大家好，最近我和朋友一起做了一个开源桌面软件：BriefyPet。
BriefyPet 是一款开源桌面 AI 阅读助手，用 RSS、LLM 摘要评分和桌宠提醒，帮用户从一手信源中筛选更值得阅读的信息。
目前支持 Windows / macOS，可以直接下载 exe / msi / dmg 安装。除自备 LLM API Key 外，无需账号系统、无需 Docker 部署、无需额外后端配置，双击即可运行。软件默认常驻系统托盘，任务栏不显示；桌宠只会在必要时出现，尽量做到低打扰。
项目地址： github.com/DonkeyKing0…
Landing Page： briefypet.netlify.app/
运行效果
为什么做：信息焦虑来自于注意力失控
我们做 BriefyPet 的起因，是最近越来越强烈地意识到一个问题：今天的信息焦虑，很多时候不是因为信息不足，而是因为信息过载。
有价值的一手内容分散在英文博客、团队主页、学术动态和产品更新里；但日常刷到的内容，往往已经经过二次转载、重新包装和算法推荐。我们看了很多内容，却不一定真正沉淀了什么；收藏了很多文章，却很少再打开；订阅了很多来源，却越来越不想主动筛选。
RSS 作为一种不被平台算法裹挟的订阅方式，本来可以帮助用户重新掌握信息源，但普通 RSS 阅读器也有一个问题：它解决了“订阅”，却没有完全解决“筛选”。内容越订越多，未读列表越堆越长，最后也可能变成另一个吃灰的收藏夹。
因此，我们想做的不是另一个更大更全的信息流，而是一个更克制收敛的桌面信息入口：平时安静低打扰，只在真正值得看的内容出现时提醒用户。
核心想法：RSS 负责信源，LLM 负责初筛，桌宠负责提醒
BriefyPet 的工作流很简单：
- 从内置或自定义 RSS 信源中抓取新内容；
- 调用用户自己配置的 LLM Provider，生成中文摘要、契合度评分和推荐理由；
- 根据用户选择的关注领域和兴趣描述筛选内容；
- 当出现值得优先阅读的信息时，通过桌宠进行低打扰提醒；
- 用户可以在软件中阅读摘要、打开原文、收藏内容、记录笔记和查看历史。
在这个流程里，LLM 不是替用户读完所有内容，而是帮用户完成最消耗注意力的第一步：判断这条信息是否值得点开。
桌宠也不是单纯卖萌。普通通知太打扰，普通 App 又需要用户主动打开；桌宠则更像一个常驻桌面的阅读伙伴，平时安静不打扰，必要时提醒。
品味：信息工具的价值不只在算法，也在信源
做这个项目时，我们另一个很强烈的感受是：信息筛选工具的价值，不在推荐机制，在品味。
如果信源质量不高，后面的摘要、评分和推荐都会变成 Garbage In Garbage Out 。所以 BriefyPet 当前信源不是随便堆链接，而是按 Module / Bucket / Group 三级结构组织，总计 760+ 条订阅入口，覆盖科技与 AI、社会科学、医学、基础科学、设计和商业等方向。
| 一级领域 | 示例二级分类 | 典型来源 |
|---|---|---|
| 科技与 AI | AI 与计算机、具身智能与机器人、HCI 研究 | 官方账号、研究团队、工程博客和高密度创作者观点 |
| 社会科学 | 经济学、社会学、政治学 | 学科前沿、严肃评论和研究机构来源 |
| 医学 | 临床医学、公共卫生、药物研发、生物医学工程 | 临床、公共卫生、生物工程和药物研发信号 |
| 基础科学 | 生物、物理、化学与材料、环境科学、数学 | 物理、化学、生物与交叉前沿来源 |
| 设计 | 产品与 UX、工程设计、创意设计、设计方法 | 产品设计、HCI 研究、工程设计和创意方法 |
| 商业 | 媒体报道、行业观察、长期观点 | 商业媒体、行业观察和长期主义观点来源 |
这些信源参考了不少开源信源整合项目，也咨询了一些相关专业领域的朋友。我们无法做到一次性替所有用户决定看什么，但是希望能提供一个相对有 taste 的起点。BriefyPet 也支持用户自定义 RSS 源，欢迎大家推荐更好的来源。
当前功能和使用说明
目前 BriefyPet 支持：
- Windows / macOS 桌面端安装；
- RSS 增量抓取；
- 自定义 RSS 信源；
- LLM Provider 配置；
- 中文摘要、契合度评分和推荐理由；
- 阅读历史、收藏和笔记；
- 系统托盘常驻；
- 开机自启；
- 本地 SQLite 数据存储。
使用前需要说明：
- 需要用户自备 LLM API Key；
- 项目本身不提供云端账号体系；
- 不会把本地数据库同步到我们的服务器；
- Windows 版本可能会提示未知发布者，因为当前安装包还没有代码签名；
- mac 用户如果下载后被系统拦截，请前往“系统设置 > 隐私与安全性”，在页面底部允许打开 BriefyPet 后再重新启动；
- 因为包含大量 X 和 YouTube 订阅，建议开启 VPN TUN 模式使用；
- 目前仍是早期版本，部分体验和跨平台打包还在继续完善中。
关于 API 开销，在全选 2–3 个一级学科的情况下，以 DeepSeek 为例，我们目前测试下来每天大约在 0.3–0.5 元左右。这个数值会随信源数量、刷新频率、模型价格和摘要策略变化。我们已经做了增量抓取、新内容去重、滚动池和单轮处理限制，后续还会继续优化。
最后
BriefyPet 现在还很早期，但它的设计初心是我们一直坚信的：
好的信息工具，不应该只是给用户更多内容，而应该帮用户保护当下越来越稀缺的注意力；好的 AI 阅读助手，也不应该只追求自动总结，而应该体现对信源、筛选和阅读节奏的品味。
如果你也有类似的信息焦虑，或者正在尝试重建自己的信息获取系统，欢迎试用 BriefyPet。
项目地址： github.com/DonkeyKing0…
Landing Page： briefypet.netlify.app/
欢迎试用、提 issue、推荐高质量 RSS 信源。如果觉得这个思路有意思，也欢迎在 GitHub 点一个 star 支持一下。
