W51-高质量信源的分享与总结
这两年在陆续收集一手信源，最近重新整理了 Feedly 中 77 个 RSS 源。文末附件里分享了 OPML 文件，需要可以下载并导入。
我基于主体角色对信源做了分类，方便按照精力主动选择不同的阅读范围。划分为三类：个人、行业和机构、资讯和社区。
Indie Blogs：追求观点与深度
这类主要囊括了独立开发者、技术专家和行业观察者的个人博客。他们的文章往往带有强烈的个人色彩和独到的分析框架。
AI 风向标： 如 OpenAI 前研究员 Lilian Weng 和 Sebastian Raschka；高质量的播客，如 Dwarkesh Patel、Lex Fridman Podcast；
传统但开放的程序员：如《重构》的作者 Martin Fowler、Django 的作者 Simon Willison；做出品牌的个人媒体，如 substack 编程频道订阅第一的 The Pragmatic Engineer、KK 的 The Technium；
技术人文与视野：话题驳杂，但能提供意想不到的发现。如阮一峰的网络日志 ，Stratechery by Ben Thompson、Bloomberry；
Industry & Orgs：获取事实与行业实践
这类汇聚了各大科技公司的工程博客、官方发布渠道以及学术预印本。捕捉有代表性的工业最佳实践和学术前沿突破。创投和行业咨询机构也归入了这个类别。
AI 风向标： 如 Anthropic Research、OpenAI Blog、 Google DeepMind News；论文动态，arXiv (cs.AI)、Huggingface Daily Papers；
语言与生态官方： 如 Rust Blog 和 TypeScript 官博；标准和公共产品，Recent RFCs、Google 的 Chrome、web.dev；
工程平台与咨询机构：主要的工程平台官博，Github、 Microsoft for Developers、Huggingface、LangChain；创投或者行业咨询机构，a16z、YC、Thoughtworks、MIT Sloan、Gartner、McKinsey；
News & Hubs：保持广度与嗅觉
这类包含聚合媒体、社区热榜和职业新闻工作者的报道。主要提供广度和即时性，快速扫描行业热点，感知市场情绪。
geek 浓度较高的社区：如 Hacker News，HN 只保持最小必要的信息发布功能。有一个很好的站点zeli.app，通过实时摘要提供更快的 HN 浏览效率，简洁无广，十分推荐；Product Hunt 网罗了全球最新的产品创意，它的榜单含金量很高；还有 Medium、Reddit 等平台的垂直频道，如LeadDev、Level Up Coding、r/artificial等；
主流科技媒体：科技行业标准化报道，如TechCrunch、The Verge 、The Information、MIT News；深度访谈，如连线杂志的 Gear 专栏，KK 曾深度影响了 Gear 专栏及其所代表的技术审美与未来主义取向；
互联网的信息分发经历过门户、搜索、订阅、推荐四个阶段，分发效率递增，但质量还是需要花大功夫自己不断迭代的。我摸索出来最适合自己的方式是，Tweeter 的算法推荐 + Feedly 的订阅管理，几乎可以涵盖我想关注的所有信源，即时性和热点跟踪上也不会 miss 太多。
2026 年继续做的事情：
信息爆炸，我现在还是通过笨办法每天挤出更多时间去浏览、管理、吞吐。应对信息爆炸，一是有节制，随着品味抬升要不停取舍替换，二是用更加工程的方法构建自己的信息推荐工具。
开放信源搭建的差不多了，想更多办法挖掘半封闭甚至封闭的高质量信源。肯定不是所有的人都提供 RSS 或者 Tweeter 。有的是通过其它媒介平台发表，比如 Linkdin、newsletter等。有的需要付费订阅。还有一些没有开放言论的习惯，只在封闭或者半封闭的环境交流发声，毕竟开放言论是需要投入注意力的。
借鉴转化为团队工作的新方法。去年团队里 AI Coding 的学习交流效果一般，大家都注意力有限，我发现很多人是不知道该看什么，应该把自己稀缺的注意力投入在哪些内容上，这一点我想长期能影响到大家。
附件：截止 2025-12-23，Feedly 中的77 个 RSS 源。
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