今天 4 月 3 日，AgenticNow 电报频道上线整一个月。

说是产品，其实就是个 AI Agent 资讯聚合推送的 Telegram 频道，每天中午 12 点自动发一条日报，把散落在几十个信源里我认为的好内容自动抓取、筛选、翻译、打包，推给订阅者。

很简单。但我写了二十多年文章，这是头一回做出一个「活的」东西——它不是写完发表就结束的文章，它每天跑在那里，隔三差五出问题，每次「逼」你回来面对它。这种感觉，值得记录。

做它的原因也简单：AI Agent 年初爆发，相关信息频密，值得读的东西散在好几十个 Newsletter、播客、论坛里，靠人工筛选不现实。付费工具要么贵，要么不够聚焦。那就自己造。工具就用今年春节订阅的 Claude Code ——虽然没写过一行代码，但我知道我要什么。

信源是第一个坑。 围绕 AgenticNow 的定位——AI Agent、Agentic Web、Agentic Economy——跟 Claude 反复讨论，筛出第一批 40 个信源。最初只有两类：Newsletter 和 Reddit。原本还选了一批 X 上的账号，结果 X 的反爬机制像铁幕一样，试了几轮全部放弃。播客、GitHub Trending 这些品类是后来第七、第八版迭代才加进去的。

Claude 把 RSS Feed 地址列得整整齐齐，像个交作业很认真的实习生。后来发现，其中几个是它编的。URL 格式完全正确，域名真实存在，点进去什么都没有。这就是 AI 幻觉——它不确定的时候不会说「我不知道」，它会猜一个看上去很像的答案给你。

从那天起，每个 URL 我都亲自验证。项目配置文件里也加了一条：「添加任何 RSS Feed 之前，必须先 curl 验证真实可访问，绝不猜测或幻觉 URL。」带过实习生的人都懂这个操作——发现一次伪造，之后每份交付都要抽查。

3 月 4 日上线，第一个大问题是「钱」。 当时设定每天早晚推送两次，翻译和摘要默认用的是 Claude Opus 4.6。一篇文章处理一遍消耗不小，两次推送乘以文章数量，看到账单的那一刻，我条件反射地算了一下月度成本——不行，这么烧下去不划算。

立刻改：推送频次砍到每日一次，模型从 Opus 4.6 切到 Haiku 4.5。效果和成本之间找平衡，这是产品判断，不是技术问题。做媒体的人对这个逻辑不陌生——版面有限，你不可能每篇都上头条。

然后发现内容不够。 每天凑不够 10 条。40 个信源里真正每天有新内容的也就十几个，加上过滤太严。把信源扩到 80 个，同时调 lookback 窗口——Newsletter 通常是周刊或双周刊，时间窗口得拉到 7 天才能稳定抓到。

再然后发现日报变成了 Reddit 日报。 上线一个多礼拜，仔细翻了几天的推送记录，不禁摇头：几乎所有内容来自 Reddit，Newsletter 几乎消失了。相当于你办了一份报纸，头版到末版全是读者来信，记者稿一篇没有。

原因很直接：评分权重没设好，Reddit 发帖频率远高于 Newsletter，量大就占了主导。于是，先给 Newsletter 设了保底配额和加分项，推送顺序也固定下来，Newsletter 优先，社区帖子垫底。后来播客和 GitHub 信源加入后，同样的逻辑照搬——每种内容类型都有保底位和权重加成，日报结构才真正稳下来。

做了二十年编辑选题的人，头一回把选题判断写成了配置参数。感觉很奇怪，但确实管用。

后来得知 Claude Code 有一个叫 /insight 「隐藏」功能， 生成一份使用洞察报告。里面几个数字让我盯着看了很久：

第一次完整构建——35 条消息，241 行新增代码，一天完成。我的平均响应时间 5 分钟，不是在等 Claude，是在看输出、想问题、判断对不对。报告给我贴的标签：「以亲手实践的迭代构建者」。

报告还指出三个主要摩擦点：URL 幻觉、过滤逻辑太松、前置规范不足导致大量来回。然后在「未来展望」里预测了系统该走的方向：三个子代理并行处理，分别负责源验证、内容评分、格式推送。

这个架构我后来一步步实现了，用的提示词跟报告里附的几乎一样。AI 比我更早看清了系统的走向。我的工作是信任这个判断，然后去执行。

做了一个月，最大的体感是「产品」和「文章」的区别比我想的大得多。

文章写完发出去基本结束。改错字都算「售后」了。产品不一样，它跑在那里，三天两头暴露问题。Reddit 占比太高、某天没推送、Substack 误报 403、GitHub token 过期……每个都要诊断、修、验证，然后等下一个冒出来。写文章二十年养成的习惯是把一个东西打磨到满意然后放手，做产品逼你接受一个事实：它永远不会「完成」，你只能让它「更好」。

细节比想的多。资讯聚合推送，听上去最简单的产品形态之一。做下来处理过的细节：关键词黑白名单的边界、不同信源的 lookback 窗口、标题去重的相似度阈值、推送时间和 API 调用的成本平衡、GitHub token 续期……每个都不难，每个都得真想清楚。

Claude Code 执行力惊人，但它会幻觉 URL，会给过松的过滤逻辑，会生成看上去完整但细节有错的代码。你得保持警觉，亲眼验证每个关键输出，不能因为「AI 给的」就默认正确。反过来说，只要你能描述清楚要什么、能判断结果对不对，一天时间 35 条消息，一个可以跑的 RSS 聚合机器人就出来了。

工具谁都能用。知道做什么、为什么这样做、做到什么程度算好——这些没法外包给 AI。

一个频道，一个月，一个还在打磨的系统。

刀在石上磨，人在事上练。

我的 Agentic 之旅才刚刚开始 ……

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