信息过载是个老问题。RSS 阅读器能聚合内容，但不帮你判断什么值得看。拾光做的事：按你设定的方向和来源抓文章，给每篇打分，把高分文章整理成一份每日简报。
整个流程在手机上完成。不需要注册，不需要服务器，数据存在本地 SQLite 里。评分和摘要可以用纯本地算法（免费），也可以接 LLM API（按量付费），LLM 挂了或者预算用完会自动降级到本地模式。
git clone https://github.com/LuckyOneTwoThree/glean.git
cd glean
flutter pub get
flutter run构建：
flutter build apk --release
flutter build ios --release首次启动进入引导流程：欢迎 → 选择关注领域 → 选择数据源 → 配置偏好（AI 模式、国内外比例、每日数量）→ 配置 LLM（省钱模式可跳过）→ 生成第一份简报。
RSS 源列表
│
▼
并发抓取（每批 5 源，30s 超时，失败重试 2 次）
│
▼
XML 解析（RSS 2.0 / Atom 1.0 / RDF）→ 提取 title, link, description, content:encoded, pubDate, author
│
▼
去重（URL 精确匹配 + 标题相似度 ≥ 0.75 则判定重复，保留来源可信度更高的）
│
▼
入库 articles 表，同时从 description 提取一句话摘要
│
▼
评分（本地规则 / LLM）→ 写入 scores 表，回写 articles.score_total
│
▼
摘要（TextRank / LLM）→ 更新 articles.summary_one / summary_points
│
▼
简报生成：领域过滤 → 评分 ≥ 3.0 → 国内外比例分配 → 评分降序取前 N 条
│
▼
按领域分组展示 / 导出
total = credibility × 0.5 + density × 0.5
- credibility（来源可信度）：初始值 5.0，范围 1.0-10.0。受用户反馈动态调整："有用" +0.2，"没用" -0.5。新来源的初始可信度由
feeds.credibility_weight决定 - density（信息密度）：基于正文长度、段落结构、代码块和数据占比计算。长文、有代码示例、有数据表格的文章密度分更高
调用 OpenAI 兼容接口，一次请求返回全部结果：
{
"score": {
"source_credibility": 8,
"information_density": 7,
"overall": 7.5,
"reason": "评分理由"
},
"summary": {
"one_line": "一句话摘要",
"bullets": ["要点1", "要点2", "要点3"]
},
"action": {
"tag": "深入阅读",
"reason": "行动理由"
}
}比分开调用评分和摘要省一半 token。LLM 评分后会把摘要和行动标签同步写回 articles 表，避免重复调用。
- LLM 调用失败 → 降级到本地规则评分
- 月 token 用量超过预算（默认 10000）→ 降级到本地模式
- quality/hybrid 模式下摘要服务调用 LLM 失败 → 降级到 TextRank
- 正文分句（按中英文标点），过滤长度 < 8 的短句
- 中文 2-gram + 英文单词分词
- 构建句子相似度矩阵（Jaccard 系数）
- 迭代计算句子权重（阻尼系数 0.85，最多 30 轮，收敛阈值 0.0001）
- 取权重最高的 3 句，按原文顺序排列，每句截断到 50 字
一句话摘要：优先取 description，截断到 60 字；没有则取正文首句。
由 scoreAndSummarize 一起返回，不单独调用。LLM 失败时降级到 TextRank。
BriefingService.generate() 的完整步骤：
- 查找今日已有简报，有则复用 ID（刷新模式），无则新建
- 调用
FetchService.runFetch()采集最新文章 - 对未评分文章调用
ScoreService.scoreArticle() - 对无摘要或 quality/hybrid 模式的文章调用
SummaryService.summarize() - 按关注领域过滤：先匹配文章 category 字段，再匹配标题+内容中的领域关键词（12 个领域，每个领域 10+ 关键词）。未匹配的文章保留，排在后面
- 过滤评分 < 3.0 的文章
- 按国内外比例分配名额：先查 feeds 表的
is_domestic字段，再查 URL 域名，最后用来源名称匹配。某一方文章不足时名额顺延给另一方 - 按评分降序排列
- 生成 AI 洞察（统计领域分布、国内外比例）
- 写入 briefings 表，关联文章
两层去重：
- URL 精确匹配：文章 URL 在数据库中已存在则跳过
- 标题相似度：对最近 7 天的文章（最多 500 条），计算新文章标题与已有标题的相似度
相似度公式：
similarity = 0.6 × jaccard(title_a, title_b) + 0.4 × edit_distance_sim(title_a, title_b)
- Jaccard：词级集合交集 / 并集
- 编辑距离相似度：
1 - edit_distance / max(len_a, len_b)
阈值 0.75，超过则判定为重复。重复时比较来源可信度，新来源可信度更高则替换旧文章。
| 模式 | 评分 | 摘要 | 费用 |
|---|---|---|---|
| economy | 本地规则 | TextRank | 0 |
| quality | LLM | LLM | 按 token |
| hybrid | 本地规则 | LLM | 低 |
省钱模式下所有计算在本地完成，不需要任何 API Key。质量模式下评分和摘要都走 LLM。混合模式评分用本地规则（快），摘要用 LLM（准）。
Flutter + Riverpod + SQLite，没有后端。
| 能力 | 实现 |
|---|---|
| 框架 | Flutter 3.x (Dart) |
| 状态管理 | Riverpod |
| 数据库 | SQLite (sqflite)，schema v4 |
| 网络请求 | Dio |
| RSS 解析 | xml package，支持 RSS 2.0 / Atom 1.0 / RDF |
| LLM | OpenAI 兼容接口（MiMo / DeepSeek / OpenAI / 自定义） |
| 后台任务 | Workmanager（定时采集 + 简报推送） |
| 本地通知 | flutter_local_notifications |
| 导出 | archive (ZIP) + share_plus |
| 安全存储 | flutter_secure_storage（API Key） |
lib/
├── main.dart 应用入口，初始化 Workmanager 和通知
├── app.dart MaterialApp、主题、路由、定时任务注册
│
├── models/
│ ├── article.dart 文章（title, url, content, summary_one, summary_points, score_total, action_tag, ...）
│ ├── feed.dart 数据源（url, type, category, credibility, is_enabled, is_domestic, ...）
│ ├── briefing.dart 简报（date, article_count, ai_insight, categories_json, ...）
│ ├── score.dart 评分记录（credibility, density, total, raw_response, action_tag）
│ ├── user_config.dart 用户配置（categories, domestic_ratio, daily_count, ai_mode, push_time, ...）
│ ├── llm_config.dart LLM 配置（provider, api_key, model, base_url, budget_tokens, ...）
│ ├── execution_log.dart 执行日志
│ ├── article_tag.dart 文章标签
│ └── llm_cost.dart LLM 调用成本
│
├── services/
│ ├── fetch_service.dart RSS 采集、并发控制（每批 5 源）、重试（5min/15min）、去重、XML 解析、HTML 清洗
│ ├── score_service.dart 评分调度（本地/LLM）、降级、反馈记录、来源可信度调整
│ ├── summary_service.dart TextRank 算法实现、LLM 摘要降级
│ ├── briefing_service.dart 简报生成、领域过滤、比例分配、AI 洞察
│ ├── llm_service.dart API 调用、Prompt 构建、成本记录、预算检查、连接测试
│ ├── feed_service.dart 数据源 CRUD、启用/禁用、连通性测试
│ ├── export_service.dart Markdown / JSON / ZIP 导出与分享
│ ├── database_service.dart SQLite 建表、索引、v1→v4 迁移、种子数据、清空/重置
│ ├── schedule_service.dart Workmanager 定时采集与简报推送、WiFi 策略
│ └── notification_service.dart 本地通知、权限请求（iOS/Android）
│
├── providers/
│ └── app_state_provider.dart 全局 Provider（articles, briefings, feeds, configs, scores, feedback）、
│ 辅助函数（refreshData, runFetch, saveUserConfig, saveLLMConfig, ...）
│
├── screens/
│ ├── welcome_screen.dart 欢迎页（品牌展示 → 进入引导）
│ ├── onboarding_screen.dart 6 步引导：欢迎 → 领域 → 数据源 → 偏好 → LLM 配置 → 生成简报
│ ├── home_screen.dart 首页（文章列表、评分/时间排序、全部/未读/收藏筛选、今日简报卡片）
│ ├── briefing_screen.dart 简报详情（按领域分组、统计、导出、刷新、历史简报）
│ ├── article_detail_screen.dart 文章详情（评分解释、LLM 评分理由、行动标签、有用/没用反馈、导出）
│ ├── settings_screen.dart 设置（偏好、推送时间、采集配置、数据管理入口）
│ ├── llm_config_screen.dart LLM 配置（提供商选择、API Key、模型、连接测试、月度成本监控）
│ ├── briefing_config_screen.dart 简报配置（领域、数量、比例）
│ ├── feed_select_screen.dart 数据源选择
│ ├── feed_add_screen.dart 添加自定义 RSS 源（URL 输入 + 连通性测试）
│ ├── fetch_settings_screen.dart 采集设置（频率、WiFi 策略）
│ ├── data_management_screen.dart 数据管理（清空文章、重置数据库、全量导出）
│ ├── favorites_screen.dart 收藏列表
│ ├── execution_logs_screen.dart 执行日志
│ ├── briefing_loading_screen.dart 简报生成进度页（三步动画）
│ └── briefing_generate_screen.dart 简报生成入口
│
├── widgets/
│ ├── article_card.dart 文章卡片（评分徽章、标题、摘要、来源、时间、收藏）
│ ├── score_badge.dart 评分徽章（颜色分级）
│ ├── shimmer.dart 骨架屏
│ ├── confirm_dialog.dart 确认弹窗
│ ├── empty_state.dart 空状态
│ ├── export_modal.dart 导出选择弹窗
│ ├── loading_state.dart 加载状态
│ ├── page_header.dart 页面标题
│ ├── section_header.dart 分组标题
│ ├── stat_card.dart 统计卡片
│ └── toggle_switch.dart 切换开关
│
└── utils/
├── html_utils.dart HTML 标签剥离、实体解码、CDATA 清理
└── snackbar_util.dart SnackBar 工具
SQLite，schema v4，9 张表，逐版本迁移（v1→v2→v3→v4），升级不丢数据。
| 列 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | TEXT PK | 唯一标识 |
| title | TEXT NOT NULL | 标题 |
| url | TEXT UNIQUE | 文章链接 |
| content | TEXT | 全文内容 |
| summary_one | TEXT | 一句话摘要（≤60 字） |
| summary_points | TEXT | 三要点（JSON 数组） |
| source_name | TEXT NOT NULL | 来源名称 |
| source_url | TEXT | 来源 RSS URL |
| category | TEXT | 文章领域 |
| published_at | INTEGER | 发布时间戳 |
| fetched_at | INTEGER | 采集时间戳 |
| score_total | REAL DEFAULT 0 | 总评分 |
| score_credibility | REAL DEFAULT 0 | 可信度分 |
| score_density | REAL DEFAULT 0 | 信息密度分 |
| score_mode | TEXT DEFAULT 'local' | 评分模式（local/llm） |
| is_read | INTEGER DEFAULT 0 | 已读 |
| is_favorited | INTEGER DEFAULT 0 | 收藏 |
| is_fulltext | INTEGER DEFAULT 1 | 是否全文 |
| merged_article_ids | TEXT | 合并的文章 ID |
| briefing_id | TEXT | 关联简报 |
| action_tag | TEXT | 行动建议标签 |
| 列 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | TEXT PK | 唯一标识（预置源用 preset_ 前缀） |
| name | TEXT NOT NULL | 来源名称 |
| url | TEXT UNIQUE | RSS URL |
| type | TEXT NOT NULL | 类型（rss/atom/api） |
| category | TEXT | 领域分类 |
| is_enabled | INTEGER DEFAULT 1 | 是否启用 |
| is_preset | INTEGER DEFAULT 0 | 是否预置源 |
| credibility_weight | REAL DEFAULT 3.0 | 初始可信度权重 |
| credibility | REAL DEFAULT 5.0 | 当前可信度（1.0-10.0） |
| is_domestic | INTEGER DEFAULT 1 | 是否国内源 |
| last_fetched_at | INTEGER | 上次采集时间 |
| fetch_error_count | INTEGER DEFAULT 0 | 连续错误次数 |
| status | TEXT DEFAULT 'active' | 状态 |
| 列 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
| id | TEXT PK | 唯一标识 |
| date | TEXT NOT NULL | 日期（YYYY-MM-DD） |
| article_count | INTEGER | 文章数 |
| config_snapshot | TEXT | 生成时配置快照 |
| generated_at | INTEGER | 生成时间戳 |
| trigger_type | TEXT | 触发方式（auto/scheduled/manual） |
| status | TEXT | 状态（generating/completed/failed） |
| ai_insight | TEXT | AI 洞察文本 |
| total_fetched | INTEGER | 采集总数 |
| domestic_count | INTEGER | 国内文章数 |
| international_count | INTEGER | 国际文章数 |
| categories_json | TEXT | 领域分布 JSON |
- scores：评分记录（article_id, mode, credibility, density, total, raw_response, action_tag, scored_at）
- user_config：用户配置（categories, daily_count, domestic_ratio, ai_mode, push_time, fetch_interval, wifi_only, retention_days）
- llm_config：LLM 配置（provider, api_key, model, base_url, timeout, budget_tokens）
- llm_costs：LLM 调用成本（operation, model, input_tokens, output_tokens, created_at）
- user_feedback：用户反馈（article_id, feedback_type, created_at）
- execution_logs：执行日志（task_type, status, started_at, completed_at, duration, error_message）
12 个预置源，覆盖国内外主流科技媒体：
| 数据源 | 领域 | 地域 |
|---|---|---|
| Hacker News | 技术 | 国际 |
| TechCrunch | 科技商业 | 国际 |
| The Verge | 消费科技 | 国际 |
| Ars Technica | 技术 | 国际 |
| The Hacker News | 安全 | 国际 |
| Dev.to | 开发者 | 国际 |
| 少数派 (sspai) | 效率工具 | 国内 |
| 36氪 | 科技商业 | 国内 |
| 机器之心 | AI | 国内 |
| InfoQ 中文 | 技术 | 国内 |
| 奇安信威胁情报 | 安全 | 国内 |
| 即刻热门 | 综合 | 国内 |
可以添加任意 RSS/Atom 源，添加时会测试连通性。
12 个方向，每个方向有对应的关键词列表用于文章匹配：
AI、科技商业、技术、消费科技、前沿科技、效率工具、综合科技、开源生态、产品与设计、安全与隐私、云与基础设施、科技文化
领域过滤采用宽松模式：匹配领域的文章优先排列，未匹配的保留在后面补充，确保简报数量充足。
| 类型 | 格式 | 内容 |
|---|---|---|
| 单篇文章 | Markdown / JSON | 标题、评分、一句话摘要、三要点、全文、来源、时间 |
| 每日简报 | Markdown / JSON | 按领域分组、统计信息、AI 洞察、每篇文章的摘要 |
| 全量备份 | ZIP | meta.json + articles.json + briefings.json + scores.json + feeds.json + logs.json |
导出文件通过系统分享面板发送到其他应用。
文章详情页有"有用/没用"按钮。反馈写入 user_feedback 表，同时调整来源可信度：
- "有用" → 来源 credibility +0.2
- "没用" → 来源 credibility -0.5
可信度变化直接影响后续文章的本地评分和简报入选概率。来源连续被标记"没用"后，其文章评分会越来越低，最终自然被简报淘汰。
基于 Workmanager 实现：
- 定时采集：可配置间隔（1h / 2h / 4h / 手动），支持仅 WiFi 模式（
NetworkType.unmetered） - 简报推送：可配置推送时间（默认 08:00），到时间自动采集 + 生成 + 发送本地通知
- 简报推送用
OneOffTask+ 初始延迟实现，执行完后自动注册第二天的任务
MIT