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# W51-高質量信源的分享與總結

這兩年在陸續收集一手信源，最近重新整理了 Feedly 中 77 個 RSS 源。文末附件裡分享了 OPML 文件，需要可以下載並導入。

我基於主體角色對信源做了分類，方便按照精力主動選擇不同的閱讀範圍。劃分為三類：個人、行業和機構、資訊和社區。

**Indie Blogs：追求觀點與深度**

這類主要囊括了獨立開發者、技術專家和行業觀察者的個人博客。他們的文章往往帶有強烈的個人色彩和獨到的分析框架。

* AI 風向標： 如 OpenAI 前研究員 Lilian Weng 和 Sebastian Raschka；高質量的播客，如 Dwarkesh Patel、Lex Fridman Podcast；
* 傳統但開放的程序員：如《重構》的作者 Martin Fowler、Django 的作者 Simon Willison；做出品牌的個人媒體，如 substack 編程頻道訂閱第一的 The Pragmatic Engineer、KK 的 The Technium；
* 技術人文與視野：話題駁雜，但能提供意想不到的發現。如阮一峰的網絡日誌 ，Stratechery by Ben Thompson、Bloomberry；

**Industry & Orgs：獲取事實與行業實踐**

這類匯聚了各大科技公司的工程博客、官方發佈渠道以及學術預印本。捕捉有代表性的工業最佳實踐和學術前沿突破。創投和行業諮詢機構也歸入了這個類別。

* AI 風向標： 如 Anthropic Research、OpenAI Blog、 Google DeepMind News；論文動態，arXiv (cs.AI)、Huggingface Daily Papers；
* 語言與生態官方： 如 Rust Blog 和 TypeScript 官博；標準和公共產品，Recent RFCs、Google 的 Chrome、web.dev；
* 工程平臺與諮詢機構：主要的工程平臺官博，Github、 Microsoft for Developers、Huggingface、LangChain；創投或者行業諮詢機構，a16z、YC、Thoughtworks、MIT Sloan、Gartner、McKinsey；

**News & Hubs：保持廣度與嗅覺**

這類包含聚合媒體、社區熱榜和職業新聞工作者的報道。主要提供廣度和即時性，快速掃描行業熱點，感知市場情緒。

* geek 濃度較高的社區：如 Hacker News，HN 只保持最小必要的信息發佈功能。有一個很好的站點zeli.app，通過實時摘要提供更快的 HN 瀏覽效率，簡潔無廣，十分推薦；Product Hunt 網羅了全球最新的產品創意，它的榜單含金量很高；還有 Medium、Reddit 等平臺的垂直頻道，如LeadDev、Level Up Coding、r/artificial等；
* 主流科技媒體：科技行業標準化報道，如TechCrunch、The Verge 、The Information、MIT News；深度訪談，如連線雜誌的 Gear 專欄，KK 曾深度影響了 Gear 專欄及其所代表的技術審美與未來主義取向；

互聯網的信息分發經歷過門戶、搜索、訂閱、推薦四個階段，分發效率遞增，但質量還是需要花大功夫自己不斷迭代的。我摸索出來最適合自己的方式是，Tweeter 的算法推薦 + Feedly 的訂閱管理，幾乎可以涵蓋我想關注的所有信源，即時性和熱點跟蹤上也不會 miss 太多。

2026 年繼續做的事情：

1. 信息爆炸，我現在還是通過笨辦法每天擠出更多時間去瀏覽、管理、吞吐。應對信息爆炸，一是有節制，隨著品味抬升要不停取捨替換，二是用更加工程的方法構建自己的信息推薦工具。
2. 開放信源搭建的差不多了，想更多辦法挖掘半封閉甚至封閉的高質量信源。肯定不是所有的人都提供 RSS 或者 Tweeter 。有的是通過其它媒介平臺發表，比如 Linkdin、newsletter等。有的需要付費訂閱。還有一些沒有開放言論的習慣，只在封閉或者半封閉的環境交流發聲，畢竟開放言論是需要投入注意力的。
3. 借鑑轉化為團隊工作的新方法。去年團隊裡 AI Coding 的學習交流效果一般，大家都注意力有限，我發現很多人是不知道該看什麼，應該把自己稀缺的注意力投入在哪些內容上，這一點我想長期能影響到大家。

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附件：截止 2025-12-23，Feedly 中的77 個 RSS 源。

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