折腾

不看 AI 新闻，焦虑一天；看 AI 新闻，焦虑一周。

我最近越来越觉得它准确。现在的信息密度高到有些失真，新闻、社交媒体、公众号、短视频、行业报告、模型发布、产品更新，全都挤在同一个屏幕里。每一条都在提醒你：快点看，不看就落后了。

问题是，看了也未必不落后。久而久之，人会误以为焦虑就是上进。

AI 这两年变化太快，好像每隔几天就会出现一个“必须了解”的东西。但一个人每天能稳定处理的注意力就那么多，入口越多，判断越散，散到最后，连自己到底关心什么都忘了，只剩下“我得再看看”的惯性。

所以我觉得是时候把入口收窄了。

我重新整理了自己的信息流。

RSS 负责收集我主动选择的信源，脚本负责在固定时间运行，AI 只做第一层分类和摘要，最后把结果推到一个固定入口。它不替我决定什么重要，也不替我预测什么趋势，只是把原本散落在各处的东西收拢成一份更容易扫读的列表。

一开始，我让 AI 给文章打分。LLM 先读，我给它一段关注权重 prompt，按 0-3 分筛选：0 分、1 分标已读，2 分留着，3 分标星。

但没几天我就发现，自己总去翻那些被 LLM 扔进已读的文章，为那些被筛掉、其实我“也许”想看的文章感到 FOMO。等有一天我又去翻自己设定的垃圾箱时，我知道，是时候把这套帮倒忙的系统丢下了。

重要的留下，不重要的标已读。这个想法只是看上去很合理，像给自己请了一个勤快的编辑。但实际用起来很不舒服。因为模型并不知道我最近真正关心什么，它只能根据标题和摘要猜。猜对的时候像助手，猜错的时候，把我想看的东西擅自划拉走。

我把规则改了。不评分，不淘汰，只分类。长文归长文，AI 归 AI，时政归时政，经济归经济，科技归科技。它只做事实层面的整理，不替我做价值判断。这样系统的位置就清楚了。

改好了，用了一段时间。但我发现，当 RSS 订阅源越来越多、系统越来越臃肿，一份比三四个屏幕还长的分类列表摆在面前，我依然头大。

折腾一通，我没找到最优解。能归因的地方不少：信息载体，订阅源，自己事儿多。但还有一个更要命的可能——问题也许出在信息本身。

在这个过程中，我还做过一件事——给自己做了一份每周市场快报。美股、A 股、港股、比特币、美元指数、黄金、原油，大概十来个指标扒下来，按一周、月初至今、年初至今列出来。最后让 AI 写几句总结，但只描述数字本身，不解释原因，不预测后市。

我不喜欢金融市场，但市场喜欢给涨跌找一个叙事，而我喜欢叙事。经济的波动很敏感，它反馈的信息有时候比新闻更快，更实在，能帮我更快地把外面的世界看出个大概轮廓。这份快报我用了几周，仅仅几列数字，但每周扫一眼，常能看见某些数字的波动正好和时政对上，脑子里就有了结构，宏观的轮廓也慢慢清楚，挺满足。

我总结了一下，经济周报好用，恰恰是因为 AI 在里面只做了最克制的事：整理、归类、生成第一版材料。它帮我少做一些重复动作，但不替我决定哪些东西值得关心，也不帮我分析任何东西，我得出来的结论都是我自己的。

跟这些比起来，每天花大把精力去了解离我很远的工具皮毛，到底有没有必要？

我搭一个 RSS 平台、写脚本、接 AI 摘要，最后图的是什么？

我的回答是，仅仅为了用而用，不用就焦虑。

很多时候，我们会把工具使用本身当成努力。今天又试了一个软件，明天又搭了一套流程，后天又把提示词改成了更复杂的版本。看上去很忙，也确实消耗了很多时间和 token，现在甚至有种风气，周 token 用量似乎成了新的衡量标准，但最后未必更接近自己真正想做的事。

学生时代用了多少根铅笔，只能证明你写过很多字、做过很多题，证明你努力过。但它不能直接证明你明白了什么，也不能证明你走在一个真正适合自己的方向上。工具的消耗也是这样。调了多少参数、跑了多少模型、搭了多少服务，本身并不构成意义。

AI 的价值，在于你真的能用它做出点东西，做点自己真正喜欢的事，不是没头没脑地烧 token。

人当然需要创新，也需要方向感。可方向感不是从信息洪流里泡出来的。很多时候，它反而来自收窄：知道自己不去看什么，知道哪些热闹可以错过，知道哪些东西与自己当下无关。

可以半捂着耳朵。

可以只看眼下。

可以承认自己不可能跟上所有更新，也不需要跟上所有更新。

所以到最后，我把每天早上那条 RSS 汇总推送也关了。

说是收拢，其实没收拢成。最后只是不折腾了。信息还在 Miniflux 里躺着，想看自己去翻。它不必每天九点敲我一下，提醒我又欠下一堆没读的东西。

门是开着还是关着，不是你自己说了算？