是很多教程容易忽略、但实际上至关重要的一步。ClawFeed 的核心能力——信息筛选和摘要生成——依赖大语言模型（LLM）来完成。没有正确配置 LLM，ClawFeed 就只是一个信息聚合器，无法发挥 AI 的筛选和摘要能力。

支持哪些模型？

ClawFeed 运行在 OpenClaw 生态中时，可以利用 OpenClaw 支持的所有模型提供商，包括但不限于：

• Anthropic（Claude 系列）：Claude Sonnet、Claude Opus 等，推理能力强，特别适合需要深度理解和结构化输出的摘要任务
• OpenAI（GPT 系列）：GPT-4o 等，通用能力均衡，适合大多数场景
• Google（Gemini 系列）：Gemini Pro 等，拥有超大上下文窗口，适合一次性处理大量信息源内容
• 开源本地模型（通过 Ollama / LM Studio）：如 Qwen、DeepSeek 等，适合对数据隐私有要求或想降低 API 调用费用的用户
• OpenRouter：一个模型聚合平台，一个 API Key 可以访问多种模型，支持按需切换

如何配置模型 API 密钥？

如果你是通过 OpenClaw 集成使用 ClawFeed，模型配置在 OpenClaw 的 openclaw.json 中完成。最简单的方式是使用 OpenClaw 的设置向导：

# 运行 OpenClaw 的设置向导，按提示选择模型提供商并填入 API Key
openclaw onboard

向导会引导你选择模型提供商（比如 Anthropic 或 OpenAI），填入对应的 API Key，并设置默认模型。完成后，ClawFeed 作为一个 Skill 就能调用你配置好的模型来生成摘要了。

如果你想手动配置，可以在 .env 文件中添加模型相关的环境变量：

# 使用 Anthropic Claude（推荐用于摘要任务）
LLM_PROVIDER=anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-xxxxxxxxxxxxx

# 或者使用 OpenAI
# LLM_PROVIDER=openai
# OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxx

# 或者使用 OpenRouter（一个 Key 访问多种模型）
# LLM_PROVIDER=openrouter
# OPENROUTER_API_KEY=sk-or-xxxxxxxxxxxxx

API Key 的获取方式：Anthropic 的 Key 在 console.anthropic.com 的 API Keys 页面创建；OpenAI 的 Key 在 platform.openai.com 的 API Keys 页面创建；OpenRouter 的 Key 在 openrouter.ai 注册后获取。

如何选择适合的模型？

模型的选择会直接影响摘要的质量和运行成本，莫潇羽@无忆研习社 的建议是：

如果你追求摘要质量，优先选择 Claude Sonnet 或 GPT-4o。这类模型在理解语义、提炼要点、生成结构化输出方面表现出色，生成的摘要层次清晰、重点突出。

如果你想控制成本，可以选择 Gemini Flash 或通过 Ollama 运行本地开源模型。Gemini 对开发者提供了较大的免费调用额度，而 Ollama 运行本地模型则完全不产生 API 费用，只消耗你服务器的计算资源。

如果你的信息源以中文为主，建议测试一下 DeepSeek 或 Qwen 系列模型。这些国产模型在中文语义理解方面有不错的表现，且使用成本通常低于国际模型。

模型参数调优（进阶）

对于有一定经验的用户，可以在摘要提示词模板（templates/digest-prompt.md）中间接控制模型的输出行为。比如，在提示词中明确要求"每条摘要不超过 3 句话"、"按重要程度从高到低排列"、"对趋势性内容进行归纳"等，这些指令会引导模型按照你期望的方式生成摘要。

如果通过 OpenClaw 集成，还可以在模型配置中设置多模型路由——用轻量级模型处理日常的定时摘要任务（降低成本），用高级模型处理 Deep Dive 深度分析请求（保证质量）。这种"分级处理"的策略在长期使用中能有效平衡质量和成本。

第三步：启动服务

配置完成后，启动 API 服务器：

# 生产模式启动
npm start

如果一切正常，你会在终端看到服务启动的日志信息，API 会在 http://127.0.0.1:8767 上运行。

在浏览器中打开这个地址，你应该能看到 ClawFeed 的 Web 界面了。

如果你想在开发过程中使用自动重载（修改代码后自动重启服务），可以使用开发模式：

# 开发模式（带文件监听和自动重载）
npm run dev

第四步：配置为系统服务（生产环境推荐）

如果你打算长期运行 ClawFeed（而不是在终端里临时跑一下），建议把它配置为系统服务，这样服务器重启后 ClawFeed 也会自动启动。

使用 PM2 管理（推荐）：

PM2 是 Node.js 应用最常用的进程管理工具：

# 全局安装 PM2
npm install -g pm2

# 用 PM2 启动 ClawFeed
pm2 start npm --name "clawfeed" -- start

# 设置开机自启
pm2 startup
pm2 save

# 查看运行状态
pm2 status

# 查看日志
pm2 logs clawfeed

使用 systemd 管理：

如果你更习惯 systemd，可以创建一个 service 文件：

sudo nano /etc/systemd/system/clawfeed.service

文件内容：

[Unit]
Description=ClawFeed AI News Digest
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=你的用户名
WorkingDirectory=/你的ClawFeed安装路径/clawfeed
ExecStart=/usr/bin/npm start
Restart=on-failure
RestartSec=10
Environment=NODE_ENV=production

[Install]
WantedBy=multi-user.target

然后启用并启动服务：

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable clawfeed
sudo systemctl start clawfeed

# 检查状态
sudo systemctl status clawfeed

Google OAuth 认证设置详细步骤

如果你需要启用多用户登录功能，需要配置 Google OAuth。下面是详细步骤，莫潇羽@无忆研习社 尽量写得对新手友好一些。

第一步：打开 Google Cloud Console（https://console.cloud.google.com），用你的 Google 账号登录。

第二步：在顶部的项目选择器中，点击"新建项目"。输入一个项目名称（比如"ClawFeed"），然后点击"创建"。

第三步：在左侧导航栏中找到"API 和服务" → "已启用的 API 和服务"。点击"启用 API 和服务"，搜索 "Google People API" 并启用它。这一步是为了让 ClawFeed 能够获取登录用户的基本个人资料信息（如头像、昵称等）。

⚠️ 特别提醒：网上很多早期教程会写"启用 Google+ API"，这是过时信息。Google+ API 已于 2019 年 3 月正式关停，相关的 OAuth scope（如 plus.login、plus.me）也已废弃。当前 Google OAuth 登录基于 OpenID Connect 标准，配合 Google People API 来获取用户资料。如果你在 Google Cloud Console 中搜索"Google+"，要么找不到，要么启用了也不会生效。请务必启用的是 Google People API，不要踩这个坑。

第四步：在左侧导航栏中找到"API 和服务" → "凭据"。点击"创建凭据" → "OAuth 客户端 ID"。

第五步：如果这是第一次创建 OAuth 凭据，系统会要求你先配置 OAuth 同意屏幕。选择"外部"用户类型，填写应用名称、支持邮箱等必填信息，其他可以先留空，点击"保存并继续"。

第六步：回到"创建 OAuth 客户端 ID"页面，应用类型选择"Web 应用"。在"已授权的 JavaScript 来源"中添加你的域名（如 https://yourdomain.com）。在"已授权的重定向 URI"中添加回调 URL：https://yourdomain.com/api/auth/callback。

第七步：创建完成后，页面会显示客户端 ID 和客户端密钥。把这两个值复制到你的 .env 文件中：

GOOGLE_CLIENT_ID=刚才获得的客户端ID
GOOGLE_CLIENT_SECRET=刚才获得的客户端密钥

第八步：重启 ClawFeed 服务使配置生效：

# 如果用 PM2
pm2 restart clawfeed

# 如果用 systemd
sudo systemctl restart clawfeed

配置完成后，在 ClawFeed 的 Web 界面中你应该能看到"Google 登录"按钮了。

公网部署：Nginx 反向代理与 HTTPS 配置

如果你打算让 ClawFeed 可以通过公网域名访问（而不仅仅是在本地 localhost 使用），还需要配置 Nginx 反向代理和 HTTPS 证书。这是公网部署的必备环节，莫潇羽@无忆研习社 把步骤写详细一些。

第一步：安装 Nginx

sudo apt update
sudo apt install nginx -y

# 检查 Nginx 是否正常运行
sudo systemctl status nginx

第二步：创建 Nginx 配置文件

sudo nano /etc/nginx/sites-available/clawfeed

写入以下配置内容：

server {
    listen 80;
    server_name your-domain.com;  # 替换为你的实际域名

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8767;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection 'upgrade';
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
        proxy_cache_bypass $http_upgrade;
    }
}

这段配置的含义是：Nginx 监听 80 端口（HTTP），将所有发往你域名的请求转发到 ClawFeed 的 8767 端口。proxy_set_header 那几行是为了确保 ClawFeed 能获取到客户端的真实 IP 地址和协议信息，这在 OAuth 回调等场景中很重要。

第三步：启用站点配置

# 创建符号链接启用站点
sudo ln -s /etc/nginx/sites-available/clawfeed /etc/nginx/sites-enabled/

# 测试配置语法是否正确
sudo nginx -t

# 重载 Nginx 使配置生效
sudo systemctl reload nginx

此时通过 http://your-domain.com 应该已经能访问 ClawFeed 了。但 HTTP 是明文传输，不安全——特别是你启用了 Google OAuth 的话，登录凭证在传输中会有泄露风险。所以下一步是配置 HTTPS。

第四步：使用 Certbot 申请免费 HTTPS 证书

Let's Encrypt 提供免费的 SSL/TLS 证书，Certbot 是它的官方客户端工具，可以自动完成证书申请和 Nginx 配置的更新：

# 安装 Certbot 和 Nginx 插件
sudo apt install certbot python3-certbot-nginx -y

# 申请证书并自动配置 Nginx
sudo certbot --nginx -d your-domain.com

Certbot 会交互式地引导你完成配置：输入邮箱（用于证书到期提醒）、同意服务条款、选择是否将 HTTP 强制跳转到 HTTPS（建议选择"是"）。

执行完毕后，Certbot 会自动修改你的 Nginx 配置文件，添加 SSL 证书路径和 HTTPS 监听配置。你的 ClawFeed 现在可以通过 https://your-domain.com 安全地访问了。

第五步：配置证书自动续期

Let's Encrypt 的证书有效期为 90