把未读列表,变成每天想打开的阅读器。

推荐帮你找到值得先读的,探索让兴趣留有余地。读到一篇好文章,可以顺着它继续发现;离开网络,也能接着读。Mac、Windows 和自托管版共享同一套阅读体验。

安装就能读,关上窗口也会继续收报。

Mac 和 Windows 版内置运行环境,安装后即可创建账号、导入订阅。无需另外配置 Docker 或数据库。关闭窗口后,邸报留在菜单栏或系统托盘,继续为你抓取新文章。

  • Apple Silicon、Intel Mac 和 Windows x64 均有独立安装包。
  • 订阅、文章和阅读画像保存在本机。
  • 设置中可手动备份、按日期恢复,并检查新版本。
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数据备份与恢复

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  • 今天 · 手动备份214 MB
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打开邸报

像信息流一样好读,但不替你偷偷扩张世界。

你选择信源,邸报整理阅读顺序。主题、来源、时间和阅读反馈一起参与推荐;后台重新排序时,当前列表保持稳定,让你顺着读下去。

  • 推荐与最新并存,随时回到纯时间线。
  • 推荐理由可以查看,阅读偏好可以调整。
  • 持续加载时保持顺序,减少重复与漏读。
推荐为什么
少数派 · 12 分钟前

推荐库存应该像一张可复核的日报

来源、主题、新鲜度、阅读深度和探索半径一起决定排序。

MIT Technology Review · 1 小时前

0.6B embedding 模型在个人阅读中的取舍

Provider 可选,本地基础排序始终可用。

The Verge · 2 小时前

把订阅源重新变成有秩序的日常入口

没有广告位,也没有平台强塞的信息源。

每条推荐都应该说得清楚。

文章级解释会展示主题、来源、新鲜度、状态、探索与 fallback 原因。Provider、embedding 或画像暂时不可用时,系统会降级,但不会让阅读器停摆。

  • 看到文章与哪些兴趣主题相关。
  • 了解推荐准备情况,以及是否需要维护索引。
  • AI 服务暂时不可用时,仍能继续阅读和搜索。

推荐解释

  1. 匹配近期正向兴趣簇
  2. 已排序库存 · 126 篇
  3. 发布时间新鲜
  4. 破茧探索半径内

当前 Provider

Ollama · bge-m3 · 1024 维

coverageRatio 0.78 · pendingJobs 0 · failedJobs 0

把清账和训练画像分开,避免越清越歪。

落下几天的阅读,不必逐篇补课。你可以按时间或当前列表批量清理未读;清账与兴趣反馈分开记录,不会把“全部已读”当成你喜欢了所有文章。

  • 支持全部、24h 前、7d 前、30d 前等清账范围。
  • 收藏、稍后读、不感兴趣等文章动作独立保留。
  • 阅读进度和文章状态继续服务真实推荐。

Reader Command

清账范围 · Recommended 把 7 天前未读标为已读

写入审计事件,但不作为正向兴趣反馈。

不是越懂你越好,而是由你决定探索半径。

邸报的个性化不应该把你锁进越来越窄的兴趣回音室。信息茧房水平和探索记录让推荐在“更贴近既有偏好”和“打捞订阅源里的边缘主题”之间调整,但边界始终是你自己的 RSS。

  • 低水平更宽、更探索;高水平更贴近稳定兴趣。
  • 破茧文章会在解释里标注,可回到设置页调整。
  • 仍尊重去重、显式负反馈、负面主题和文章状态。

信息茧房水平

当前偏向:保留熟悉兴趣,同时允许订阅源内的边缘主题进入推荐。

只调整排序半径,不扩张信源。

找到下一篇,而不是回到未读的起点。

读完一篇后,可以查看订阅库中的相关文章;点赞后,还会出现结合当前主题和个人兴趣的下一篇建议。值得深入的话题,在你自己的信源里就能继续展开。

  • 相关文章预览最多显示 5 篇。
  • “更多”进入可筛选、可翻页的相关文章搜索。
  • 使用已有向量索引发现内容,不为每次查询调用生成式大模型。

邸报不会替你扩张信息源。它把排序限制在你已经订阅的 RSS 范围内,让阅读路径变短,同时让每一个推荐理由都能被复核。

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少数派 · 12 分钟前推荐库存应该像一张可复核的日报

信号断了,阅读不用断。

桌面版可以直接阅读本机已保存的文章,断网时继续记录阅读状态。浏览器和 PWA 则可提前准备离线副本,把推荐与稍后读带出门。

  • 桌面离线阅读直接使用本机数据。
  • PWA 默认目标 200 篇推荐,可调整为 50–1,000 篇,实际数量可查看。
  • PWA 离线动作重连后同步;新文章和未保存的外部资源仍需联网。
离线阅读

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  • 单容器服务 Web App、API、后台 worker 和插件运行时。

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42 条结果 · SQLite FTS5 小模型 embedding 在个人阅读中的取舍

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