直接回答：自动生成每日AI简报，应该把系统拆成“定时触发 → 来源采集 → 字段标准化 → 去重聚类 → 来源分级 → 关键事实核验 → 摘要与评分 → 人工/规则门槛 → 推送 → 日志与失败重试”。真正决定质量的是前面的来源、去重和核验，不是最后那一步让大模型写摘要。
资料核验日期：2026-08-08。本文给出平台无关的方法，可用n8n、Make、自建脚本或其他自动化工具实现。
第一步：建立来源白名单
| 级别 | 来源 | 用途 |
|---|---|---|
| A | 官方博客、官方文档、官方GitHub、论文、监管机构 | 支撑关键事实 |
| B | 高质量媒体、专业机构 | 补充背景 |
| C | 社交媒体、社区、二次转载 | 发现线索，不单独支撑结论 |
第二步：统一采集字段
source_url title published_at fetched_at source_domain source_level author guid_or_id raw_text language topic
优先使用RSS、官方API和结构化页面，不要每次都让模型重新“搜全网”。自动化平台如n8n包含Schedule Trigger、RSS Read等节点，可用于定时抓取信息源。[1]
第三步：先做确定性去重，再做语义聚类
去重分两层：
- 硬去重：URL、GUID、标题规范化、正文哈希；
- 事件聚类：不同媒体报道同一发布事件，保留一条主记录并关联其他来源。
不要把“10家媒体转载同一新闻”算成10条重要新闻。
第四步：重要新闻必须回到一手来源
如果二手媒体说“某模型发布”“某价格下降”“某功能上线”，系统应尝试找到官方发布页或文档。找不到时，在简报里标注“尚未找到官方确认”，而不是把二手消息写成确定事实。
第五步：摘要必须结构化
| 字段 | 作用 |
|---|---|
| 一句话发生了什么 | 事实 |
| 为什么重要 | 编辑判断 |
| 适合谁关注 | 用户匹配 |
| 原始来源 | 核验 |
| 不确定项 | 风险提示 |
| 发布时间 | 时效判断 |
第六步：按“重要性 × 可信度 × 新鲜度 × 个性匹配”排序
不要只按热度。一个爆火但未经官方确认的传闻，应该低于一个直接影响开发者价格、API或政策的官方更新。
第七步：推送前加门槛
建议门槛：关键事实至少有1个A类来源；来源日期不为空；主链接可访问；重复事件已合并；摘要中的数字全部能在来源里找到；若是推断必须明确写“可能/推测”。
第八步：保存运行日志
- 每次抓了多少条；
- 去重后剩多少；
- 哪些来源失败；
- 哪些条目因证据不足被拦截；
- 推送是否成功；
- 用户点击/收藏哪些主题。
这样第二天才能优化，而不是每天重新生成一个不可解释的“AI黑盒简报”。
参考来源
- n8n Docs：Schedule Trigger（并可结合RSS Read等节点）（核验于 2026-08-08）
- n8n Docs：Workflow automation documentation（核验于 2026-08-08）
更新记录
- 2026-08-08：建立来源分级、去重聚类、核验和推送日志流程。
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