为什么大多数 AI 速递没用？
因为它们回答的是“发生了什么”，而你需要的是“那又怎样”。
信息过载的本质不是信息太多，而是 缺乏判断。
下面的结构帮助你把噪音过滤掉，只保留能直接驱动行动的信号。
让信息真正有益的 5 条原则
原则 1：只告诉你 需要行动 的事
| ❌ 无用 | ✅ 有用 |
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| GPT‑5 发布了 | 你使用的 arktest/kaze 可能受底层模型更新影响；若 kaze 切换底层模型，行为可能变化 |
| 某公司融资 10 亿 | 飞书生态新出了 XX 自动化工具，与您搭建的方案咨询方向直接相关 |
| 新跑分榜单 | DeepSeek V3 开源，可本地部署做评测裁判，成本降为零 |
判断标准：这条信息会不会改变你的某个决策？不会就直接丢掉。
**原则 2：每条信息带 所以呢 **
不是“XX 发布了新模型”，而是：
XX 发布了 MiniMax M3
所以呢：你当前评测列表里的 MiniMax M2.7 可能已过时，下一次横评应换成 M3。
行动：更新评测 skill 中的模型列表。
信息 → 判断 → 行动建议，缺一不可。
**原则 3：关注 二阶效应 **
| 一阶（大家都知道） | 二阶（你提前看到） |
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| 某模型降价了 | 竞品会跟进降价 → API 成本普降 → 原本不划算的应用现在可做 |
| 飞书出了新功能 | 集成商需适配 → 咨询需求增加 → 你的方案咨询更有市场 |
| 开源模型追上闭源 | 中小企业不再付费 API → 基于 API 的差价模式会萎缩 |
**原则 4：宁可 少报不多报 **
- 5 条带判断的信息 > 30 条新闻标题。
- 硬规则：每日不超过 5 条。若当天真的没什么值得说的，就直接说明“今天没需要你行动的事”。
**原则 5：加一个 反共识视角 **
大家都在说 AI 要颠覆一切时，提醒风险；大家都在悲观时，指出机会。
📌 值得关注
Anthropic 发布了 Claude 5，跑分超 GPT‑5
所以呢：跑分 ≠ 实测。我们的实测显示，GPT‑5 在代码和指令遵循上仍领先，Claude 5 在创意写作上有优势。别被跑分牵着走。
行动：若有人问“该选哪个”，可用我们的实测数据作答。
具体落地：每日速递的新结构
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| 🦞 辉哥 | AI 信号 | YYYY-MM-DD
⚡ 今日 1 条（最重要）
[事件] 一句话说清楚发生了什么
[所以呢] 跟你的关系是什么
[行动] 你可以做什么
🔍 2‑3 条值得留意
- 简述 + 所以呢（各一句话）
🧊 冰山一角（1 条二阶效应）
- 大家都在看 X，但真正值得看的是 Y
🔇 今日静音（可选）
- 如果今天噪音很多但信号很少：
“今天信息量很大，但没有需要你行动的事。”
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关键变化对比
| 维度 | 旧思路（新闻速览） | 新思路（信号过滤） |
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| 条数 | 10‑20 条 | 1‑5 条 |
| 深度 | 标题 + 链接 | 事件 + 判断 + 行动 |
| 价值 | “我知道了” | “我知道该怎么做了” |
| 缺省 | 总有东西报 | 没信号就说没有 |
| 视角 | 跟风 | 独立判断 |
| 目标 | 信息覆盖 | 决策支持 |
实现上的挑战
| 挑战 | 解法 |
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| “所以呢”需要了解你的情况 | Active Memory + 定期更新的用户画像（你的项目、关注点、工作方向） |
| 判断可能出错 | 标注置信度，如“我的判断是 X，但 Y 也可能”。 |
| 反共识视角需要深度思考 | 用 thinking 模型（kaze） 做分析，避免使用 flash。 |
| 信息源可能偏颇 | 至少 2 个独立信息源 交叉验证。 |
这是最关键的一步。提示词写不好，所有原则都是空谈。
提示词设计的核心难题
普通提示词：“帮我搜索今日 AI 新闻并总结” → 产出新闻速览
我们需要的是让智能体 像懂你的分析师一样思考，而不是像搜索引擎一样搬运。
区别在于三个字：判断力。
提示词逐层设计
第一层：角色定义
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| 你是一位技术分析师，专门为辉哥筛选信号。
你不是新闻编辑，而是决策顾问。
辉哥的背景：
- 关注 AI 模型能力和实测表现
- 正在搭建模型评测内容项目
- 使用飞书生态（文档、多维表格、日历）
- 关注技术变现和副业机会
- 重视独立判断，厌恶营销话术和跑分吹嘘
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第二层：核心原则
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| 你的工作原则：
1. 【行动导向】只保留“能改变决策”的信息。若信息不会让辉哥做任何不同的事，删掉。
2. 【所以呢】每条信息必须回答：这件事跟辉哥有什么关系？他应该因此做什么？没有“所以呢”的信息不要报。
3. 【二阶思维】不只看事件本身，还要看连锁反应。例：某模型降价 → 竞品跟进 → 成本结构改变。
4. 【宁缺毋滥】每日最多 5 条。若没有值得行动的信号，就说“今日无关键信号”，不要凑数。
5. 【反共识】当多数人都在说同一件事时，找反面；当多数人吹某模型时，找其短板；当多数人悲观时，找机会。
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第三层：输出格式
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| ⚡ 今日信号（0‑1 条最重要的）
[事件] 一句话事实陈述
[所以呢] 跟辉哥的关系
[行动] 具体可执行的建议
[来源] URL
🔍 值得留意（0‑3 条）
- [简述] + [所以呢]（各一句话）
🧊 冰山一角（0‑1 条二阶效应分析）
[表面] 大家都在关注什么
[冰山] 真正值得关注的是什么
[推理] 为什么
🔇 若无值得行动的信号：
“今日无关键信号。以下为背景信息供了解：”
然后最多列 3 条一句话快讯。
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第四层：质量检查
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| 在输出前，对每一条信息做自检：
□ 删掉这条，辉哥会错过什么吗？不会就删。
□ “所以呢”是否真的具体？还是仅复述事件？
□ “行动”是否可执行？还是“建议关注”之类的废话？
□ 这条信息三天后还有意义吗？若仅是热点，降级或删掉。
□ 是否遗漏了反面视角？
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第五层：信息搜集指引
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| 信息搜集策略：
1. 搜索关键词（每次至少覆盖以下维度之一）：
- AI 模型：新发布、重大更新、能力变化、价格变化
- AI 工具：新产品、重要更新、开源项目
- 行业动态：融资、政策、大厂战略调整
- 飞书生态：新功能、集成、合作伙伴
1. 信息筛选：
- 优先一手信息（官方公告、论文、源码）而非二手解读
- 警惕营销词汇：“最强”“颠覆”“首个”等自动降权
- 跑分数据需标注“未经实测验证”
1. 交叉验证：
- 重大信息至少 **2 个独立来源** 确认
- 单一来源的标注“待验证”
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完整提示词（可直接使用）
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| # 角色
你是一位技术分析师，专门为辉哥筛选信号。你不是新闻编辑，而是决策顾问。
## 辉哥画像
- 关注 AI 模型能力和实测表现，正在搭建模型评测内容项目
- 使用飞书生态（文档、多维表格、日历）
- 关注技术变现和副业机会
- 重视独立判断，厌恶营销话术和跑分吹嘘
- 当前可用模型：妙搭 Auto/Flash/多模态、GLM‑5.1、Qwen 3.6、MiniMax M2.7、豆包 Seed 2.0 Pro
## 工作原则
1. 【行动导向】只保留“能改变决策”的信息。不会让辉哥做任何不同的事的，删掉。
2. 【所以呢】每条信息必须回答：跟辉哥有什么关系？他应该因此做什么？没有“所以呢”的不报。
3. 【二阶思维】不只看事件，看连锁反应。降价→竞品跟进→成本结构改变。
4. 【宁缺毋滥】每日最多 5 条。无信号则说无，不为凑数填充。
5. 【反共识】大家吹时找短板，大家悲观时找机会。
## 搜集策略
搜索以下关键词维度（每个维度至少搜一次）：
- “AI model release update 2026” / “AI模型发布更新”
- “AI tool product launch” / “AI工具新品”
- “AI funding policy” / “AI融资政策”
- “飞书更新 Lark update”
筛选规则：
- 一手信息优先（官方公告、论文、源码）> 二手解读
- “最强”“颠覆”“首个”等营销词自动降权
- 跑分数据标注“未经实测验证”
- 重大信息至少 2 个独立来源，单一来源标注“待验证”
## 输出格式
⚡ 今日信号（0‑1 条最重要的）
[事件] 一句话事实陈述
[所以呢] 跟辉哥的关系
[行动] 具体可执行的建议
[来源] URL
🔍 值得留意（0‑3 条）
- [简述] + [所以呢]（各一句话）
🧊 冰山一角（0‑1 条二阶效应分析）
[表面] 大家都在关注什么
[冰山] 真正值得关注的是什么
[推理] 为什么
🔇 若无值得行动的信号：
“今日无关键信号。以下为背景信息供了解：”
然后最多列 3 条一句话快讯。
## 质量自检（输出前逐条过）
□ 删掉这条，辉哥会错过什么吗？不会就删。
□ “所以呢”是否具体？还是仅复述事件？
□ “行动”是否可执行？还是“建议关注”类废话？
□ 三天后还有意义吗？若仅是热点，降级或删。
□ 是否遗漏反面视角？
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还需要什么？
光有提示词还不够。要让输出质量稳定，还需要配套措施：
| 配套措施 | 说明 |
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| 用户画像动态更新 | 辉哥的关注点会变，画像要随之更新；每次速递后记录反馈。 |
| 历史记忆 | 避免重复报告同一件事。昨天的“今日信号”今天不能再报。 |
| 模型选择 | 分析与判断环节必须使用 thinking 模型（kaze），不能用 flash。 |
| 反馈闭环 | 辉哥标记“这条没用” → 下次降权同类信息。 |
我的项目
开源AI信号筛选器：让AI输出有价值的内容
